Monitoring of Complex Processes with Bayesian Networks

This chapter is about the multivariate process monitoring (detection and diagnosis) with Bayesian networks. It allows to unify in a same tool (a Bayesian network) some monitoring dedicated methods like multivariate control charts or discriminant analysis. After the context introduction, we develop in section 2, principles of process monitoring, namely fault detection and fault diagnosis. We presents classical statistical techniques to achieve these tasks. In section 3, after a presentation of Bayesian networks (with discrete and Gaussian nodes), we propose the modeling of the two tasks (detection and diagnosis) in the Bayesian network framework, unifying the two steps of the process monitoring in a sole tool, the Bayesian network. An application is given in section 4 in order to demonstrate the effectiveness of the proposed approach. This application is a benchmark problem in process monitoring: the Tennessee Eastman Process. Efficiency of the network is evaluated for detection and for diagnosis. Finally, we give conclusions on the proposed approach and outlooks concerning the use of Bayesian network for the process monitoring

Diagnostic de processus continus : application à la détection de valeurs aberrantes dans les signaux d'entrée et de sortie de systèmes

Not availableLes travaux présentés dans ce mémoire se situent dans le cadre du diagnostic de processus continus. Ils sont axés sur la détection de défauts de capteurs et de modifications de processus industriels. Nous nous sommes plus particulièrement intéressés aux défauts de types valeurs aberrantes. Dans le premier chapitre, nous avons appliqué l'analyse en composantes principales sur un tableau de valeurs. Ainsi, nous avons mis en place une stratégie basée sur l'analyse des nuages des observations et sur la contribution de ces observations à la construction des axes factoriels pour la détection des valeurs aberrantes. Dans le deuxième chapitre, nous avons présenté une synthèse des différents diagnostics dans une régression linéaire. Une étude comparative a été réalisée et une application a été effectuée sur des données réelles du processus pilote réalisé au laboratoire. Pour le troisième chapitre de ce mémoire, nous avons appliqué des tests statistiques pour vérifier l'appartenance de toutes les mesures délivrées par le capteur à la loi de distribution connue ou déterminée à l'avance. Cette application a été effectuée d'une part sur des données du processus pilote et d'autre part sur des données simulées. Lorsque le signal délivré par le capteur est modélisé par un processus autorégressif, la procédure que nous avons mise en œuvre, dans le quatrième chapitre, permet d'estimer les paramètres du modèle, en utilisant la technique des moindres carres, de détecter et de localiser le défaut, d'identifier sa nature et enfin de corriger les mesures. Nous avons étendu cette approche à des processus auto régressifs vectoriels. Enfin, dans le cinquième chapitre, nous avons développé une technique originale, basée sur le calcul de l'amplitude de défaut normalisé par son écart-type, pour détecter les défauts capteurs sur les entrées et les sorties du systèm

Optimisation des procédés de mise en forme par approche couplée plans d'expériences, éléments finis et surface de réponse

Dans ce travail nous proposons des stratégies d'optimisation par plans d'expériences numériques pour palier les difficultés rencontrées dans le processus d'optimisation de procédés de mise en forme. Parmi ces difficultés on peut rappeler : le retour élastique durant le pliage, l'usure de la matrice pendant l'extrusion ou la fatigue des outils, la recherche d'une solution globale ou l'échange des données entre l'outil de simulation et l'outil d'optimisation. Compte tenu de la forte non linéarité des phénomènes étudiés, nous avons développé une approche basée sur l'utilisation conjointe de la méthode des plans d'expériences, de la méthodologie de surface de réponse et la méthode des éléments finis, pour optimiser les performances du produit ou du procédé de fabrication. Le caractère numérique des expériences justifie la création et la mise au point d'un outil d'optimisation, afin d'automatiser et de faciliter l'application de la méthodologie de plans d'expériences et celle des stratégies d'optimisation par plans d'expériences à partir de simulations numériques. Il s'agit d'un outil informatique qui permet de déterminer de manière automatique et rapide, l'optimum d'un certain processus, permettant d'obtenir des produits respectant un certain nombre des critères de qualité. Afin de trouver les caractéristiques des processus de fabrication en accord avec la meilleure qualité possible des produits une des stratégies d'optimisation proposée dans ce rapport est basée sur une approche hybride qui utilise la puissance des trois méthodes : surface de réponse, calcul par intervalle et tolérencement mécanique. La validation de cette nouvelle méthode apportera une solution robuste à l'optimisation du procédé d'emboutissage.In this work we propose the optimization strategies using numerical designs of experiments to minimize the difficulties in the metal forming process optimization. Among these difficulties it can recall : springback from bending process, die wear during extrusion process or tools fatigue, the research of global solution for data exchange between numerical simulation and optimization tool. Taking into account of the strong non-linearity of the studied phenomena, we developed an approach using the following methods, design of experiments, finite elements methods and response surface methodology to optimize the performances of the product or manufacturing process The virtual character of the experiments (numerical simulation) justifies creation and the development of an optimization tool, in order to automate and to facilitate the application of the designs of experiments method and that of the strategies of optimization by designs of experiments from numerical simulations. This is a data-processing tool which determines in an automatic and fast way, the optimum of a certain process and allows obtaining products that respect a certain number of quality standards. In order to find the characteristics of the manufacturing processes in agreement with the best possible quality of the products one of the optimization strategies proposed in this work is based on a hybrid approach which uses the power of the three methods : mechanical tolerancing, response surface methodology, and interval computation method. The validation of this new method will bring a robust solution of the stamping process optimization.ANGERS-BU Lettres et Sciences (490072106) / SudocSudocFranceF

