Contrôle intégré du pilotage d'atelier et de la qualité des produits. : Application à la société ACTA mobilier.

Centre de Recherche en Automatique de Nancy. The idea is to take advantage of Product Driven System in an industrial environment disturbed by many loops and a rework rate (non quality) causing significant loss of products, non-compliance deadlines, unstable workloads, etc ... impossible link between the product and identifying infotronic lead to more difficult traceability. Work on scheduling and optimization are hampered by these disturbances on the production line that make them untenable schedules. Priority processing on defective products ensures a service rate that remains outstanding compared to the percentage of products to repair. But it also leads to loss of products that prevent the full delivery of the order. The scientific problem revolves around the control of flow in a production context disturbed by the loops and the quality level by assessing its impact on congestion.The quality-control issue has been addressed by using neural networks that can predict the occurrence of the defect to which they are dedicated from production and environmental parameters. This anticipation allows us to offer a program alternative to use or to plan to postpone the task. The adaptation of the forecasting model to the drift of the physical model with a behavior regarded as nervous is made "on line" using control charts that detect drift and its start date.Despite this simplification of flows, the flow control remains complex due to normal production loops and residual nonqualities. There are different system saturation states for which the most suitable control rule is not always the same. This analysis is presented in a two-dimensional mapping which each axis has a key indicator on non-quality rate and / or disruption of flows.Although, unlike algorithms, the most suitable control rule will not always be highlighted, this mapping has other advantages such as the simplification of the control, the ability for all users to have important information about the workshop state, or the need for homogenization of the global state of the production unit.In this context, the intelligent container offers interesting perspectives with the will to trace a group of products with the same rooting sheet rather than products one by one, to share information such as its delivery date, the urgency degree, to know what paths they should take and what are the possible alternatives or to communicate with other machines and systems including the quality forecasting system and retain information over the manufacture of the products. The proposed system is so interactive where container is at the heart of the decision. It reported his presence to scheduling system only if the quality system requirements are met, and simplify this work while allowing a traditional linear algorithm to achieve this task seen as particularlycomplicated at first. It is however the responsibility of the scheduler to ensure the pilot rule to use and request the relevant information available to the lots. The contribution of this thesis is a methodology to simplify complex problems by a division of work between different subsystems actors applied to the case of a manufacturer of high-finished lacquered panels.Cette thèse CIFRE s’inscrit dans le cadre d’une collaboration entre Acta-Mobilier, fabricant de façades laquées haut de gamme, et le Centre de Recherche en Automatique Nancy. L’idée est de tirer parti du concept de Système Contrôlé par le Produit dans un environnement industriel perturbé par de nombreuses boucles de production et par un taux de reprises (non-qualités) non négligeable engendrant des pertes de pièces, le non-respect des délais, des charges de travail instables, etc… le lien impossible entre le produit et un identifiant infotronique rendant en plus la traçabilité difficile. Les travaux sur l’ordonnancementet son optimisation sont freinés par ces perturbations sur la chaîne de production qui rendent les plannings intenables. Le traitement prioritaire des pièces défectueuses permet d’assurer un taux de service qui reste remarquable au regard du pourcentage de pièces à réparer. Mais cela engendre aussi des pertes de pièces qui empêchent la livraison complète de la commande. La problématique scientifique s’articule autour du pilotage des flux dans un contexte de production perturbé par les reprises et de la maîtrise de la qualité en évaluant son impact sur l’engorgement. L’enjeu de maîtrise de la qualité a été abordé à l’aide de réseaux de neurones capables de prévoir l’apparition du défaut auquel ils sont dédiés en fonction des paramètres de production et environnementaux. Cette anticipation permet de proposer une alternative de programme à utiliser ou à reporter la planification de la tâche. L’adaptation du modèle de prévision aux dérives du modèle physique au comportement considéré comme nerveux est réalisée « en-ligne » à l’aide de cartes de contrôle qui permettent de détecter la dérive et sa date de début.Malgré cette simplification des flux, le pilotage reste complexe en raison des boucles normales de production et des non qualités résiduelles. Il existe différents états de saturation du système pour lesquels la règle de pilotage la plus adaptée n’est pas toujours la même. Cette analyse est présentée sous forme de cartographie en deux dimensions dont chacun des axes présente un indicateur clé du taux de non-qualité et/ou de la perturbation des flux. Même si, contrairement aux algorithmes, la règle de pilotage la mieux adaptée ne sera pas toujours mise en évidence, cette cartographie présente d’autres avantages tels que la simplification du pilotage, la possibilité pour tous les utilisateurs d’avoir l’information importante sur l’état de l’atelier en uncoup d’oeil, ou encore la nécessité d’homogénéisation sur la globalité de l’unité de production.Dans ce contexte, le container intelligent offre des perspectives intéressantes avec la volonté de tracer un groupe de produits ayant la même gamme de fabrication plutôt que des produits un à un, de partager des informations telles que sa date de livraison, son degré d’urgence, de connaître quels chemins ils doivent emprunter dans l’atelier et quelles sont les alternatives possibles ou encore de communiquer avec les machines et les autres systèmes dont celui de prévision de la qualité et retenir des informations au fil de la fabrication des produits. Le système proposé est donc interactif ou le conteneur est au coeur de la décision. Il signale sa présence au système d’ordonnancement seulement si les conditions qualité sont réunies, permettant ainsi de simplifier sontravail autorisant alors un simple algorithme traditionnel de programmation linéaire à réaliser cette tâche particulièrement compliquée au premier abord. C’est en revanche à la charge de l’ordonnanceur de s’assurer de la règle de pilotage à utiliser et de demander les informations correspondantes aux lots disponibles.La contribution de cette thèse est donc une méthodologie de simplification de problèmes complexes par une répartition des tâches entre différents sous-systèmes acteurs appliquée au cas d’une entreprise de fabrication de façades de cuisine laquées haut de gamme

Identification de personnes par fusion de différentes modalités biométriques

This thesis contributes to the resolution of the problems which are related to the analysis of the biometric data outcome from the iris, the fingerprint and the fusion of these two modalities, for person identification. Thus, after the evaluation of those proposed biometric systems, we have shown that the multimodal biometric system based on iris and fingerprint outperforms both monomodal biometric systems based whatsoever on the iris or on the fingerprint.Cette thèse contribue essentiellement à la résolution des problèmes liés à l'analyse des données biométriques issues de l'iris, de l'empreinte digitale et de la fusion de ces deux modalités pour l'identification de personne. Ainsi, après l'évaluation des trois systèmes biométriques proposés, nous avons prouvé que le système biométrique multimodal basé sur l'iris et l'empreinte digitale est plus performant que les deux systèmes biométriques monomodaux basés que se soit sur l'iris ou sur l'empreinte digitale

Sélection de modèles pour la classification supervisée avec des SVM (Séparateurs à Vaste Marge). Application en traitement et analyse d'images.

The objective of this thesis is to define learning systems based on SVM with good performance. These systems should take into account that the problems related to image processing and analysis may enter into conflict with the operational difficulties of SVM. Many of these issues are part of the broader framework of data mining, the definition of decision-making in real-time optimization of difficult problems and combination of sets of decision functions. The approaches proposed in this thesis to solve problems of various kinds can be used in other areas where the same problems are encountered.L’objectif de cette thèse est de définir des systèmes d’apprentissage à base de SVM performants. Ces systèmes doivent prendre en compte le fait que les problématiques liées au traitement et à l’analyse d’images puissent rentrer en conflit avec les difficultés d’exploitation des SVM. Plusieurs de ces problématiques s’inscrivent dans le cadre plus général de la fouille de données, de la définition de processus décisionnels en temps réel, de l’optimisation de problèmes difficiles et de la combinaison d’ensembles de fonctions de décision. Les approches proposées dans cette thèse pour résoudre des problèmes de natures différentes pourront être exploitées dans d’autres domaines où les mêmes problématiques sont rencontrées

Apprentissage automatique pour la détection de relations d'affaire

Les documents publiés par des entreprises, tels les communiqués de presse, contiennent une foule d’informations sur diverses activités des entreprises. C’est une source précieuse pour des analyses en intelligence d’affaire. Cependant, il est nécessaire de développer des outils pour permettre d’exploiter cette source automatiquement, étant donné son grand volume. Ce mémoire décrit un travail qui s’inscrit dans un volet d’intelligence d’affaire, à savoir la détection de relations d’affaire entre les entreprises décrites dans des communiqués de presse. Dans ce mémoire, nous proposons une approche basée sur la classification. Les méthodes de classifications existantes ne nous permettent pas d’obtenir une performance satisfaisante. Ceci est notamment dû à deux problèmes : la représentation du texte par tous les mots, qui n’aide pas nécessairement à spécifier une relation d’affaire, et le déséquilibre entre les classes. Pour traiter le premier problème, nous proposons une approche de représentation basée sur des mots pivots c’est-à-dire les noms d’entreprises concernées, afin de mieux cerner des mots susceptibles de les décrire. Pour le deuxième problème, nous proposons une classification à deux étapes. Cette méthode s’avère plus appropriée que les méthodes traditionnelles de ré-échantillonnage. Nous avons testé nos approches sur une collection de communiqués de presse dans le domaine automobile. Nos expérimentations montrent que les approches proposées peuvent améliorer la performance de classification. Notamment, la représentation du document basée sur les mots pivots nous permet de mieux centrer sur les mots utiles pour la détection de relations d’affaire. La classification en deux étapes apporte une solution efficace au problème de déséquilibre entre les classes. Ce travail montre que la détection automatique des relations d’affaire est une tâche faisable. Le résultat de cette détection pourrait être utilisé dans une analyse d’intelligence d’affaire.Documents published by companies such as press releases, contain a wealth of information on various business activities. This is a valuable source for business intelligence analysis; but automatic tools are needed to exploit such large volume data. The work described in this thesis is part of a research project on business intelligence, namely we aim at the detection of business relationships between companies described in press releases. In this thesis, we consider business relation detection as a problem of classification. However, the existing classification methods do not allow us to obtain a satisfactory performance. This is mainly due to two problems: the representation of text using all the content words, which do not necessarily a business relationship; and the imbalance between classes. To address the first problem, we propose representations based on words that are between or close to the names of companies involved (which we call pivot words) in order to focus on words having a higher chance to describe a relation. For the second problem, we propose a two-stage classification. This method is more effective than the traditional resampling methods. We tested our approach on a collection of press releases in the automotive industry. Our experiments show that both proposed approaches can improve the classification performance. They perform much better than the traditional feature selection methods and the resampling method. This work shows the feasibility of automatic detection of business relations. The result of this detection could be used in an analysis of business intelligence

Apprentissage profond multimodal appliqué à l'usinage

Les techniques axées sur les données ont offert à la technologie de fabrication intelligente des opportunités sans précédent pour assurer la transition vers une productivité basée sur l'industrie 4.0. L'apprentissage automatique et l'apprentissage profond occupent une place cruciale dans le développement de systèmes intelligents pour l'analyse descriptive, diagnostique et prédictive des machines-outils et la surveillance d’état des systèmes de fabrication industrielle. De nombreuses techniques d'apprentissage profond ont été testées sur les problèmes de surveillance d’état des machines-outils, de la détection du broutement, du diagnostic de défauts, de la sélection optimale des paramètres de coupe, etc. Une étude bibliométrique est proposée pour à retracer les techniques de détection du broutement, depuis les méthodes de traitement du signal temps-fréquence, la décomposition jusqu'à la combinaison avec des modèles d'apprentissage automatique ou d'apprentissage profond. Une analyse cartographique a été réalisée afin d’identifier les limites de ces différentes techniques et de proposer des axes de recherche pour détecter le broutement dans les processus d'usinage. Les données ont été collectées à partir du web of science (WoS 2022) en exploitant des requêtes particulières sur la détection du broutement. La plupart des documents recueillis présentent la détection du broutement à l'aide de techniques de transformation ou de décomposition. Ce travail a permis de détecter les articles les plus significatifs, les auteurs les plus cités, la collaboration entre auteurs, les pays, continents et revues les plus productifs, le partenariat entre pays, les mots-clés des auteurs et les tendances de la recherche sur la détection du broutement. Cette thèse à pour objective de proposer dans un premier temps, une méthode de prédiction du choix des paramètres de coupe en exploitant l’apprentissage profond multimodal. L'apprentissage profond multimodal a été utilisé pour associer un choix de conditions de coupe (outil, vitesse de coupe, profondeur de coupe et vitesse d'avance par dents) avec un état de surface, en considérant la rugosité arithmétique moyenne (Ra) et une photo de la pièce. Nous avons construit un modèle de fusion multimodale tardive avec deux réseaux de neurones profonds, un réseau de neurones convolutif (CNN) pour traiter les données images et un réseau de neurones récurrent avec des couches de mémoire à long terme (LSTM) pour les données numériques. Cette méthode permet d’intégrer les informations provenant de deux modalités (fusion multimodale) afin à terme d'assurer la qualité de surface dans les processus d'usinage. Les difficultés rencontrées lors de l’élaboration de cette méthode nous ont orientés vers une approche unimodale pour détecter le broutement d’usinage. Par la suite nous présentons une approche basée sur des compétences mécaniques pour d’abord identifier les traitements optimaux des signaux puis l'apprentissage profond (apprentissage par transfert) pour détecter automatiquement le phénomène de broutement en usinage. Ce travail a mis l’accent sur l’utilisation de données collectées dans les conditions industrielles contrairement à la majorité des travaux basés sur les données qui utilisent les données laboratoire. Cette méthode arrive à avoir de bonnes performances malgré le fait qu’elle ne donne aucune indication au réseau de neurones sur l'amplitude du signal, la vitesse de rotation

Localisation de Visages par Boosting de Classificateurs Lineaires

Dans ce rapport, une methode pour la localisation de visages est presentee. La localisation de visages est une des composantes importantes dans l analyse et la comprehension de visages. Les methodes existantes pour localiser des visages peuvent etre subdivisees en methodes image-based et methodes feature-based. Le programme implemente utilise une methode image-based. Pour entrainer les classificateurs, nous avons utilise un algorithme de boosting (AdaBoost) qui permet d avoir une bonne performance de detection. AdaBoost est un algorithme d apprentissage agressif qui construit un classificateur fort a partir d un ensemble de classificateurs faibles. Comme classificateurs faibles, des classificateurs lineaires ont ete utilises. Chaque classificateur lineaire utilise un descripteur, base sur des masques visuels qui sont une variante d ondelette de Haar module par une Gaussienne. Les classificateurs ont ete entraines et testes sur la base de donnees classique BANCA. Pour la detection des objets caracteristiques, une technique de fenetre glissante a taille variable a ete employee. Pour trouver a partir de toutes les detections retournees par les classificateurs les positions les plus probables des objets caracteristiques, trois methodes d arbitrage ont ete implementees et testees sur la base de donnees classique BANCA

Ingénierie de la représentation des variables pour la classification binaire à partir des données déséquilibrées

De nombreuses applications de classification binaire, telles que la prédiction de fraude et la prédiction de rétention, impliquent des ensembles de données déséquilibrées. Bien que les méthodes d'ensemble soient les mieux adaptées à ces contraintes, les règles de décision produites sont difficiles à interpréter en tant que groupe en raison de leur nombre et de leurs redondances sous-jacentes. Il est donc intéressant de simplifier les méthodes d'ensemble apprises en un petit ensemble équivalent de conditions sans sacrifier la performance à la simplicité. En interprétant simplement un arbre de décision comme un empilement de fonctions indicatrices binaires et un modèle linéaire, nous proposons une méthode qui apprend le sous-ensemble efficace d'indicateurs qui relie les données à un espace de représentation de faible dimension où elles deviennent linéairement séparables. Ces fonctions binaires permettent à un large éventail d'algorithmes d'apprentissage automatique simples d'être efficaces et sont également plus faciles à analyser, à étudier ou à valider par les experts du domaine que les branches initiales de l'arbre dans l'ensemble appris.Many binary classification applications, such as churn prediction and fraud detection, involve unbalanced large datasets. While ensemble trees are the most suited algorithms given these constraints, the decision rules produced are hard to interpret as a group due to their number and their underlying redundancies. It is then of interest to simplify the learned ensemble trees into a small equivalent set of conditions without trading performance for simplicity. By simply interpreting a decision tree as a stack of binary indicator functions and a linear model, we propose a method that learns the effective subset of indicators that map the data to a low dimension feature space where it becomes linearly separable. These binary functions enable a wide range of simple machine learning algorithms to be efficient and are also easier to analyze, investigate or validate by domain experts than the initial tree branches in the learned ensemble