Data to Twin - Strasbourg, France - ICube - Equipe CSIP

Description

**Data to Twin**:

- Réf
- **ABG-110414**
- Sujet de Thèse- 13/02/2023- Contrat doctoral- ICube - Equipe CSIP- Lieu de travail- Strasbourg - Grand Est - France- Intitulé du sujet- Data to Twin- Champs scientifiques- Informatique
- Sciences de l'ingénieur
- Mots clés- Simulation basée données, modélisation générique, exigences, jumeau numérique**Description du sujet**:
La reconception/reconfiguration des systèmes de production s'appuie, entre autres, sur des modèles de comportement, souvent basés simulation, notamment simulation à évènements discrets (SED) [1, 2].

La construction de ces modèles est un enjeu important car c'est d'eux que dépendent les performances de la reconception/reconfiguration. Plusieurs aspects entrent en jeu dans la construction de ces modèles tels que : le temps et l'expertise nécessaires pour les construire mais aussi leur validité, crédibilité et degrés de précision et granularité en fonction de l'objectif de modélisation et des indicateurs de performance ciblés.

Ces dernières années de nombreux travaux [3-6] considèrent la modélisation/simulation basées données (data-driven modeling/simulation) comme un moyen d'automatiser la construction et par conséquent d'accélérer la construction et la mise à jour des plus précis et complets de systèmes complexes. Le principe sous-jacent à la modélisation/simulation basée données est de construire les modèles à partir de données réelles issues du système (mesure de capteurs, log de systèmes informatiques, etc.).

L'obtention des données nécessaires à la modélisation/simulation basée données est un goulet (important) du processus [7]. Il a pour origines principales la méconnaissance et/ou l'absence des données nécessaires à la construction du modèle en regard du problème de reconception/reconfiguration traité. La suppression de ce goulet passe par la mise à disposition rapide de modèles génériques (réutilisables).

Dans ce contexte, contrairement aux travaux existants qui proposent des modèles de simulation basée données ad hoc, l'objectif est de proposer des modèles génériques qui peuvent être adaptés rapidement aux besoins spécifiques. Cela nécessite, de caractériser les données nécessaires aux modèles de simulation en fonction du problème de reconception/ reconfiguration considéré, et parallèlement d'identifier les modèles que les données existantes permettent d'obtenir, en regard des indicateurs de performance envisagés. Cela pourra se faire en s'appuyant sur des approches d'ingénierie d'entreprise comme cela a été fait dans nos travaux antérieurs pour les systèmes de production cyber-physiques dans [8]. Ensuite, les modèles génériques peuvent être construits et les logiques d'instanciation testées.

**Prise de fonction**:

- 02/09/2019**Nature du financement**:

- Contrat doctoral**Précisions sur le financement**:
**Présentation établissement et labo d'accueil**:

- ICube - Equipe CSIP**Site web**:
**Intitulé du doctorat**:

- Doctorat Ingénierie et Technologie**Pays d'obtention du doctorat**:

- France**Etablissement délivrant le doctorat**:

- Université de Strasbourg**Ecole doctorale**:

- Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur- Formation :_ Master Recherche ou Diplôme d'Ingénieur avec une expérience recherche
- Discipline :_ Informatique, Génie Industriel, Automatique

Des connaissances en analyse des données et/ou simulation à évènements discrets seraient un plus.

Autonomie, esprit de synthèse, très bon niveau en anglais et en rédaction, travail en groupe.- 20/05/2023