AUTOMATISATION

Automatismes à séquences

Historiquement, les premières tentatives d'automatisation ont eu lieu dans le domaine des automatismes à séquences chronométriques réalisés par les artisans horlogers.

Ces curieuses tentatives ouvrirent la voie au perfectionnement des machines-outils dans le textile, dans l'imprimerie, puis dans les industries mécaniques, contraintes de fabriquer des armements en grande série pendant la Première Guerre mondiale. Ces progrès permirent, dès l'après-guerre, de développer dans l'industrie automobile, en particulier, la production de masse. D'où l'apparition, lors de la Seconde Guerre mondiale, des machines-transferts. Celles-ci, construites en ligne ou en carrousel, assurent l'usinage simultané d'un certain nombre de pièces prises à des stades successifs de finition : à chaque passe d'usinage, une pièce nouvelle entre dans la machine en même temps que chacune est décalée d'un poste et que la dernière pièce achevée quitte la machine. Il s'agit là d'une automatisation séquentielle relativement complexe, dont le cycle est soit chronométrique, soit réglé par les variables d'état (comptes rendus d'exécution des passes d'usinage). Ce sont des automatismes où l'électricité, l'électronique, les fluides et la mécanique ont leur part.

Un autre exemple très répandu d'automatisation séquentielle est la conduite des mouvements d'ascenseurs, individuellement ou par batterie, avec les systèmes de priorité et de réservation.

Dans les automatismes séquentiels les plus perfectionnés, un automate programmable, ou un ordinateur, compare périodiquement l'information d'état avec l'information de commande afin d'élaborer les ordres à communiquer aux organes commandés. Cette façon de procéder présente l'avantage de permettre une modification aisée de la programmation (flexibilité) des moyens de rendre compte du déroulement des opérations.

Lorsque la complexité augmente, un véritable dialogue homme-machine, parfois l'auto-adaptation, l'optimisation sont nécessaires, et les automatismes appartiennent aux systèmes plus évolués décrits plus loin. C'est le cas du magasinage automatique, du test automatique (en cours de fabrication ou pour la maintenance), du triage des wagons, de la commutation téléphonique, dans leurs conceptions actuelles.

Systèmes asservis

L'ancêtre de la famille des systèmes asservis, ou servomécanismes, est vraisemblablement le régulateur de Watt, destiné à rendre la vitesse de rotation des machines à vapeur indépendante de la charge. L'emploi des régulateurs a suivi de peu celui de la force motrice, mais le développement des servomécanismes de précision est beaucoup plus récent : ils ont été considérablement perfectionnés au cours de la Seconde Guerre mondiale, par suite des progrès des armes aériennes et antiaériennes, pour résoudre les problèmes de pilotage automatique des avions, des fusées et des navires, ainsi que les problèmes de guidage vers l'objectif.

Ces progrès sont dus en partie au développement parallèle de la théorie des systèmes asservis qui est, en ce domaine, l'outil mathématique de base des ingénieurs. Il n'existe plus, à l'heure actuelle, d'équipement de production ou d'emploi d'énergie de quelque importance qui ne soit placé sous la dépendance d'un régulateur plus ou moins complexe, ajustant les différents paramètres de l'énergie transférée. Comprenant des asservissements auxiliaires de limitation, ils assurent une protection efficace contre les surcharges.

La plupart des processus continus ou semi-continus de fabrication des demi-produits métallurgiques (laminage), des industries du papier et de la feuille plastique, de même que la chimie de base, ou la production du verre ou des matériaux, font appel à des systèmes asservis pour le contrôle de la force motrice et des transferts d'énergie. Cela a permis d'accroître simultanément la productivité des lignes de fabrication et la qualité des produits.

De même, le fonctionnement des robots fait appel à des asservissements de position qui constituent l'essentiel de la commande lorsqu'il s'agit de simples télémanipulateurs.

Le pilotage automatique des véhicules est fondé sur des systèmes asservis.

Dans les variantes les plus simples de ces divers exemples, les références, c'est-à-dire les grandeurs d'entrée, ou consignes, sont introduites par les opérateurs humains à l'aide de manettes, leviers ou pédales à action progressive. Les efforts nécessaires pour manœuvrer ces commandes sont exactement dosés selon des données ergonomiques.

Mais il est de plus en plus fréquent que la relation homme-machine soit plus complexe et que le système suggère ou impose à l'opérateur une solution optimale. Les références des asservissements sont alors élaborées par le système et non plus réglées directement (sauf en marche de secours).

À l'instar des automatismes à séquences, les systèmes asservis sont souvent partie intégrante – et essentielle – des systèmes plus évolués décrits plus loin.

Systèmes adaptatifs

Le traitement qui élabore les moyens d'action est fondé sur une comparaison entre l'information de commande et l'information d'état. Ce traitement est d'autant plus efficace que l'on dispose d'un modèle du système pour pouvoir prédire son comportement en fonction des variations de l'information de commande et des perturbations extérieures. On a recours à une modélisation qui consiste à trouver les variables et la forme des équations qui régissent le processus, puis à une identification dont l'objet est l'évaluation des paramètres contenus dans ces équations. Ce modèle est généralement placé dans un ordinateur. Il permet de donner, en temps réel, à mesure du déroulement du processus, les consignes aux automatismes locaux qui gouvernent les actionneurs.