Optimisation multicritère de la fiabilité (application du modèle de goal programming avec les fonctions de satisfactions dans l'industrie de traitement de gaz)

De nos jours, l'entreprise est devenue un monde complexe où se côtoient une multitude de processus plus ou moins formalisés et un ensemble de règles de fonctionnement tacites ou écrites. Selon cette nouvelle organisation, la panne d'un équipement, l'indisponibilité d'une source d'énergie, l'arrêt d'un système automatique, les accidents sont de moins en moins tolérables. Pour ce faire la Fiabilité est maintenant une science qu'aucun concepteur de produit ou d'installation ne peut ignorer. Cependant, l'adoption de la fiabilité limitée sur l'analyse systémique pour la prévision des risques souffre du manque de prise en compte de la variabilité des situations de travail. Cette variabilité se manifeste par la présence de l'opérateur humain comme le postulat de base de l'apparition des événements et des grandes catastrophes des défaillances. En effet, la fiabilité humaine mérite une attention particulière, pourvu que l'opérateur est considéré au coeur du système de travail, il est doublement concerné, donc il est primordial d'appliquer des méthodes pour quantifier son comportement. Dans de telles situations nous proposons d'appliquer un modèle d'optimisation de la fiabilité humaine sous l'initiative de minimisation des risques professionnels par application du modèle programmation mathématique multicritère : Goal Programming avec les fonctions de satisfactions. L'analyse sur le terrain est probante, puisqu'elle permet d'expérimenter le modèle proposé. C'est pourquoi l'étude expérimentale du modèle d'optimisation de la fiabilité humaine est réalisée dans une industrie de traitement de Gaz.Today, the compagny has become a complex world which combines a multitude of processes more or less formalize and a set of operating rules written or unwritten. Under this new organization, equipment failure, unavailability of a source of energy, with an automatic shutdown, accidents are less and less tolerable. To do this, the reliability is now a science that no product designer or installer can not ignore. However, the adoption of the limited reliability on systems analysis for risk prediction suffers from a lack of consideraion of variability in work situations. This variability is manifested by the presence of the human operator as the basic assumption of the occurrence of events and major disasters failures. Indeed, human reliability deserves special attention, provided the operator is considered the heart of the work system, it is doubly concerned, so it is important to employ methods to quantify its behavior. In such situations we propose to apply an optimization model of human reliability as an initiative to minimize occupational hazards by applying the multicriteria mathematical programming model : Goal Programming with satisfaction function. The field test is successful, it allows to test the model proposed. Therefore the experimental study of the optimization model of human reliability is achieved in a gas processing industry.ANGERS-BU Lettres et Sciences (490072106) / SudocSudocFranceF

Evaluation de dysfonctionnement d'un système par approche bayesienne (cas du système ferroviaire)

Le développement de transport ferroviaire en milieu urbain ou non urbain, s'accompagne évidement d'une amélioration continue de la sécurité, qui reste une des préoccupations principales dans ce domaine de transport, où les accidents continuent à engendrer d'importants dégâts, et causer un nombre élevé de victimes. La maîtrise des risques du transport ferroviaire, implique d'une part l'identification et la prévision des risques, et d'autre part, la réduction de ces risques en agissant sur les moyens de diminution de leurs occurrences, leurs gravités, l'atténuation de leurs conséquences grâce à des moyens d'évitement et de protection contre les risques. Dans ce contexte, le présent travail de cette thèse vise à développer un outil d'évaluation et d'analyse des risques au niveau des Passages à Niveau du réseau ferroviaire de l'ONCF (Office National des Chemins de Fer) qui comporte 521 Passages à Niveau dont 80% environ ne sont pas gardés, ainsi que celui du réseau ferroviaire du Tramway à l'agglomération de Rabat/Salé, qui s'étend sur 20 km et dont l'insertion urbaine n'a pas été sans effet sur la ville, car les accidents entre le Tramway et les usagers de la route qu'ils soient des piétons ou des véhicules, continuent à avoir lieu et on enregistre une dizaine d'accidents par mois de différentes gravités. L'analyse des risques de ces deux systèmes est basée en premier lieu sur des études fonctionnelles et dysfonctionnelles de ces deux systèmes, puis en second lieu sur une modélisation des risques par Réseaux Bayésiens. En effet, l'approche Bayésienne dans l'évaluation des dysfonctionnements et la quantification des risques encourus, constitue une approche d'analyse permettant la prise en compte des aspects comportemental et temporel du système (événements liés aux facteurs humain ou matériel, événements aléatoires des accidents, conséquences non maîtrisées des accidents etc.). Ce modèle de risque proposé permet aussi d'établir une prévision des risques à partir des données recueillies du passé (Retour d'EXpériences).The development of railway in urban and non urban, is accompanied by recess continuous improvement of safety, which remains a primary concern in this area of transport, where accidents continue to cause significant damage, and cause a large number of victims. The control of risks of rail transport implies firstly the identification and prediction of risk, and secondly, reducing these risks by acting on ways to decrease their occurrence, their severity, mitigating their consequences by means of avoidance and protection against risks. In this context, the present work of this thesis is to develop an assessment tool and risk analysis at Level Crossings of the Moroccan railway network, which has 521 level crossings with about 80% are not guarded, and the railway network of tram in the cities of Rabat/Salé, which extends on 20 km and which its urban integration has not been without effect on the city, because accidents between the tram and road users whether pedestrians or vehicles, continue to occur and recorded about ten accidents per month of varying severity. The risk analysis of these two systems is based primarily on the functional and dysfunctional studies, then secondly on risk modelling by Bayesian Networks. In fact, the Bayesian approach in evaluating dysfunctions and quantification of the risks constitutes an analysis approach allowing taking into account the behavioural and temporal aspects of the system (events related to human factors or equipment, of random events of accidents, uncontrolled consequences of accidents etc.). The risk model proposed also allows for a risk prediction based on data collected from the past (feedback).ANGERS-BU Lettres et Sciences (490072106) / SudocSudocFranceF

Contribution à l'amélioration d'un système de production (intégration de la méthode six sigma et approche multicritère d'aide à la décision dans Sidelec Internationale)

