Développement d'un cadre d'interopérabilité pour l'intégration verticale ERP/MES : OntoIMR pour les gammes de fabrication

Dans un contexte où les exigences de flexibilité, de traçabilité et de réactivité deviennent centrales pour les entreprises manufacturières, l’intégration cohérente des données entre les systèmes de gestion de production (MES) et les progiciels de gestion intégrés (ERP) représente un enjeu stratégique majeur. L’essor de l’industrie 4.0, caractérisé par l’interconnexion croissante des systèmes informatiques et l’automatisation des processus, impose une circulation fluide de l’information entre les différents niveaux de gestion, du plancher de production jusqu’aux fonctions de planification stratégique. Pourtant, malgré les avancées technologiques et la normalisation progressive de certains échanges, de nombreuses entreprises continuent de rencontrer des difficultés liées à l’hétérogénéité des structures de données, à la redondance des saisies et au manque d’alignement sémantique entre leurs logiciels ERP et MES. Ces lacunes nuisent à la cohérence globale des flux d’information, freinent la transformation numérique et limitent le potentiel de pilotage intégré des opérations industrielles. C’est dans ce cadre que s’inscrit ce mémoire, qui propose une solution basée sur une ontologie formalisée des gammes de fabrication, jouant le rôle de modèle pivot entre les deux systèmes. Le travail de recherche s’est organisé autour de deux axes. Le premier consistait à définir un modèle de données commun aux deux types de logiciels, en analysant les structures utilisées dans plusieurs ERP (SAP, Business Central, Divalto, JobBoss) et MES (SmartPortal, Sepasoft), ainsi que les recommandations de la norme ISA-95. Cette analyse comparative a permis de dégager un ensemble cohérent de concepts, structuré autour d’éléments essentiels tels que les opérations, les ressources, les séquences, les inspections et les composants matériels. Le second axe visait à formaliser ce modèle sous forme d’une ontologie exprimée en OWL DL, un langage standardisé du Web sémantique permettant une représentation explicite, logique et exploitable des connaissances. La méthodologie adoptée comprend la modélisation manuelle dans Protégé, un processus de validation structurelle à l’aide d’outils de raisonnement sémantique, puis une validation sémantique à partir de deux cas d’étude industriels concrets. Ces cas portaient sur la production d’un meuble dans un ERP et d’un vélo dans un MES. L’ontologie a montré une capacité satisfaisante à représenter les concepts réels de chaque système, avec un taux de couverture supérieur à 85%. Afin de démontrer le caractère opérationnel de la solution, deux preuves de concept ont été mises en oeuvre. La première a consisté à alimenter automatiquement l’ontologie à partir d’une base SQL issue d’un MES. La seconde a permis, à partir d’un peuplement manuel de l’ontologie avec des données ERP, de générer une structure de base de données MES exploitable. Ces expérimentations ont été réalisées à l’aide de scripts Python dédiés. Les résultats obtenus confirment la pertinence du modèle ontologique proposé, baptisé OntoIMR. Celui-ci permet de centraliser et de structurer les informations de gamme de manière cohérente, tout en assurant la possibilité d’une utilisation ascendante et descendante des données entre systèmes. L’ontologie facilite ainsi la réconciliation des données hétérogènes, réduit la duplication des saisies, et améliore la traçabilité des opérations de fabrication. Elle constitue une base prometteuse pour le développement futur de plateformes d’interopérabilité capables d’assurer un couplage standardisé entre ERP et MES, en lien avec des technologies d’orchestration comme les API, les ESB ou les modèles B2MML et OPC UA. Ce mémoire propose ainsi une avancée concrète vers une gouvernance intégrée de l’information manufacturière dans un contexte d’industrie 4.0.

Abstract

In the context of digital transformation and Industry 4.0, manufacturing enterprises face growing pressure to increase responsiveness, ensure product traceability, and integrate operations across all levels of their value chain. Central to this challenge is the ability to enable seamless communication between Enterprise Resource Planning (ERP) systems and Manufacturing Execution Systems (MES), which are responsible for strategic and operational management, respectively. Despite technological advancements and the introduction of interoperability standards, many organizations still struggle to synchronize these systems effectively. This misalignment is particularly acute at the level of manufacturing routings, where inconsistent data structures, semantic gaps, and duplicated entries continue to hinder coordination and data reliability. This thesis addresses this issue by developing and validating a formal ontology that serves as a shared, structured representation of manufacturing routings between ERP and MES systems. The research approach followed two main directions. First, a comparative study was conducted on the internal data structures of four ERP systems and two MES platforms, as well as the ISA-95 reference model. From this analysis, a unified set of manufacturing concepts was derived, including operations, sequences, production resources, inspections, and material inputs. These were used to construct an ontological model in OWL DL using the Protégé development environment, enabling a logically consistent, semantically rich, and softwareagnostic representation of routing data. Validation of the model was carried out through both structural and semantic testing. Structural validation ensured internal consistency using reasoning tools, while semantic validation tested the model’s expressiveness on two real-world case studies: one describing the production of a bookcase in an ERP system, and the other the manufacture of a bicycle in a MES environment. The ontology demonstrated a high degree of coverage for both cases, confirming its ability to faithfully represent diverse system realities. To assess the model’s practical applicability, two proof-of-concept implementations were developed. In the first, the ontology was automatically populated from a SQL database exported from the MES. In the second, the ontology was manually populated with ERP data and then used to regenerate a compatible MES database structure. These demonstrations confirmed the model’s capacity to mediate bidirectional data exchanges between systems and to serve as a pivot for future integrations. The OntoIMR ontology developed in this research provides a robust foundation for ERP–MES interoperability. It reconciles heterogeneous data into a coherent semantic model, reduces redundant inputs, and enhances the traceability of manufacturing processes. Beyond academic validation, it lays the groundwork for industrial applications such as middleware platforms, semantic data bridges, and orchestration services using standards like OPC UA and B2MML. As such, this thesis contributes a concrete step toward integrated information governance within smart manufacturing environments.