Étant donné la complexité du processus, il est souvent demandé d'atteindre les objectifs de la meilleure manière possible, c'est-à-dire d'optimiser les performances, par exemple en améliorant statistiquement les résultats en minimisant l'écart quadratique moyen de telle grandeur de sortie.

Dans la pratique, les systèmes à modélisation du processus sont maintenant très répandus, notamment dans l'industrie lourde. Dans la sidérurgie, la conduite des hauts fourneaux (calcul de la charge et chargement automatique du minerai, des fondants et du coke, réglage des apports calorifiques et du débit d'air) est régie par un modèle mathématique qui calcule le bilan du fer et du carbone, ainsi que le bilan thermique. Il en est de même pour la conduite des aciéries, des laminoirs et des installations de parachèvement et de traitement de surface des demi-produits. Ainsi, dans le cas d'un laminoir à froid à plusieurs « cages », le modèle détermine les vitesses de rotation des cylindres de laminage, les écartements de leurs axes, la traction exercée dans le métal entre les cages successives et par les bobineuses, le débit d'arrosage par le liquide de refroidissement. L'objectif est de respecter une qualité, qui s'exprime en pourcentage de longueur et de largeur, obtenue avec une tolérance d'épaisseur donnée.

Des procédés similaires sont appliqués à la conduite des fours, des réacteurs, des colonnes à distiller, dans les industries des matériaux et la chimie de base.

Pour les robots classiques, la modélisation porte sur la cinématique (pour tenir compte des limites de course, de vitesse et d'accélération, ainsi que des obstacles) et sur la dynamique (pour tenir compte des limites d'effort et des déformations des organes du robot). Le but de cette modélisation est d'optimiser, d'une part, les tâches de l'outil, d'autre part, sa trajectoire, dont les opérateurs ne programment qu'un certain nombre de points.

L'identification du modèle, c'est-à-dire l'évaluation numérique des paramètres qui apparaissent dans les équations de ce modèle, peut se faire grâce à des tests. Si ces tests sont effectués en dehors des périodes de production, c'est l'apprentissage. Dans le cas des robots, il s'agit essentiellement de la mise en mémoire des points de la trajectoire, des trajectoires de contournement et des tâches de l'outil. Cet apprentissage est accompli soit au moyen d'un petit pupitre mobile avec lequel on télécommande le robot, soit au moyen d'une sorte de maquette du robot, appelée syntaxeur. Il existe cependant des langages évolués qui permettent de rédiger le programme de travail du robot sans passer par l'apprentissage et sans immobiliser la machine.

Structures auto-adaptatives

L'identification du modèle suppose donc des tests. Dans les structures auto-adaptatives, les tests sont faits automatiquement : le système effectue des expériences en dehors des périodes de production, ou il analyse le comportement de certains de ses organes grâce à des tests échantillonnés pendant le fonctionnement, procédant à la mise à jour de l'identification du modèle en fonction des résultats de ces tests. La mise à jour est alors quasi continue. Cette méthode de test échantillonné s'applique au cas du laminoir envisagé plus haut : chaque section de produit à laminer de quelques décimètres de longueur est suivie et testée pendant toute sa traversée du laminoir, et les mesures successives de son épaisseur permettent la mise à jour du modèle élastique des cylindres et des cages. Ce modèle est en effet fluctuant du fait des changements de température, de l'usure des cylindres de travail et de la formation de films d'huile dans les tourillons.

L'emploi d'une structure auto-adaptative n'élimine pas la nécessité de procéder à une analyse préalable du processus afin d'établir dans le détail le traitement de l'information. La difficulté de ce travail est grande pour les cas complexes. On cherche maintenant à construire des systèmes autodidactiques élaborant et perfectionnant leur programme sous la conduite d'un superprogramme de comportement général : c'est le domaine des systèmes d'intelligence artificielle.

Systèmes industriels d'intelligence artificielle et systèmes experts

L'intelligence artificielle s'adresse à toutes les activités cognitives, comme la compréhension du langage naturel, l'analyse d'images, la reconnaissance des formes, ainsi qu'à certains problèmes qui, comme ceux de la mise au point d'emplois du temps, les choix d'un itinéraire, ont une solution théorique combinatoire, mais sont résolus de façon plus directe et intelligente par tout expert humain.

On devra ainsi rendre l'ordinateur apte à exécuter ces tâches par un enchaînement de « raisonnements », un travail de déduction.

