A Tentative Framework for Risk and Opportunity Detection in A Collaborative Environment Based on Data Interpretation

This article deals with the question of risk and opportunity identification based on data management as one main step of the convergence of artificial intelligence and industrial engineering. Two main subjects are addressed in this article: (i) the data management framework that could be the backbone for the whole approach, and (ii) the modeling theoretical background that could be used as a basement for the definition of a formal system for risk and opportunity modeling. The general principles presented in the article are used to define outlooks and to organize them as milestone of a roadmap

Collaborative process cartography deduction based on collaborative ontology and model transformation

International audienceWith an increasing background in inter-enterprise collaboration and interoperability, the automatic deduction of collaborative business processes is increasingly being viewed as a crucial research subject. The common solution is believed to involve either semantic ontologies or metamodeling, which can be combined with semantic algorithms or transformation rules. However, from the viewpoint of enterprises, the modeling of collaborative processes should be software integrated and can be changed to workflow. The design of the targeted collaborative process model does not fit the need. This has led to a lack of concepts and transformation rules for the ontology or metamodel. In this paper, a new collaborative process model called collaborative process cartography is designed. Related collaborative ontology and its knowledge-expanding rules have also been updated. Collaborative ontology contains essential concepts for the collaborative situation and includes the rules and algorithms for process deduction. A prototype for the supporting tools is also provided. (C) 2015 Elsevier Inc. All rights reserved

Agilité des procédés de transformation de la matière dans un contexte d'approvisionnement et de demande instables : application au traitement de la biomasse

Dans un contexte industriel instable où l’offre et la demande sont incertaines, les industries de procédés sont poussées à transformer leurs systèmes de production. Ce défi s’inscrit dans une transition globale intégrant les exigences liées au développement durable et portée par des tendances fortes. En effet, cette transformation doit tenir compte de la notion de services qui s’installe durablement dans l’industrie. Par ailleurs, l’intensification de la digitalisation impulsée par les technologies de l’Industrie 4.0 créé de nouvelles perspectives d’organisation des moyens de production. À cet effet, les communautés scientifiques du Génie des Procédés, telle que la Société Française du Génie des Procédés, s’accordent pour le développement d’une Usine du Futur. Les enjeux auxquels elle devra répondre sont multiples. Non contente de développer une approche incluant l’économie circulaire, l’industrie de procédés de demain sera numérique et virtuelle. De plus, elle devra adapter l’ensemble du système de production aux fluctuations de son environnement, tout en considérant l’acceptabilité sociale. Dans cette perspective, les initiatives actuelles proposent des solutions reposant majoritairement sur la flexibilité des opérations unitaires ainsi que la modularité du procédé pour une matière première et/ou un produit final fixé. Cela induit des investissements conséquents que ce soit dans les pilotes de laboratoire ou encore la conception d’unité de fabrication. Pour remédier à ces difficultés, l’agilité des systèmes de production apparaît comme une solution, dépassant les concepts de modularité et de flexibilité déjà mis en oeuvre dans ce domaine. Toutefois, il est constaté une absence de conceptualisation et de méthodes de mise en oeuvre de l’agilité dans la discipline du Génie des Procédés. Ces travaux de thèse visent à combler ce manque en proposant un cadre méthodologique outillé pour l’apport d’agilité à l’ensemble de la chaîne de transformation de la matière. Ainsi l’agilité, telle que proposée, permet de comprendre non seulement la dynamique du procédé dans son environnement mais aussi de mobiliser des moyens de production adaptés, en cas de fluctuations. L’objectif de ces travaux de thèse est de construire une chaîne de transformation de la matière supportée par une usine virtuelle résultant de la collaboration de services offerts par des acteurs à l’échelle d’un territoire. Un service de transformation permet de réaliser tout ou partie des étapes du procédé retenu, et est sélectionné selon les besoins. Le procédé est décentralisé en s’appuyant sur des installations existantes afin de s'adapter à la variabilité et à la dispersion de l'offre (mise en oeuvre, exploitation). Dans cette perspective, la première étape de ces travaux de thèse consiste à concevoir un méta-modèle de l’environnement du procédé (acteurs, services, contexte, objectifs et performance). Un second méta-modèle est ensuite proposé pour représenter la connaissance sur les procédés décrits dans la littérature. Sur la base des résultats précédents, la troisième étape s’intéresse à la création d'un algorithme de déduction de la chaîne de transformation de la matière, intégrant les services logistiques nécessaires à sa bonne réalisation. Cet algorithme a donné lieu à la réalisation d’une preuve de concept logicielle. L’usage de ce cadre méthodologique et outillé sera illustré dans le cas de la transformation de la biomasse, à l’aide de données réalistes. En effet, le bioraffinage est l’une des principales voies proposées pour mener la transition énergétique. Cependant, le système actuel de traitement de la biomasse, figé et hautement spécialisé, doit faire face à une grande variabilité en raison de plusieurs contraintes internes et externes (qualité, quantité, pureté, etc.). Pour faire face à cette instabilité, il est nécessaire de faire preuve d'agilité tant en termes de procédé de transformation que d’acteurs et de réseaux logistiques