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Les ruptures de feuilles de papier produites par Cascades sont une préoccupation majeure pour Casades car elles diminuent la fiabilité et l’efficacité du processus de production de la pâte à papier, entraînent des coûts substantiels et posent un risque important pour la sécurité des opérateurs de l’usine [3]. Par conséquent, ce projet aborde le problème de la production robuste de pâte à papier en utilisant les techniques d’analyse et d’apprentissage automatique.
L’objectif ici est de parvenir à stabiliser le processus de production des machines employées par Cascades en identifiant les valeurs aberrantes des variables pouvant causer une détérioration de la qualité du produit, de la vitesse de production, et des risques de rupture de feuille. Le but est donc d’améliorer le taux de rendement global en proposant des explications plausibles sur les déviations temporaires de production afin d’améliorer les contrôles employés dans le procédé.
Christian Gagné;Nadia Lehoux
Cascades
Computer science
Manufacturing
Université Laval
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