Les progrès, en ce domaine, suivront ceux de la technologie. On admet maintenant qu'une grande masse de connaissances, aussi précises que celles qui sont utilisées par un spécialiste, est indispensable à la réussite, quelle que soit, par ailleurs, la « capacité de raisonnement ». D'où l'idée de construire des systèmes experts qui utilisent des bases de connaissances stockées en mémoire. Ces bases de connaissances sont, en fait, issues du savoir-faire d'hommes experts et exploitées au profit d'hommes non experts, les utilisateurs. Un système expert comporte donc :

– une base de connaissances, qui est un ensemble de règles (implications logiques, évocations d'hypothèses, convictions de l'expert) ;

– une base de faits, qui est une description du problème précis que l'on va traiter ;

– un moteur d'inférence, chargé d'appliquer les règles au problème précis.

Dans le domaine de l'automatisation, les système experts qui semblent avoir un grand avenir sont ceux qui apportent une aide à la décision d'un opérateur (ou d'opérateurs) en vue d'une production, au sens très général du terme (et en matière de diagnostic, d'une façon toute particulière), et ceux qui commandent directement les machines. La mise à jour en quasi continu de la base des connaissances est grandement facilitée par l'utilisation d'une liaison Internet.

Citons parmi les premiers débouchés industriels l'aide à la conduite, à la surveillance et à la maintenance d'installations complexes, et dans le diagnostic des pannes de composants complexes.

En revanche, les systèmes experts appliqués à la commande directe peuvent devenir des éléments importants de l'automatisation du futur. Ce sera le cas des robots dits de la troisième génération : ces robots seront doués de pseudo-sens et auront une véritable perception de leur environnement. On a acquis aujourd'hui une bonne expérience des robots de deuxième génération : ils comportent notamment ce que les constructeurs appellent la « vision ». Cette vision est utilisée pour des tris sophistiqués de pièces, des contrôles de bonne exécution dans les chaînes de fabrication de sous-ensembles, des contrôles dimensionnels. Cette vision va-t-elle bientôt permettre la préhension automatique de pièces de formes variées en vrac ? De la même façon, des systèmes de reconnaissance vocale de faible coût sont disponibles ; ils équipent de petits autocommutateurs téléphoniques privés. La lecture automatique des caractères s'est perfectionnée et est opérationnelle ; on l'utilise beaucoup dans les banques. Toutes ces fonctions vont trouver leur place dans l'automatisation des processus.

Il y a lieu de faire ici allusion à un concept très moderne, applicable aux réseaux de neurones : ce sont les algorithmes génétiques. Ce sont des « métaphores biologiques » inspirées des mécanismes de l'évolution darwinienne et de la génétique moderne. Ils sont utilisés comme outils d'optimisation et de recherche combinatoire. Sans préjuger de la forme qu'ils prendront dans telle ou telle application, ni du langage informatique dans lequel ils sont à formuler, ils sont à la disposition des automaticiens.

Systèmes à gestion intégrée. Ateliers flexibles

On parlait, au début des années 1970, de systèmes biodynamiques dans lesquels actionneurs ou processus comportent des éléments humains. On peut classer dans cette catégorie les systèmes d'assistance par ordinateur (auxquels se rattachent les systèmes de régulation de trafic, qui proposent plus qu'ils n'imposent) et aussi les systèmes où se trouve intégrée une assistance à la gestion, qui sont nombreux. Ainsi, un processus industriel automatisé s'accompagne souvent de la gestion automatique des stocks des produits impliqués dans le processus, afin de garantir la souplesse de l'exploitation selon certains critères que le système a « appris ». De même, la mise en fabrication des produits se fait moyennant une exploitation rationnelle du carnet de commandes, que le système assure aussi. Ces fonctions de gestion nécessitent généralement des ordinateurs spécifiques en relation avec le système. Il s'agit d'une commande hiérarchisée. La relation homme-machine est assurée par consoles, écrans et imprimantes à forte capacité, l'homme restant largement maître des événements. La figure 7 montre un exemple d'organisation d'un système comportant une gestion intégrée.

Dans un autre domaine, on a cherché à profiter de ce que les robots, grâce à l'apprentissage, ont la possibilité d'être adaptés, à peu de frais, à des tâches variées. Les machines-outils traditionnelles cèdent alors la place à des centres d'usinage aux fonctions et possibilités multiples, totalement programmables. Équipé de ce type de machines et, aussi, de robots et de moyens de manutention automatiques, tels des chariots filoguidés, l'ensemble de l'atelier est programmé ; et il est reprogrammable en temps masqué. Autrement dit, la reprogrammation se fait pendant que l'atelier fonctionne, sans en affecter le fonctionnement. De plus, l'atelier est équipé de moyens de contrôle automatiques qui vérifient les tolérances sur les machines mêmes ou sur des bancs de mesures spéciaux : toutes les pièces hors tolérance sont ainsi prises en charge et remises en fabrication chaque fois que cela est possible, sans intervention humaine. Enfin, l'atelier est équipé de magasins automatiques gérés de la façon qui est décrite au début de ce paragraphe. Ces possibilités permettent d'exécuter économiquement des commandes de petites séries de pièces, comme on en rencontre dans les industries aérospatiales. Ces ateliers sont dits flexibles, et la conception des logiciels de leur automatisation relève de la productique.