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Description (FR and EN)
Votre rôle est d’effectuer un travail de thèse sur : « Combiner Graphe de Connaissance et Jumeau Numérique d'un système Cyber-Physique grâce à des agents autonomes : application à la logistique ».
Les jumeaux numériques (JN) peuvent être vus comme des clones virtuels d’objets réels qui collectent des données en temps réel et qui permettent d’agir sur leur état. Mettre de l’autonomie dans la boucle collection-action aboutit à la conception de jumeaux numériques autonomes capables de prendre des décisions par eux même. La logistique urbaine est un domaine dans lequel l’environnement évolue constamment et dans lequel les ressources présentent des caractéristiques variées et nombreuses. Pour ces raisons, nous avons choisi la logistique urbaine comme domaine d’application privilégié.
La livraison des derniers kilomètres est un enjeu logistique, d’aménagement urbain et environnemental. L’essor du commerce en ligne augmente le nombre de transaction, tandis que la capacité des entrepôts diminue, résultant en une augmentation des livraisons des derniers kilomètres [1,2,3]. L'introduction des JNs dans les domaines de l'Internet des Objets (IoT) et des systèmes Cyber-Physique (SCP) a permis d’améliorer les performances des applications de traitement de l’information dans ces domaines. Le domaine de la smart city peut bénéficier de ces avancées technologiques [4].
Quelques travaux utilisent une architecture multi-agents [5][6] pour gérer des systèmes cyber-physiques mais leur apport dans la conception des JNs ainsi que le bénéfice à exploiter les JNs reste à démontrer.
L’objectif de cette thèse sera de proposer un modèle de JN autonome d’un système répondant au besoin de combiner modèle de connaissances (graphe de connaissances), connexion au système en temps réel (IoT) et prise de décisions autonomes (multi-agent).
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Your role is to carry out a PhD work on: "Combining Knowledge Graph and Digital Twin of a Cyber-Physical System using Autonomous Agents: Application to Logistics".
Digital twins (DT) can be seen as virtual clones of real objects which collect data in real time and allow their state to be acted upon. Adding autonomy into the collection-action loop leads to the design of autonomous digital twins, that are able to make decisions on their own. Urban logistics is a field in which the environment is constantly changing and in which the resources have varied and numerous characteristics. For these reasons, we have chosen urban logistics as our primary domain of application.
The delivery of the last miles is a logistics, urban planning and environmental issue. The rise of e-commerce increases the number of transactions, while the capacity of warehouses decreases, resulting in an increase in last mile deliveries [1,2,3]. The introduction DT in the domains of Internet of Things (IoT) and Cyber-Physical Systems (PCS) has improved the efficiency of information processing applications in these domains. The smart city domain can benefit from these technological advances [4].
Some research work uses a multi-agent architecture [5][6] to manage cyber-physical systems but their contribution to the design of DTs as well as the benefit of exploiting JNs remains to be demonstrated.
The main objective of this PhD is to propose an autonomous DT model of a system aiming at combining knowledge model (knowledge graph), connecting it to the system in real time (IoT) and enabling autonomous decision-making (multi-agent).
[1] McKinnon & al. Green logistics: Improving the environmental sustainability of logistics.
[2] Liu, Y & al. Digital Twin-Driven Approach for Smart City Logistics: The Case of Freight Parking Management.
[3] Liu, Y & al. Connected Freight Parking in Smart City Logistics.
[4] M Zargayouna & al. Generic model for resource allocation in transportation. Application to urban parking management.
[5] Thomas Clemen & al. Multi-Agent Systems and Digital Twins for Smarter Cities.
[6] Birgit Vogel-Heuser & al., An approach for leveraging Digital Twins in agent-based production systems.
