Sujets d'intérêt majeur dans le domaine du génie de la production automatisée et familiarisation avec les derniers développements technologiques dans un ou plusieurs domaines de pointe.

Cours offert à la session d'automne 2023 :

• Modélisation et optimisation des systèmes logistiques durables

Cours offert à la session d'hiver 2024 :

• Simulation des systèmes manufacturiers

Cours offert à la session d'été 2024 :

• Principes et fondements des jumeaux numériques

Ce cours vise à familiariser les étudiant.e.s avec de différents concepts et des techniques avancées de modélisation et simulation et leurs applications tout au long du cycle de vie des systèmes manufacturiers. De plus, le cours vise à amener les étudiant.e.s 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 œuvre de systèmes manufacturiers flexibles, agiles et intelligents. 

Au terme de ce cours l’étudiant sera en mesure :

• d’expliquer les concepts clés spécifiques au domaine de la simulation dans le contexte des systèmes manufacturiers intelligents;
• d’identifier et de comparer différentes configurations de systèmes manufacturiers;
• de décrire les étapes et les bonnes pratiques à suivre pour réaliser des projets de simulation;
• de développer des modèles de simulation en utilisant des méthodes de simulation hybrides et de simulation 3D;
• de réaliser un projet de simulation de système manufacturier.

• 39 heures de cours.
• 15 heures de laboratoires.
• 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.
• Trois (3) heures de travaux pratiques par semaine pour appliquer la théorie étudiée sur des applications industrielles.
• 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.

* L'examen final aura lieu selon le calendrier d'examens finaux.

Aucun retard ne sera toléré pour la remise des travaux.

• Notes de cours.
• 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.

• 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.

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