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École de technologie supérieure

Responsable(s) de cours : William de Paula Ferreira


PLAN DE COURS

Été 2026
SYS874 : Simulation des systèmes manufacturiers intelligents (3 crédits)


Préalables
Aucun préalable requis.



Description du cours
Ce cours vise à amener à concevoir des modèles de simulation en utilisant des méthodes de simulation hybrides et de simulation 3D pour faciliter le développement, l’analyse et la mise en oeuvre de systèmes manufacturiers flexibles, agiles et intelligents.

Au terme de ce cours, l’étudiante ou l'étudiant sera en mesure de : expliquer les concepts clés spécifiques au domaine de la simulation dans le contexte des systèmes manufacturiers intelligents; comparer différentes configurations de systèmes manufacturiers; décrire les étapes et les bonnes pratiques à suivre pour réaliser des projets de simulation avancés; développer des modèles de simulation en utilisant des méthodes de simulation hybrides et 3D; réaliser un projet de simulation de système manufacturier.

Concepts clés de la simulation dans le contexte des systèmes manufacturiers intelligents. Configurations de systèmes manufacturiers. Étapes et pratiques à suivre pour réaliser des projets de simulation avancés. Méthodes de simulation hybrides et de simulation 3D.



Stratégies pédagogiques

39 heures de cours.
Trois (3) heures de cours magistral par semaine.
De nombreuses applications seront étudiées en classe pour permettre aux étudiant.e.s de bien assimiler la théorie et les techniques présentées en cours. 
Six (6) heures de travail personnel/en équipe en moyenne et par semaine, tout au long de la session. Les travaux réalisés en dehors des heures de cours permettront de mettre en pratique les notions vues en classe.




Utilisation d’appareils électroniques

L’utilisation et la possession de tout appareil électronique sont interdites aux examens, à l’exception de la calculatrice.




Horaire
Groupe Jour Heure Activité
01 Jeudi 09:00 - 17:00 Activité de cours



Coordonnées du personnel enseignant le cours
Groupe Nom Activité Courriel Local Disponibilité
01 William de Paula Ferreira Activité de cours william.ferreira@etsmtl.ca A-3665



Cours

 

COURS

DATE

ACTIVITÉS DE COURS 

1

07 mai

- Introduction à la simulation des systèmes manufacturiers 
- Simulation dans le cycle de vie des systèmes de production
-Étapes à suivre et bonnes pratiques pour réaliser un projet de simulation 

2

07 mai

- Simulation d'événements discrets 

3

14 mai

- Systèmes de production intelligents  
- Systèmes manufacturiers à base d’agents  

4

14 mai

-  Modélisation et simulation multi-agents  

5

21 mai

- Dynamique des systèmes  
- Simulation hybride 

6

21 mai

- Analyse des résultats des modèles de simulation 
- Vérification et validation des modèles de simulation 

7

28 mai

Remise et présentation du Devoir # 1 
- Remise du rapport intermédiaire du projet de simulation 

8

28 mai

Examen intra 

9

04 juin

- Simulation-Optimisation  
- Simulation et l'intelligence artificielle 

10

04 juin

- Modèles de simulation basés sur les données  
- Jumeaux numériques  

11

11 juin

- Simulation 3D de systèmes manufacturiers  

12

11 juin

- Remise et présentation du rapport final du projet de simulation

13

18 juin

- Examen final 




Évaluation


Informations additionnelles :

 

 

ACTIVITÉ

DATE

%

Devoir 1

Le 28 mai 2026

10

Intra

Le 28 mai 2026

30

Projet de simulation (rapport intermédiaire)

Le 28 mai 2026

10

Projet de simulation (rapport final et présentation)

Le 11 juin 2026

30

Examen final

Le 18 juin 2026

20

 




Dates des examens intra
Groupe(s) Date
1 28 mai 2026



Politique de retard des travaux
Conformément au Règlement des études de premier cycle (article 7.5.6) et au Règlement des études de cycles supérieurs (article 6.5.6), tout travail (devoir pratique, rapport de laboratoire, rapport de projet, etc.) remis en retard sans motif valable, c’est-à-dire autre que ceux mentionnés à l’article 7.5.5.1 dans le Règlement des études de premier cycle et l’article 6.5.2 dans le Règlement des études de cycles supérieurs, se verra attribuer la note zéro, à moins que d’autres dispositions soient communiquées par écrit par la personne enseignante dans les consignes de chaque travail à remettre ou dans le plan de cours pour l’ensemble des travaux.

