Étude de la Vulnérabilité des Chaînes Logistiques Fondée sur l'Ingénierie Cognitive et les Modèles Formels ARIMA

International audienceThis research concerns the formulation of models and methods for supply chains risk analysis. An ontological approach using the KOD method (Knowledge Oriented Design) has been implemented to clearly identify relationships between the concepts of supply chain, risk, vulnerability and disturbances (critical scenarios). As a result, conceptual models of supply chains facing risk situations and critical scenarios are proposed. From the resulting conceptual models and mathematical models proposed in the literature, a multi-stage supply chain model using ARIMA models incorporating the randomness of the demand has been elaborated. In order to adapt this model to scenario criticality, constraints on orders and inventories have been taken into account. Under critical disturbances on information flows (demand) and physical flows (quality of the product supplied), constraints can be reached and supply chain behaviours can evolve toward critical dynamics or even become unstable. Supply chain vulnerabilities has been assessed and discussed

Ontologías para entornos personalizados de aprendizaje ajustados al contexto educativo argentino

Un entorno personalizado de aprendizaje (EPA) se centra en las preferencias del alumno, sus características, sus conocimientos previos, y su comportamiento, y le ofrece, a su vez, actividades alternativas para fortalecer contenidos en los que se muestra débil. Normalmente se utiliza como complemento a procesos de enseñanza-aprendizaje escolares, permitiendo motivar el avance de alumnos con conocimientos tanto por encima, como por debajo, del promedio. Esta línea plantea la investigación y desarrollo de ontologías sobre el conocimiento necesario para responder a las preguntas formuladas durante el funcionamiento de un EPA en el contexto de la educación argentina.Eje: Tecnología Informática Aplicada en EducaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Ontologías para entornos personalizados de aprendizaje ajustados al contexto educativo argentino

Un entorno personalizado de aprendizaje (EPA) se centra en las preferencias del alumno, sus características, sus conocimientos previos, y su comportamiento, y le ofrece, a su vez, actividades alternativas para fortalecer contenidos en los que se muestra débil. Normalmente se utiliza como complemento a procesos de enseñanza-aprendizaje escolares, permitiendo motivar el avance de alumnos con conocimientos tanto por encima, como por debajo, del promedio. Esta línea plantea la investigación y desarrollo de ontologías sobre el conocimiento necesario para responder a las preguntas formuladas durante el funcionamiento de un EPA en el contexto de la educación argentina.Eje: Tecnología Informática Aplicada en EducaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Ontologías para entornos personalizados de aprendizaje ajustados al contexto educativo argentino

Un entorno personalizado de aprendizaje (EPA) se centra en las preferencias del alumno, sus características, sus conocimientos previos, y su comportamiento, y le ofrece, a su vez, actividades alternativas para fortalecer contenidos en los que se muestra débil. Normalmente se utiliza como complemento a procesos de enseñanza-aprendizaje escolares, permitiendo motivar el avance de alumnos con conocimientos tanto por encima, como por debajo, del promedio. Esta línea plantea la investigación y desarrollo de ontologías sobre el conocimiento necesario para responder a las preguntas formuladas durante el funcionamiento de un EPA en el contexto de la educación argentina.Eje: Tecnología Informática Aplicada en EducaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Semantic Mediation of Environmental Observation Datasets through Sensor Observation Services

A large volume of environmental observation data is being generated as a result of the observation of many properties at the Earth surface. In parallel, there exists a clear interest in accessing data from different data providers related to the same property, in order to solve concrete problems. Based on such fact, there is also an increasing interest in publishing the above data through open interfaces in the scope of Spatial Data Infraestructures. There have been important advances in the definition of open standards of the Open Geospatial Consortium (OGC) that enable interoperable access to sensor data. Among the proposed interfaces, the Sensor Observation Service (SOS) is having an important impact. We have realized that currently there is no available solution to provide integrated access to various data sources through a SOS interface. This problem shows up two main facets. On the one hand, the heterogeneity among different data sources has to be solved. On the other hand, semantic conflicts that arise during the integration process must also resolved with the help of relevant domain expert knowledge. To solve the problems, the main goal of this thesis is to design and develop a semantic data mediation framework to access any kind of environmental observation dataset, including both relational data sources and multidimensional arrays

Integrating and conceptualizing heterogeneous ontologies on the web

Master'sMASTER OF SCIENC

Improving Product-related Patent Information Access with Automated Technology Ontology Extraction

