Développement d’un outil de simulation d’activité salle blanche // Clean Room Activity Simulation Tool Development

Lors d’un précédent stage, un outil de simulation d’exécution des lots en salle blanche a été développé. Cet outil tient compte des temps de process sur les équipements, des pannes d’équipement et de certains holds liés à l’intégration. Les lots injectés dans ce simulateur viennent de l’historique réel de la salle blanche.
Le but de la thèse est de développer un simulateur qui permette, de manière prospective, de simuler l’exécution des lots à partir de routes POR des principales thématiques présentes ou à venir dans la salle blanche. A partir des routes POR, l’outil doit être capable de générer des lots de développement des briques technos (short loops), mais également des lots fonctionnels incluant des plaques essais et des plaques pilotes. Un travail de nomenclature et d’enrichissement des routes au travers de métadonnées devra être mené afin de permettre à l’outil de générer des lots de manière réaliste, à la fois en terme de process, mais également de planning projet.
Différents moteurs de simulation seront comparés, en termes de performance et de précision. Des moteurs de résolution classiques (simulation discrète, évènementielle, par graphes conjonctifs) ainsi que des approches novatrices (reinforcement learning principalement, mais aussi supervised learning) seront étudiés.
Le développement et la publication d’une méthodologie de création d’instances de simulation (testbed) sera également menée lors de ces travaux de thèse.


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During a previous internship, a tool for simulating batch execution in a clean room was developed. This tool takes into account processing times on equipment, equipment failures, and certain holds related to integration. The batches injected into this simulator come from the actual history of the clean room.
The goal of the PhD is to develop a simulator that can prospectively simulate batch execution based on the POR routes of the main themes present or upcoming in the clean room. Based on the POR routes, the tool should be able to generate development batches for technology bricks (short loops), as well as functional batches including test plates and pilot plates. A nomenclature and enrichment of the routes through metadata will need to be carried out to enable the tool to generate batches realistically, both in terms of process and project scheduling.
Different simulation engines will be compared in terms of performance and accuracy. Classical resolution engines (discrete simulation, event-driven, conjunctive graph-based) as well as innovative approaches (primarily reinforcement learning, but also supervised learning) will be studied.
The development and publication of a methodology for creating simulation instances (testbed) will also be carried out during this PhD work.
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Pôle fr : Direction de la Recherche Technologique
Pôle en : Technological Research
Département : Département des Plateformes Technologiques (LETI)
Service : Service Méthodes, Interface Technologique et Logistique
Laboratoire : Laboratoire Logistique, Approvisionnement et Méthodes
Date de début souhaitée : 01-10-2025
Ecole doctorale : Sciences, Ingénierie, Santé (EDSIS)
Directeur de thèse : ROUSSY Agnès
Organisme : Mines St Etienne
Laboratoire : CMP / SFL
URL : https://www.leti-cea.fr/cea-tech/leti/Pages/recherche-appliquee/plateformes/salles-blanches.aspx
URL : https://limos.fr/

Financement public/privé

Pôle fr : Direction de la Recherche Technologique
Pôle en : Technological Research
Département : Département des Plateformes Technologiques (LETI)
Service : Service Méthodes, Interface Technologique et Logistique

Mathématiques Appliquées et/ou Recherche Opérationnelle