Abstract

The manufacturers and the operators of the fleets of cyber-physical systems (CPSs) are subjected to huge expectations expressed in terms of the availability and reliability of the provided products and services during the exploitation of these fleets in dynamic environments. These expectations foster the fleet manufacturers, particularly in the transportation sector, to develop effective mechanisms as far as the reactive planning of the maintenance operations at the fleet level is concerned. In this research work, a multi-agent system (MAS) for the reactive maintenance planning of a fleet of CPSs is proposed. The proposed MAS is conceived by using the ANEMONA design methodology and it aims at optimizing the fleet maintenance planning decisions to meet the specified objectives. The experiments carried out in the course of this work demonstrate the ability of the proposed MAS in planning the fleet maintenance effectively (i.e. satisfying the fleet’s availability and reliability requirements in a static environment) and reactively (i.e. being able to adapt/modify the fleet maintenance planning decisions following perturbations). The effectiveness of the MAS model is validated by a mathematical programming model and its reactivity is tested by using simulated perturbations. An application in rail transport industry to the fleet of trains at Bombardier Transportation France is proposed. The proposed MAS is integrated in a decision support system called "MainFleet". The development of Main-Fleet at Bombardier is ongoing.; Les industriels et les opérateurs des flottes de systèmes cyber-physiques (CPS) sont soumis à de fortes exigences exprimées en termes de disponibilité, fiabilité des produits et des services fournis lors de l’exploitation de ces flottes dans des environnements dynamiques. Ces attentes incitent les industriels, et notamment dans le secteur du transport, à développer des mécanismes efficaces de planification réactive des opérations de maintenance au niveau de la flotte. Dans cette thèse, un système multi-agent (SMA) pour la planification réactive de la maintenance d’une flotte de CPS est proposé. Ce SMA est construit en utilisant la méthode de conception ANEMONA et a pour objectif d’optimiser la planification de la maintenance au niveau flotte afin de répondre aux exigences spécifiées. Les expériences réalisées au cours de ces travaux démontrent la capacité de ce SMA à planifier la maintenance de la flotte de manière efficace (c'est-à-dire satisfaire les exigences de disponibilité et de fiabilité de la flotte dans un environnement statique) et de manière réactive (c'est-à-dire être capable d'adapter/de modifier les décisions de planification de la maintenance à la suite des perturbations). L'efficacité de ce modèle SMA est validée par un modèle mathématique et sa réactivité est testée par simulation de perturbations. Une application dans le domaine ferroviaire au sein de Bombardier Transport France est proposée. Le SMA est intégré à un système d’aide à la décision dénommé « MainFleet ». Le développement de MainFleet est en cours.

Abstract

EuCAP 2016 - 10th European Conference on Antennas and Propagation, Davos, SUISSE, 10-/04/2016 - 15/04/2016; With Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) getting always more sophisticated, the related Virtual Prototyping platforms have to propose a very high level of accuracy with improved flexibility regarding vehicles, sensors, environments and scenarios. In this paper a new strategy is introduced for RADAR sensors modeling aimed at allowing high accuracy while limiting the related development efforts.