Generating Knowledge in Maintenance from Experience Feedback

Knowledge is nowadays considered as a significant source of performance improvement, but may be difficult to identify, structure, analyse and reuse properly. A possible source of knowledge is in the data and information stored in various modules of industrial information systems, like CMMS (Computerized Maintenance Management Systems) for maintenance. In that context, the main objective of this paper is to propose a framework allowing to manage and generate knowledge from information on past experiences, for improving the decisions related to the maintenance activity. In that purpose, we suggest an original Experience Feedback process dedicated to maintenance, allowing to capitalize on past interventions by i) formalizing the domain knowledge and experiences using a visual knowledge representation formalism with logical foundation (Conceptual Graphs); ii) extracting new knowledge thanks to association rules mining algorithms, using an innovative interactive approach; iii) interpreting and evaluating this new knowledge thanks to the reasoning operations of Conceptual Graphs. The suggested method is illustrated on a case study based on real data dealing with the maintenance of overhead cranes

Um sistema de recomendação de conteúdo suportado pela computação distribuída

TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Campus Araranguá. Curso de Tecnologias da Informação e Comunicação.Desde a sua criação, a Internet e mais especificamente a Web, vem passando por grandes modificações. Atualmente, usuários possuem um papel fundamental, não somente consumindo informações, mas também provendo novos conteúdos. Este cenário e os avanços da Tecnologia da Informação tem promovido um aumento vertiginoso no volume de informações disponíveis. A partir disto surgem desafios, entre eles, como permitir que o usuário realize escolhas mais adequadas. Neste contexto, encontram-se os Sistemas de Recomendação com o intuito de auxiliar usuários na tomada de decisão, bem como, a Computação Distribuída como infraestrutura de base para lidar com grandes volumes de informação. A partir disto, o presente trabalho propõe um sistema voltado à recomendação de conteúdo textual através das abordagens de filtragem colaborativa e baseada em conteúdo. Visando permitir a avaliação da proposição deste trabalho foi elaborado um modelo de dados e desenvolvido um protótipo. O protótipo possibilita a geração de informações nas duas principais abordagens de recomendação. Possui ainda a capacidade de realizar o processamento de maneira distribuída. As informações processadas e geradas através da aplicação do protótipo permitem a sugestão de itens, em que no presente trabalho se referem a documentos. Pode-se afirmar que os resultados no que tange a sugestão de conteúdo são consistentes e compatíveis com a literatura da área de Sistemas de Recomendação. Ressalta-se ainda que o desenvolvimento de sistemas distribuídos contribui para área em questão visto que o desempenho frente a grande volumes de informação é fundamental para que se possa produzir insumos que auxiliem usuários em suas escolhas.Since its creation the Internet and more specifically the Web has changed dramatically. Nowadays, users have a key role not only consuming information but also providing new content. This scenario and the advances in Information Technology have fostered the increase in the volume of information available. From this challenges arise, among them, how to allow users to perform more appropriate choices. In this context, there are the Recommender Systems in order to aid users in decision making and Distributed Computing as the base infrastructure to handle large volumes of information. From this, the present work proposes a system towards recommendation of textual content through collaborative filtering and content-based approaches. To allow the evaluation of the proposition a data model has been designed as well as has been developed a prototype. The prototype enables the generation of information on the two major recommendation approaches. It also has the ability to carry out the processing in a distributed manner. The information generated and processed by the prototype allows the suggestion of items which in the present study refers to documents. It can be stated that the results regarding the suggested content are consistent and compatible with the literature in the area of Recommender Systems. It is noteworthy that the development of distributed systems contributes to the area in question since performance against large volumes of information is crucial in order to produce products that can assist users in their choice

Génération de connaissances à l’aide du retour d’expérience : application à la maintenance industrielle

Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire s’inscrivent dans le cadre de la valorisation des connaissances issues des expériences passées afin d’améliorer les performances des processus industriels. La connaissance est considérée aujourd'hui comme une ressource stratégique importante pouvant apporter un avantage concurrentiel décisif aux organisations. La gestion des connaissances (et en particulier le retour d’expérience) permet de préserver et de valoriser des informations liées aux activités d’une entreprise afin d’aider la prise de décision et de créer de nouvelles connaissances à partir du patrimoine immatériel de l’organisation. Dans ce contexte, les progrès des technologies de l’information et de la communication jouent un rôle essentiel dans la collecte et la gestion des connaissances. L’implémentation généralisée des systèmes d’information industriels, tels que les ERP (Enterprise Resource Planning), rend en effet disponible un grand volume d’informations issues des événements ou des faits passés, dont la réutilisation devient un enjeu majeur. Toutefois, ces fragments de connaissances (les expériences passées) sont très contextualisés et nécessitent des méthodologies bien précises pour être généralisés. Etant donné le potentiel des informations recueillies dans les entreprises en tant que source de nouvelles connaissances, nous proposons dans ce travail une démarche originale permettant de générer de nouvelles connaissances tirées de l’analyse des expériences passées, en nous appuyant sur la complémentarité de deux courants scientifiques : la démarche de Retour d’Expérience (REx) et les techniques d’Extraction de Connaissances à partir de Données (ECD). Le couplage REx-ECD proposé porte principalement sur : i) la modélisation des expériences recueillies à l’aide d’un formalisme de représentation de connaissances afin de faciliter leur future exploitation, et ii) l’application de techniques relatives à la fouille de données (ou data mining) afin d’extraire des expériences de nouvelles connaissances sous la forme de règles. Ces règles doivent nécessairement être évaluées et validées par les experts du domaine avant leur réutilisation et/ou leur intégration dans le système industriel. Tout au long de cette démarche, nous avons donné une place privilégiée aux Graphes Conceptuels (GCs), formalisme de représentation des connaissances choisi pour faciliter le stockage, le traitement et la compréhension des connaissances extraites par l’utilisateur, en vue d’une exploitation future. Ce mémoire s’articule en quatre chapitres. Le premier constitue un état de l’art abordant les généralités des deux courants scientifiques qui contribuent à notre proposition : le REx et les techniques d’ECD. Le second chapitre présente la démarche REx-ECD proposée, ainsi que les outils mis en œuvre pour la génération de nouvelles connaissances afin de valoriser les informations disponibles décrivant les expériences passées. Le troisième chapitre présente une méthodologie structurée pour interpréter et évaluer l’intérêt des connaissances extraites lors de la phase de post-traitement du processus d’ECD. Finalement, le dernier chapitre expose des cas réels d’application de la démarche proposée à des interventions de maintenance industrielle. ABSTRACT : The research work presented in this thesis relates to knowledge extraction from past experiences in order to improve the performance of industrial process. Knowledge is nowadays considered as an important strategic resource providing a decisive competitive advantage to organizations. Knowledge management (especially the experience feedback) is used to preserve and enhance the information related to a company’s activities in order to support decision-making and create new knowledge from the intangible heritage of the organization. In that context, advances in information and communication technologies play an essential role for gathering and processing knowledge. The generalised implementation of industrial information systems such as ERPs (Enterprise Resource Planning) make available a large amount of data related to past events or historical facts, which reuse is becoming a major issue. However, these fragments of knowledge (past experiences) are highly contextualized and require specific methodologies for being generalized. Taking into account the great potential of the information collected in companies as a source of new knowledge, we suggest in this work an original approach to generate new knowledge based on the analysis of past experiences, taking into account the complementarity of two scientific threads: Experience Feedback (EF) and Knowledge Discovery techniques from Databases (KDD). The suggested EF-KDD combination focuses mainly on: i) modelling the experiences collected using a knowledge representation formalism in order to facilitate their future exploitation, and ii) applying techniques related to data mining in order to extract new knowledge in the form of rules. These rules must necessarily be evaluated and validated by experts of the industrial domain before their reuse and/or integration into the industrial system. Throughout this approach, we have given a privileged position to Conceptual Graphs (CGs), knowledge representation formalism chosen in order to facilitate the storage, processing and understanding of the extracted knowledge by the user for future exploitation. This thesis is divided into four chapters. The first chapter is a state of the art addressing the generalities of the two scientific threads that contribute to our proposal: EF and KDD. The second chapter presents the EF-KDD suggested approach and the tools used for the generation of new knowledge, in order to exploit the available information describing past experiences. The third chapter suggests a structured methodology for interpreting and evaluating the usefulness of the extracted knowledge during the post-processing phase in the KDD process. Finally, the last chapter discusses real case studies dealing with the industrial maintenance domain, on which the proposed approach has been applied

Génération de connaissances à l’aide du retour d’expérience : application à la maintenance industrielle

Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire s’inscrivent dans le cadre de la valorisation des connaissances issues des expériences passées afin d’améliorer les performances des processus industriels. La connaissance est considérée aujourd'hui comme une ressource stratégique importante pouvant apporter un avantage concurrentiel décisif aux organisations. La gestion des connaissances (et en particulier le retour d’expérience) permet de préserver et de valoriser des informations liées aux activités d’une entreprise afin d’aider la prise de décision et de créer de nouvelles connaissances à partir du patrimoine immatériel de l’organisation. Dans ce contexte, les progrès des technologies de l’information et de la communication jouent un rôle essentiel dans la collecte et la gestion des connaissances. L’implémentation généralisée des systèmes d’information industriels, tels que les ERP (Enterprise Resource Planning), rend en effet disponible un grand volume d’informations issues des événements ou des faits passés, dont la réutilisation devient un enjeu majeur. Toutefois, ces fragments de connaissances (les expériences passées) sont très contextualisés et nécessitent des méthodologies bien précises pour être généralisés. Etant donné le potentiel des informations recueillies dans les entreprises en tant que source de nouvelles connaissances, nous proposons dans ce travail une démarche originale permettant de générer de nouvelles connaissances tirées de l’analyse des expériences passées, en nous appuyant sur la complémentarité de deux courants scientifiques : la démarche de Retour d’Expérience (REx) et les techniques d’Extraction de Connaissances à partir de Données (ECD). Le couplage REx-ECD proposé porte principalement sur : i) la modélisation des expériences recueillies à l’aide d’un formalisme de représentation de connaissances afin de faciliter leur future exploitation, et ii) l’application de techniques relatives à la fouille de données (ou data mining) afin d’extraire des expériences de nouvelles connaissances sous la forme de règles. Ces règles doivent nécessairement être évaluées et validées par les experts du domaine avant leur réutilisation et/ou leur intégration dans le système industriel. Tout au long de cette démarche, nous avons donné une place privilégiée aux Graphes Conceptuels (GCs), formalisme de représentation des connaissances choisi pour faciliter le stockage, le traitement et la compréhension des connaissances extraites par l’utilisateur, en vue d’une exploitation future. Ce mémoire s’articule en quatre chapitres. Le premier constitue un état de l’art abordant les généralités des deux courants scientifiques qui contribuent à notre proposition : le REx et les techniques d’ECD. Le second chapitre présente la démarche REx-ECD proposée, ainsi que les outils mis en œuvre pour la génération de nouvelles connaissances afin de valoriser les informations disponibles décrivant les expériences passées. Le troisième chapitre présente une méthodologie structurée pour interpréter et évaluer l’intérêt des connaissances extraites lors de la phase de post-traitement du processus d’ECD. Finalement, le dernier chapitre expose des cas réels d’application de la démarche proposée à des interventions de maintenance industrielle