Détection proactive/préventive d’anomalies dans les machines à commande numérique (CNC)

Au cours des dernières années, CAM Solutions a remarqué que plusieurs de ses clients. des usines munies de machines à commande numérique (CNC), éprouvent systématiquement de la difficulté à les faire fonctionner à pleine capacité et selon un horaire établi. En effet, l’apparition constante de pannes et de problèmes imprévus nuit à la performance de ces machines et entraîne des réparations coûteuses avec un coût d’opportunité élevé : ces machines-outils peuvent coûter plus d’un million de dollars, les matières premières et la main-d’oeuvre entraînant représentent un coût horaire variable important. Les temps d’arrêt sont donc perturbateurs et surtout coûteux.
Pour remédier à ce problème, le projet supervisé suivant a été mis en place. Il aura comme objectif trouver et modéliser les causes principales des pannes / anomalies affectant les machines industrielles CNC. Ceci permettra ultimement de développer une solution complète permettant de mitiger proactivement leur occurrence. Pour arriver à modéliser adéquatement ce phénomène, des méthodes d’apprentissage chronologiques, supervisées et/ou non supervisées, seront utilisées sur les données disponibles (liées aux différentes machines, pièces et tâches) dans le but d’effectuer de l’inférence et de la prévision.

Faculty Supervisor:

Aurélie Labbe

Student:

Partner:

CAM Solutions

Discipline:

Engineering

Sector:

Professional, scientific and technical services

University:

HEC Montréal

Program: