Agent-Based Systems and Dynamic Multi-Agent Scheduling for Fleet Management in Underground Mines: Towards Mining 4.0

his thesis presents an agent-based system and a dynamic multi-agent scheduling strategy for fleet management in underground mines. The fleet management activities addressed are dispatching, routing and traÿc management of mining vehicles, which deal respectively with: the assignment of the next destination to a vehicle that has just completed a task; the choice of the route to be followed to reach the selected destination; the coordination of vehicle traffic in the underground transportation network, made up of one-lane bi-directional tunnel segments. To evaluate the proposed solution, an agent-based simulation model of a Canadian underground gold mine is built with AnyLogic. By implementing the agent-based system incorporating the dynamic multi-agent scheduling strategy in the digital replica of the mine, it is in fact possible to reproduce its behaviour and evaluate its performance. In the light of the results of the simulation study, the designed agent-based fleet management system proves to outperform the one currently employed by the mine under investigation. The main key performance indicators, related on the one hand to the effectiveness and on the other to the efficiency of the logistics and production system, are in fact found to be improved. Adopting the proposed solution would ultimately mean embracing the Industry 4.0 paradigm and taking the first steps towards the “smart mine”. Against this background, the main achievement of this study is to capture precise improvements in mining key performance indicators, and thus quantify the returns on investment in Industry 4.0.

Résumé

Cette thèse présente un système multi-agents et une stratégie d'ordonnancement dynamique multi-agents pour la gestion de la flotte d'équipements dans les mines souterraines. Les activités de gestion de la flotte visées, plus spécifiquement, sont le dispatching, le routage et la gestion du trafic des véhicules miniers, qui concernent respectivement: l'attribution de la destination suivante à un véhicule qui vient de terminer une tâche; le choix de l'itinéraire à suivre pour atteindre la destination visée; la coordination du trafic dans le réseau de transport souterrain, qui se compose de segments de tunnel bidirectionnels à une seule voie. Afin de reproduire le comportement et d'évaluer les performances du système de gestion de la flotte à base d'agents proposé, un modèle de simulation à base d'agents d'une mine d'or souterraine canadienne est conçu en utilisant AnyLogic. Les résultats de l'étude de simulation indiquent que, en adoptant la solution proposée dans ce mémoire, le système minier serait en mesure d'atteindre des volumes de production plus élevés, une plus grande capacité d'expansion du réseau souterrain, et une meilleure réactivité à la demande des zones de travail souterraines qu'actuellement. Ceci est synonyme de meilleure efficacité du système logistique et productif. De plus, on observe une amélioration de la performance du goulot d'étranglement du système, une meilleure utilisation des ressources et une diminution du nombre de kilomètres parcourus par tonne de minerai extrait. Ceci est synonyme de meilleure efficience du système logistique et productif. Enfin, grâce au système de gestion de flotte multi-agents, la mine bénéficie d'une agilité et d'une auto-organisation accrues. La solution proposée s'intègre dans le paradigme Industrie 4.0 et constitue les premiers pas vers la “mine intelligente”. Dans cette optique, une des contributions de ce mémoire est de détecter les améliorations ponctuelles des indicateurs clés de performance de la mine, et ainsi de quantifier les retours sur l'investissement dans l'Industrie 4.0.