Gestion de ressources industrielles connectées et partagées par approche comportementale - Université de Lorraine
Thèse Année : 2023

Management of industrial resources connected and shared by approach behavioral

Gestion de ressources industrielles connectées et partagées par approche comportementale

Résumé

Companies face many difficulties: increase of costs (energy, human resources, resources of production, etc.), rarefaction of some raw materials linked to the overexploitation of them, increasing constraints imposed by states (regulations, standards, etc.) and markets (personalization desired by customers, accountability in terms of sustainable development and increased competition). These various difficulties have led the scientific and international community to propose new modes of production and consumption more respectful with environment and society. Among the proposed methods, the sharing of industrial resources between companies is an organizational method that can be beneficial for companies to solve problems related to sustainable development while allowing them to increase their profit and satisfy their customers. It should be noted that the sharing of resources can be carried out through collaborations between competing, potentially competing or related companies (consortium, association, joint venture, etc.). This type of business-to-business relationship can be studied according to different approaches (organizational, systemic, behavioral, etc.). In this thesis work, we propose new strategies and methods for adapting resource sharing. We propose a model of sharing strategies based on game theory that makes it easy to identify the behavior of individuals during sharing. We present a digital platform for sharing connected industrial resources based on a multi-agent system and blockchains in the context of industries 4.0 and 5.0. The multi-agent system enables resource use decisions to be made, in particular the matching process between requests and offers. The matching process enables resources to be shared on the basis of our chosen agents. A numerical application is proposed to highlight the considered matching problem.
Les entreprises, quelle que soit leur taille et quel que soit leur regroupement en réseaux d'entreprises, rencontrent de nombreuses difficultés comme une augmentation des coûts (énergie, ressources humaines, ressources de production, etc.), la raréfaction de certaines matières premières liée à la surexploitation de celles-ci, des contraintes toujours plus fortes imposées par les États (réglementations, normes…) et les marchés (personnalisation souhaitée par les clients, responsabilisation en termes de développement durable des entreprises exigée par la société et concurrence accrue). Ces différentes difficultés ont mené la communauté scientifique et internationale à proposer d'une part de nouveaux modes de production et de consommation plus respectueux de l'environnement et de la société mais également à optimiser au mieux les différents moyens utilisés au sein des entreprises. Parmi les méthodes proposées, le partage de ressources entre entreprises est un outil organisationnel qui peut être intéressant pour les entreprises pour résoudre les problématiques liées au développement durable tout en leur permettant d'augmenter leur profit et satisfaire leurs clients. En effet, le partage de ressources permet, d'une part, la maximisation du gain des entreprises partenaires et la minimisation du risque vis-à-vis de la concurrence, et d'autre part, il peut permettre d'agir sur l'empreinte écologique des entreprises par la mise en commun d'une ressource et donc la réduction de moyens. Dans ce travail de thèse nous proposons de nouvelles stratégies et méthodes adaptées au partage de ressources. Nous proposons un modèle de partage basé sur la théorie des jeux permettant d'identifier facilement les comportements des individus pendant le partage. Nous présentons une plateforme numérique de partage de ressources industrielles connectées basée sur un système multi-agents et des blockchains dans le cadre des industries 4.0 et 5.0. Le système multi-agents permet de prendre des décisions concernant l'utilisation des ressources, notamment le processus d'appariement entre les demandes et les offres. Ce processus d'appariement permet de partager les ressources sur la base des choix de nos agents. Une application numérique est proposée pour mettre en évidence le problème d'appariement considéré.
Fichier principal
Vignette du fichier
DDOC_T_2023_0271_LIU.pdf (1.78 Mo) Télécharger le fichier
Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

tel-04688094 , version 1 (04-09-2024)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04688094 , version 1

Citer

Shiming Liu. Gestion de ressources industrielles connectées et partagées par approche comportementale. Sciences de l'ingénieur [physics]. Université de Lorraine, 2023. Français. ⟨NNT : 2023LORR0271⟩. ⟨tel-04688094⟩
176 Consultations
15 Téléchargements

Partager

More