Dispositions additionnelles

Aucun retard ne sera toléré pour la remise des travaux.




Absence à une évaluation

Afin de faire valider une absence à une évaluation en vue d’obtenir un examen de compensation, l’étudiante ou l’étudiant doit utiliser le formulaire prévu à cet effet dans son portail MonÉTS pour un examen final qui se déroule durant la période des examens finaux ou pour tout autre élément d’évaluation surveillé de 15% et plus durant la session. Si l’absence concerne un élément d’évaluation de moins de 15% durant la session, l’étudiant ou l’étudiante doit soumettre une demande par écrit à son enseignante ou enseignant.

Toute demande de validation d’absence doit se faire dans les cinq (5) jours ouvrables suivant la tenue de l’évaluation, sauf dans les cas d’une absence pour participation à une activité prévue aux règlements des études où la demande doit être soumise dans les cinq (5) jours ouvrables avant le jour de départ de l’ÉTS pour se rendre à l’activité.

Toute absence non justifiée par un motif majeur (voir articles 7.2.6.1 du RÉPC et 6.5.2 du RÉCS) entraînera l’attribution de la note zéro (0).




Infractions de nature académique
Les clauses du « Règlement sur les infractions de nature académique de l’ÉTS » s’appliquent dans ce cours ainsi que dans tous les cours du département. Les étudiantes et les étudiants doivent consulter le Règlement sur les infractions de nature académique (www.etsmtl.ca/a-propos/gouvernance/secretariat-general/cadre-reglementaire/reglement-sur-les-infractions-de-nature-academique) pour identifier les actes considérés comme étant des infractions de nature académique ainsi que prendre connaissance des sanctions prévues à cet effet. À l’ÉTS, le respect de la propriété intellectuelle est une valeur essentielle et tous les membres de la communauté étudiante sont invités à consulter la page Citer, pas plagier ! (www.etsmtl.ca/Etudiants-actuels/Baccalaureat/Citer-pas-plagier).

Systèmes d’intelligence artificielle générative (SIAG)
L’utilisation des systèmes d’intelligence artificielle générative (SIAG) dans les activités d’évaluation constitue une infraction de nature académique au sens du Règlement sur les infractions de nature académique, sauf si elle est explicitement autorisée par la personne enseignante du cours ou la personne coordonnatrice dans le cas des stages.



Documentation obligatoire
  • de Paula Ferreira, W., Armellini, F., & De Santa-Eulalia, L. A. (2020). Simulation in industry 4.0: A state-of-the-art review. Computers & Industrial Engineering, 149, 106868.
  • Borshchev, A. (2013). The big book of simulation modeling: multimethod modeling with AnyLogic 6. AnyLogic North America.
  • Wooldridge, M. (2009). An introduction to multiagent systems. John wiley & sons.



Ouvrages de références
  • Banks, J. (Ed.). (1998). Handbook of simulation: principles, methodology, advances, applications, and practice. John Wiley & Sons. Averill
  • Law (2015). Simulation Modeling and Analysis, 5e éd., McGraw Hill.
  • Taylor, S. (Ed.). (2014). Agent-based modeling and simulation. Springer.
  • Klügl, F (2016). Agent-Based Simulation Engineering. Habilitationsschrift
  • Robinson, S. (2014). Simulation: the practice of model development and use. Bloomsbury Publishing.
  • Sterman J. (2000). Business Dynamics: Systems thinking and modeling for a complex world. McGraw Hill.
  • Banks, J., Carson, J. S. I. I., Nelson, B. L., & Nicol, D. M. (2010). Discrete-event system simulation (Fifth). Prentice Hall.
  • Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement learning: An introduction. MIT press.
  • Mahdavi, A., & Wolfe-Adam, T. (2019). Artificial intelligence and simulation in business. White Paper, AnyLogic company, 3-32.
  • Montgomery, D. C. (2017). Design and analysis of experiments. John wiley & sons.
  • Mahdavi, A. (2020). The art of process-centric modeling with AnyLogic. New York: AnyLogic Company.
  • Rother, M., & Shook, J. (1999). Bien voir pour mieux gérer: comment reconfigurer la chaîne de valeur de votre entreprise pour ajouter de la valeur et éliminer le" muda". Lean Enterprise Institute.



Adresse internet du site de cours et autres liens utiles

https://www.etsmtl.ca/etudes/cours/sys874

 

 




Autres informations

Logiciels de simulation : AnyLogic et Visual Components.