Travail de fin d'études et stage[BR]- Travail de fin d'études : Optimisation des performances d'une chaîne de tri de déchets métalliques - Stratégies de préhension d'une séquence de pick and place[BR]- Stage d'insertion professionnelle

Abstract

Dans le cadre de la réalisation d'une chaîne de tri de déchets métalliques, la société Citius Engineering a souhaité déterminer comment améliorer les performances de sa solution en cours de réalisation.

Cette solution est composée d'un convoyeur faisant défiler des déchets à haute vitesse et de 18 robots préhenseurs Stäubli TS2-100 (SCARA). Les robots en récupèrent une grande partie pour les placer dans cinq bacs de tri attribués aux familles de métaux principalement rencontrées. La solution mécanique étant en cours de fabrication, les améliorations apportées doivent se soumettre à des contraintes strictes.

Trois façons de mesurer les performances ont été répertoriées: le nombre de pièces récupérées, la masse récupérée et la valeur marchande des métaux récupérés. Parcourir les éléments imposés du système a permis d'identifier les variables qu'il restait à optimiser: la stratégie de sélection des pièces à prendre et la configuration utilisée pour chaque robot (position de la zone de recouvrement, sens du bras, ...).

L'étude de la littérature a mis en évidence trois stratégies de sélection des pièces à prendre. La première est l'utilisation d'heuristiques telles que les méthodes FIFO ou SPT. La deuxième propose une méta-heuristique pour déterminer l'intérêt de l'utilisation d'heuristiques différentes pour chaque robot. La troisième méthode utilise une fonction de coût pondérant la distance, la masse et la valeur des pièces pour déterminer leur intérêt.

Un simulateur réaliste de la chaîne de tri a été construit. Réaliste puisqu’il prend en compte la cinématique des robots pour estimer le temps nécessaire à la préhension de chaque pièce. Les résultats ont mis en évidence une configuration des paramètres robots légèrement plus intéressante que les autres. Huit heuristiques différentes ont été évaluées. La plus performante selon le nombre de pièces récupérées est la SPT (Shortest Processing Time) avec 73.25% des pièces. La plus performante selon la masse récupérée est la méthode qui privilégie les pièces lourdes, peu importe leur position (avec 87.21% de masse récupérée). Finalement, trier les pièces selon leur valeur marchande permet de récupérer le plus de valeur avec 95.83%. Au final, aucune combinaison d’heuristiques ne permet de récupérer d’avantage de pièces que la méthode SPT. La fonction de coût a en revanche permis de montrer que de bons compromis sont possibles pour avoir en même temps des performances presque optimales selon chaque indicateur.