Aggregated model for anomaly detection: a statistical learning approach

Abstract

International audienceThe core of this research is a novel mathematical model for anomaly detection indiscrete manufacturing processes. Designed to identify significant deviations in production lead timewithin a production line, the model is constructed using statistical learning techniques and aggregatesmultiple individual classification models. It relies on the principles of information theory, particularlyShannon’s Entropy, to quantify uncertainty and enhance the precision of anomaly identification.Consequently, the model demonstrates high performance in distinguishing outliers from anomalies,making it applicable to real-world production data. The model is extensible and can be integrated intoproduction line control systems for real-time anomaly detection, aligning with Industry 4.0 principles,including smart manufacturing and data-driven decision-making.Le cœur de cette recherche est un modèle mathématique novateur pour la détection desanomalies dans les processus de fabrication discrète. Conçu pour identifier des écarts significatifs dansles délais de production au sein d'une ligne de production, le modèle est construit en utilisant destechniques d'apprentissage statistique et agrège plusieurs modèles individuels de classification. Ils'appuie sur les principes de la théorie de l'information, notamment l'Entropie de Shannon, pourquantifier l'incertitude et améliorer la précision de l'identification des anomalies. En conséquence, lemodèle démontre des performances élevées dans la distinction entre les valeurs aberrantes et lesanomalies, ce qui le rend applicable aux données de production réelles. Le modèle est extensible et peutêtre intégré dans des systèmes de pilotage des lignes de production pour une détection des anomalies entemps réel, s'inscrivant dans les principes de l'Industrie 4.0, notamment la fabrication intelligente et laprise de décision pilotée par les donnée