Présentation
La complexité de la modélisation des systèmes
industriels nécessite une méthodologie structurée de développement et la majorité des
méthodes se concentre sur le traitement de l'information, alors même qu'il ne permet pas
d'obtenir des perceptions et compréhensions correctes du fonctionnement interne de ces
systèmes. La méthode GRAI, par ses capacités à la description et l'analyse des aspects
décisionnels, prend en compte la notion de décision (de prise de décision)
conditionnelle ou chronologique, indispensable à la compréhension et à la maîtrise de
tels systèmes. Avec de nombreuses expérimentations industrielles, elle a été retenue
dans plusieurs projets européens. |
Sommaire
1 Situation de la méthode
2 Les outils de la méthode
3 Mise en uvre
4 Conseils pratiques
5 Étude de cas
6 Limites et perspectivesL'auteur
Michel ROBOAM, docteur en Productique au
Laboratoire GRAI de Bordeaux 1, Master en Informatique de l'université de Carnegie Mellon
à Pittsburg, est chef de service Productique à Aerospatiale |