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 / This thesis, which is part of the Traçaverre Project, aims to optimize the recall when the production process is not batch type with a unit traceability of produced items. The objective is to minimize the number of recalled items while ensuring that all items with defect are recalled. We propose an efficient recall procedure that incorporates possibilities offered by the unitary traceability and uses a diagnostic function. For complex industrial systems for which human expertise is not sufficient and for which we do not have a physical model, the unitary traceability provides opportunities to better understand and analyse the manufacturing process by a re-enactment of the life of the product through the traceability data. The integration of product and process unitary traceability data represents a potential source of knowledge to be implemented and operate. This thesis propose a data model for the coupling of these data. This data model is based on two standards, one dedicated to the production and the other dealing with the traceability. We developed a diagnostic function based on data after having identified and integrated the necessary data. The construction of this diagnosis function was performed by a learning approach and comprises the integration of knowledge on the system to reduce the complexity of the learning algorithm. In the proposed recall procedure, when the equipment causing the fault is identified, the health status of this equipment in the neighbourhood of the manufacturing time of the defective product is evaluated in order to identify other products likely to present the same defect. The global proposed approach was applied to two case studies. The first study focuses on the glass industry. The second case of application deals with the benchmark Tennessee Eastman process
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2015LYO10345 |
| Date | 10 December 2015 |
| Creators | Diallo, Thierno M. L. |
| Contributors | Lyon 1, Ouzrout, Yacine, Henry, Sébastien |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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