10/06/2020 - 10H00 
"Contribution à la formalisation d'invariants de modélisation de Systèmes Cyber-Physiques, dirigés par les données"
(Thèse Concetta SEMERARO)
Résumé :
Le paradigme Smart Factory représente la « quatrième révolution industrielle » dans le domaine de
l'industrie manufacturière qui peut être synthétisée dans des réseaux intégrant des composants
physiques et des logiciels de contrôle et l'amélioration des procédés de fabrication. Les systèmes
intelligents comprennent généralement différents composants, notamment des capteurs pour
l'acquisition de signaux, des unités de communication pour la transmission de données entre les
composants, des unités de contrôle et de gestion pour la prise de décision et des actionneurs pour
effectuer les actions appropriées. Ces dernières années, l'émergence des systèmes cyber-physiques
(CPS) a amplifié la capacité de détecter le monde à travers un réseau d'appareils connectés utilisant
l'infrastructure de réseau existante.Le regroupement des systèmes intelligents et des systèmes de détection formant un système cyber-physique distribué à grande échelle présente un énorme potentiel
pour amener des systèmes intelligents dans de nombreux domaines d'application. Cependant, ils
souffrent d'un manque de techniques de modélisation prenant en compte non seulement leurs
paramètres technologiques mais aussi leur fort degré d'information et d'intercorrélations
fonctionnelles. Au fur et à mesure que la complexité de ces systèmes continue de croître, le défi du
développement de systèmes intelligents et de détection intégrés a dépassé la complexité de
conception de leurs composants individuels. Le problème principal du développement de systèmes
intelligents et de détection réside dans la complexité d'intégrer et de gérer ces différents composants,
technologies et objectifs à travers un large spectre. Il est alors nécessaire de formaliser les
connaissances partagées pour définir une méthode de modélisation qui aide à analyser une nouvelle
forme de systèmes intelligents (smart) et de détection dans une perspective durable. La représentation
du savoir partagé est une branche de l'intelligence artificielle qui étudie la manière dont le
raisonnement humain se produit et définit des symboles ou des langues. Cette représentation permet
la formalisation de la connaissance pour la rendre compréhensible aux machines, alignées sur des
modèles de référence. Dans ce contexte, le travail de thèse vise à identifier et formaliser des éléments
de modélisation contribuant à construire des modèles informationnels et fonctionnels pour améliorer la
durabilité des processus de fabrication et des produits, basés sur des composants en réseau.
Premièrement ces éléments formels, concrétisés à travers la modélisation des systèmes et des
procédures en langage SYSML, permettent de représenter la connaissance et sa relation profonde avec
les processus de fabrication. Ils rendent ainsi les connaissances partagées plus facilement réutilisables
et sont à la base des efforts de normalisation. L'utilisation aussi des techniques de Multi Relational
Data Mining, dans le cas spécifique de Relational Concept Analysis, ont permis l'extraction de la
connaissance tacite incluse dans les données issues des processus analysés. La thèse propose une
série de patrons de modélisation pour la transformation numérique des entreprises de production
industrielle. Ce cadre d'évaluation a été expérimenté sur une étude de cas réelle impliquant une
véritable entreprise basée en Italie et en réseau du Politecnico de Bari et analysée de manière critique.
Un prototype d'analyse des processus industriels sur une ligne de production comme modèle
d'extraction de connaissance a été développé. L'outil résultant peut exploiter les connaissances sur
existantes et les informations provenant de systèmes évalués pour identifier les problèmes et proposer
des améliorations potentielles.
| Jury : | |
| - Rapporteurs : | Vincent Cheutet Professeur à INSA de Lyon |
| Gino Dini, Professeur à l'Université de Pise, Italie | |
| - Autres membres : | Examinateurs : Mariagrazia Dotoli, Professeur à l'École polytechnique de Bari, Italie Invités : Hind Bril-El Haouzi, Professeur à l'Université de Lorraine, Stefano Cafagna, CFO de Master Italy srl, Conversano, Italie Michele Loperfido, Directeur général de Master Italy srl, Conversano, Italie |
