Méthodologie d’identification des facteurs et schémas responsables de la baisse de productivité

À l’ère de ‘l’industrie 4.0’ qui prône le numérique et la connectivité, la gestion et l’exploitation des connaissances fournissent un avantage significatif dans un contexte manufacturier toujours plus concurrentiel. Cela permet le transfert de connaissances, la formation, la résolution de problèmes complexes ainsi que la prédiction de phénomènes. Les données de production peuvent provenir de sources variées (contrôleur machine, capteurs installés sur la machine, contrôles qualités, opérateurs, etc). Ces données contiennent des informations et des connaissances qui, si elles étaient collectées et traitées adéquatement, pourraient être exploitées et intégrées dans un système de fabrication pour améliorer la prise de décision et améliorer la productivité. Le projet de recherche proposé vise à développer une méthodologie de collecte, d’exploration et d’exploitation des données de production pour permettre d’identifier les facteurs et les schémas responsables de la baisse de productivité parfois observée.

Faculty Supervisor:

Christophe Danjou

Student:

Laure Siret

Partner:

APN Inc

Discipline:

Mathematics

Sector:

Aerospace and defense

University:

Program:

Accelerate

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