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Contribution à une méthodologie de capitalisation des connaissances basée sur le raisonnement à partir de cas : Application au diagnostic dans une plateforme d'e-maintenance.

Face aux évolutions technologiques, à la complexité croissante des équipements industriels et à la dynamique des processus ainsi qu'aux changements organisationnels et à la mobilité du personnel, les responsables de maintenance cherchent à formaliser et pérenniser le savoir et le savoir-faire des employés. Pour répondre à cette problématique, notre objectif est de fournir un service d'aide à la maintenance qui utilise et capitalise les connaissances. Nos travaux se situent dans le cadre du projet Européen Proteus qui a permis de développer une plateforme distribuée d'e-maintenance intégrant les différents systèmes et applications existants en maintenance. Nous avons déterminé quatre niveaux d'applications associés chacun à un ensemble d'outils d'aide : le niveau d'analyse d'équipement, celui de diagnostic et d'expertise, celui de gestion des ressources et celui de gestion des stratégies de maintenance. Ces outils d'aide nécessitent une expertise capitalisée que nous proposons de préserver dans une mémoire d'entreprise. Afin d'élaborer la mémoire ainsi que notre outil d'aide au diagnostic et à la réparation, nous avons introduit une démarche de capitalisation des connaissances articulée autour d'une méthodologie de raisonnement à partir de cas (RàPC) guidé par les connaissances. La conception de l'outil passe par la modélisation des connaissances qui se décline en un modèle de représentation (une ontologie du domaine) et en un modèle de résolution de problèmes (RàPC). Les modèles proposés utilisent des technologies émergeantes du Web sémantique permettant de faire évoluer le concept d'emaintenance vers un nouveau concept de s-maintenance (maintenance sémantique).

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00257893
Date04 July 2006
CreatorsRasovska, Ivana
PublisherUniversité de Franche-Comté
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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