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH

Robotic disassembly of waste electrical and electronic equipment

Waste electrical and electronic equipment (WEEE) is the world’s fastest growing form of waste. Inappropriate disposal of WEEE causes damage to ecosystems and local communities due to hazardous materials and toxic chemicals present in electronic products. High value metals in small quantities are dissipated and embodied energy from manufacturing are lost in shredding and crushing treatments of WEEE. On the other hand, manual disassembly is costly and presents safety concerns for human workers. Therefore, robotic disassembly is an ideal approach to addressing the treatment of WEEE. Despite extensive research in the field, large variations and uncertainties in product structures, models, and conditions is a major limitation to the implementation of automation and robotics in the waste industry. The ability of a robotic disassembly system to learn new product structures and reason about existing knowledge of product structure is vital to addressing this challenge. This thesis explores robotic disassembly for WEEE by building upon an existing research disassembly rig for LCD monitors and expanding it to address other product families. The updated disassembly system utilizes a modular framework consisting of a Cognition module, Perception module, and Operation module, in order to address the uncertainties present in end-of-life (EoL) products. A novel disassembly ontology is designed and developed with an upper and lower ontology structure to represent generic disassembly knowledge and product-family-specific knowledge respectively. Furthermore, a Learning framework enables automated expansion of the ontology using past disassembly experiences and user-demonstration. These presented methodologies form the main function of the Cognition module, which aids the Perception module and instructs the Operation module. The disassembly ontology and Learning framework are verified independently from the rest of the system prior to being integrated and validated with real disassembly runs of LCD monitors and keyboards. As such, the disassembly system’s ability to address both known and unknown EoL product types, as well as learn new product types, is demonstrated

Outils d'aide à la décision pour la sélection des filières de valorisation des produits de la déconstruction des systèmes en fin de vie : application au domaine aéronautique

Dans un contexte de développement durable, les enjeux de la dernière phase du cycle de vie d'un système, la phase de retrait de service, se sont accrus ces dernières années. Les systèmes en fin de vie doivent être déconstruits afin d'être revalorisés pour répondre aux différentes exigences environnementales. Cette responsabilité incombe au concepteur qui doit définir le sous-système support de la phase de retrait de service : le système de déconstruction. Sa principale fonction est la réalisation de l'activité de déconstruction dans l'objectif de favoriser en aval le recyclage de la matière des constituants du système en fin de vie et/ou leur recyclage fonctionnel. Les stratégies de déconstruction doivent répondre à l'ensemble des problèmes de décision posés lors de la phase de retrait de service d'un système. Il s'agit notamment de sélectionner les constituants valorisables suivant des critères techniques, économiques et environnementaux puis de définir et optimiser le système de déconstruction permettant l'obtention de ces produits. La solution obtenue définie ce que nous avons appelé une trajectoire de déconstruction. Nos travaux portent sur la modélisation et l'optimisation de ces trajectoires. Nos développements s'articulent en quatre phases. Etat de l'art et démarche de définition d'une trajectoire. Dans cette phase, une structure de démarche de définition de trajectoires de déconstruction est proposée puis instrumentée. Les modèles généralement utilisés dans ce cadre sont de type déterministe et ne permettent pas de prendre en compte et de gérer les incertitudes inhérentes au processus de déconstruction (état dégradé du système en fin de vie et de ses constituants, demandes en produits issus de la déconstruction, dates de fin de vie des systèmes, …). Pour déterminer une solution robuste de déconstruction d'un système en fin de vie, l'aide à la décision proposée doit intégrer des incertitudes de nature diverse tout en facilitant leur gestion et leurs mises à jour. Incertitudes en déconstruction. Sur la base de ce constat, l'ensemble d'incertitudes couramment mises en jeu dans l'optimisation des trajectoires est identifié et caractérisé. Les méthodes probabilistes apparaissent comme des approches privilégiées pour intégrer ces incertitudes dans une démarche d'aide la décision. Les réseaux bayésiens et leur extension aux diagrammes d'influence sont proposés pour répondre à différents problèmes de décision posés lors de la définition d'une trajectoire de déconstruction. Ils servent de support au développement d'un outil d'aide à la décision. Modélisation de trajectoires de déconstruction : principes et approche statique d'optimisation. Après avoir présenté ses principes de modélisation, l'outil est développé dans une approche de détermination d'une trajectoire de déconstruction d'un système en fin de vie donné. La trajectoire obtenue fixe la profondeur de déconstruction, les options de revalorisation, les séquences et les modes de déconstruction suivant des critères économiques et environnementaux tout en permettant de gérer différents types d'incertitude. L'utilisation de critères économiques est ici privilégiée. Un exemple d'application sur un système aéronautique est développé pour illustrer les principes de modélisation. Approche dynamique pour l'optimisation d'une trajectoire de déconstruction. Le champ d'application de l'outil d'aide à la décision est étendu en intégrant une dimension temporelle à la modélisation du problème à l'aide des réseaux bayésiens dynamiques. Les trajectoires de déconstruction peuvent ainsi être établies sur des horizons couvrant les arrivées de plusieurs systèmes en fin de vie en présence d'incertitudes. Le modèle permet de déterminer des politiques de déconstruction pour chaque opération identifiée dans la trajectoire en fonction de différents paramètres liés à la gestion des demandes et des arrivées ou encore au processus d'obtention de ces produits. Le décideur peut ainsi adapter l'outil à différents contextes de détermination de trajectoire de déconstruction de systèmes en fin de vie

WICC 2016 : XVIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación

Actas del XVIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2016), realizado en la Universidad Nacional de Entre Ríos, el 14 y 15 de abril de 2016.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI