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Approche de diagnostic des défauts d’un produit par intégration des données de traçabilité unitaire produit/process et des connaissances expertes

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Doctorant : Diallo Thierno M. L.

  • Directeur : OUZROUT Yacine
  • Laboratoire : DISP

Ces travaux de thèse, menés dans le cadre du projet FUI Traçaverre, visent à optimiser le rappel pour un processus qui n’est pas de type batch avec une traçabilité unitaire des articles produits. L’objectif étant de minimiser le nombre d’articles rappelés tout en s’assurant que tous les articles avec défaut sont rappelés. Pour cela, nous avons proposé un processus de rappel efficient qui intègre, d’une part, les possibilités offertes par la traçabilité unitaire et, d’autre part, utilise une fonction de diagnostic devenue indispensable avant le rappel effectif des produits. Dans le cas des systèmes industriels complexes pour lesquels l’expertise humaine est insuffisante et dont nous n’avons pas de modèle physique, la traçabilité unitaire offre une possibilité pour mieux comprendre et analyser le procédé de fabrication par une reconstitution de la vie du produit à travers les données de traçabilité. Le couplage des données de traçabilité unitaire produit/process représente une source potentielle de connaissance à mettre en oeuvre et à exploiter. Ces travaux de thèse proposent un modèle de données pour le couplage de ces données. Ce modèle de données est basé sur deux standards, l’un dédié à la production et l’autre portant sur la traçabilité. Après l’identification et l’intégration des données nécessaires, nous avons développé une fonction de diagnostic à base de données. La construction de cette fonction diagnostic a été réalisée par apprentissage et comprend l’intégration des connaissances sur le système pour réduire la complexité de l’algorithme d’apprentissage. Dans le processus de rappel proposé, lorsque l’équipement à l’origine du défaut nécessitant le rappel est identifié, l’état de santé de cet équipement au voisinage de l’instant de fabrication du produit contrôlé défectueux est évalué afin d’identifier les autres produits susceptibles de présenter le même défaut. L’approche globale proposée est appliquée à deux études de cas. La première étude a concerné l’industrie verrière. Le second cas d’application a porté sur le process benchmark Tennessee Eastman.