Pilotage en temps réel d'une ligne de finition de bois d'oeuvre intégrant du séchage à haute fréquence à l'aide de l'apprentissage par renforcement
| Autor: | Tremblay, François-Alexandre |
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| Jazyk: | francouzština |
| Rok vydání: | 2023 |
| Předmět: | |
| Druh dokumentu: | Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Popis: | Titre de l'écran-titre (visionné le 26 juin 2023) L'industrie des produits du bois évolue dans un contexte de forte compétition qui incite les scieries à se tourner vers des procédés plus agiles, tel que le séchage du bois en continu par micro-ondes, une technologie récemment brevetée. Cette technologie permet de corriger le séchage des planches une à la fois, par opposition au séchage classique par lot. L'intégration de ce séchage de précision à une ligne de finition traditionnelle complexifie toutefois la logistique de l'entreprise. En effet, bien que la technologie permette d'améliorer la qualité du bois, la surcharge de planches trop humides occasionne des goulots d'étranglement et une réduction de la productivité. Il est donc nécessaire de développer des systèmes décisionnels qui déterminent en temps réel si une planche humide doit passer au séchoir micro-onde afin d'améliorer sa qualité ou continuer son chemin vers la fin de la ligne de finition. Ce projet consiste à concevoir et à évaluer des algorithmes de prises de décisions en temps réel sur une ligne de finition afin de maximiser la valeur générée par unité de temps. Compte tenu de l'aspect séquentiel des décisions (chaque décision affecte les taux actuels et futurs d'occupation des différents équipements, la qualité du bois et la productivité de l'usine), l'apprentissage par renforcement est utilisé. Dans ce sous-domaine de l'intelligence artificielle, les algorithmes apprennent des politiques décisionnelles optimales, pour une fonction objectif donnée, par interaction avec leur environnement à travers un processus « d'essais-erreurs ». Nous montrons le potentiel de l'apprentissage par renforcement à travers un modèle de simulation imitant le contexte fortement dynamique des scieries. Les politiques d'apprentissage par renforcement apprises ont permis d'augmenter la productivité d'au moins 19% par rapport à une heuristique semblable à celles utilisées actuellement en industrie. Ces politiques sont aussi relativement robustes aux perturbations soudaines qui peuvent survenir dans l'environnement. The wood products industry is evolving in a context of strong competition encouraging sawmills towards more agile processes such as continuous wood drying using microwaves, a recently patented technology. This technology makes it possible to correct wood drying one plank at a time as opposed to traditional batch drying. However, the integration of this precision drying process into traditional finishing operations complicates sawmill's logistics. Although the technology improves wood quality, the overload of wet lumber causes bottlenecks and a reduction of productivity. It is therefore necessary to develop new decision-making systems to determine in real time whether wet lumber should be microwaved to improve its quality or continue on its way towards the end of the finishing line. This project consists of designing and evaluating real-time decision-making algorithms on a finishing line in order to maximize the value generated per unit of time, a constant challenge in the Canadian wood products industry. Considering the sequential aspect of decisions (each decision affects current and future occupancy rates of different equipment, wood quality and plant productivity), reinforcement learning (RL) is used. In this subfield of artificial intelligence, algorithms learn optimal decision sequences by interacting with their environment through a "trial and error" process. We show the potential of RL through a simulation model mimicking the real and highly dynamic factory context. RL policies learned increase productivity on wet lumber by at least 19% compared to the heuristic currently used in industry. These policies are also relatively robust to sudden disturbances that may occur in the system. |
| Databáze: | Networked Digital Library of Theses & Dissertations |
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