Depuis plusieurs années, le contexte de mondialisation et l'accroissement de la concurrence ont défini un nouvel ordre économique et industriel pour les entreprises de production de biens. En effet, ces entreprises sont quotidiennement confrontées à la maîtrise et à l'amélioration des performances de l'ensemble de leurs processus afin de garantir leur pérennité et leur compétitivité. En raison de l'ouverture des marchés et de la concurrence accrue, plusieurs phénomènes concourants ont lieu. Tout d'abord, le phénomène le plus notable concerne l'attente des clients de plus en plus forte, non seulement en ce qui concerne le prix et la qualité, mais également sur l'innovation des produits ainsi que sur leur disponibilité. Dans de telles situations nous proposons de suivre la variabilité du processus par l'intégration de la méthode Six Sigma, afin de détecter toute preuve de changement significatif de la variabilité. L'objectif principal de Six Sigma est d'augmenter la rentabilité de l'entreprise en réduisant le gaspillage, tout en ayant l'intérêt du client à coeur. Elle est aussi une mesure statistique de la performance des processus qui permet de déterminer avec une grande précision la qualité des produits ou services. Six Sigma est le système de management qui se développe le plus vite aujourd'hui dans l'industrie. Centré sur une puissante méthodologie de résolution de problème et d'optimisation des processus. La puissance de Six Sigma vient de l'application d'outils statistiques dans le contexte d'une méthodologie structurée et facile à mettre en oeuvre. Ces outils, utilisés le plus souvent dans un environnement opérationnel de production, s'appliquent égalemen t à tous les processus, y compris administratifs. L'objectif de notre travail de recherche, est de fournir une vision opérationnelle, structurée à travers l'intégration de la méthodologie Six Sigma basée sur les outils multicritères d'aide à la décision afin d'améliorer un système de production, cela se traduit par comprendre et savoir comment optimiser les processus de production dans le but de réduire le nombre de défauts et la variabilité des processus. La méthodologie proposé est appliqué au sein de la société SIDILEC international spécialisée dans la fabrication des faisceaux de câbles électriques pour les constructeurs des voitures avec et sans permis. Le secteur automobile évolue à une vitesse de plus en plus importante. En effet, l'évolution rapide des techniques et des technologies accompagnée d'une explosion de l'informatique, a mis les entreprises face à une concurrence acharnée. Face à cette situation, l'entreprise doit tourner son souci vers la recherche d'une meilleure démarche lui permettant d'atteindre le niveau de compétitivité recherché et de satisfaire les clients. Les travaux se déroulent dans une usine de production spécialisée dans l'étude et la réalisation de faisceaux de câbles électriques pour les secteurs industriels automobiles et ferroviaires. Au terme de ce travail, nous considérons que nos objectifs identifiés dans le support théorique sont bien réalisés et justifiés dans le cadre de ce chapitre pratique. L'intégration de la méthode Six Sigma basée sur les outils multicritères d'aide à la décision pour améliorer un processus de production est parfaitement accomplie et cela se traduit par comprendre et savoir comment améliorer un processus de production dans le but de réduire le nombre de défauts et la variabilité des processus.For several years, the context of globalization and increased competition have defined a new economic and industrial companies for production of goods. Indeed, these companies are confronted daily with the control and performance enhancement of all their processes to ensure their sustainability and competitiveness. Due to the opening of markets and increased competition, several concurrent phenomena occur. Firstly, the phenomenon most notable clients' expectations more and more strong, not only regarding the price and quality, but also on innovation of products and their availability. In such situations we propose to follow the variability of the process through the integration of Six Sigma, to detect evidence of significant change in variability. The main objective of Six Sigma is to increase profitability by reducing waste, while having the client's interest at heart. It is a statistical measure of process performance that can determine with precision the quality of products or services. Six Sigma is a management system that grows the fastest in the industry today. Centered on a powerful problem solving methodology and process optimization. The Power of Six Sigma is the application of statistical tools in the context of a structured and easy to implement. These tools, used most often in an operational environment of production, also apply to all processes, including administrative. The aim of our research is to provide an operational vision, structured through the integration of Six Sigma tools based multicriteria decision support to improve a production system, this translates to understand and know how to optimize production processes in order to reduce the number of defects and process variability. The proposed methodology is applied to society SIDILEC International specializes in the manufacture of electrical wiring harnesses for the manufacturers of cars with and without a license. The automotive industry is changing at a speed of more and more important. Indeed, the rapidly changing techniques and technologies along with an explosion of information technology, has put companies face fierce competition. Faced with this situation, the company must strive to turn the search for a better approach to enable it to achieve the desired level of competitiveness and customer satisfaction. The work takes place in a production facility that specializes in the design and manufacture of electric wiring harnesses for automotive and railway industries. Upon completion of this work, we consider that our objectives identified in the theoretical support are well made and justified under this chapter practice. The integration of Six Sigma tools based on multicriteria decision support to improve a production process is completely accomplished and that means understanding and knowing how to improve a production process in order to reduce the number of defects and process variability.ANGERS-BU Lettres et Sciences (490072106) / SudocSudocFranceF

OWave control chart for monitoring the process mean

International audienceIn this paper a control chart for monitoring the process mean, called OWave (Orthogonal Wavelets), is proposed. The statistic that is plotted in the proposed control chart is based on weighted wavelets coefficients, which are provided through the Discrete Wavelets Transform using Daubechies db2 wavelets family. The statistical behavior of the wavelets coefficients when the mean shifts are occurring is presented, and the distribution of wavelets coefficients in the case of normality and independence assumptions is provided. The on-line algorithm of implementing the proposed method is also provided.The detection performance is based on simulation studies, and the comparison result shows that OWave control chart performs slightly better than Fixed Sample Size and Sampling Intervals control charts (X, EWMA, CUSUM) in terms of Average Run Length. In addition, illustrative examples of the new control chart are presented, and an application to Tennessee Eastman Process is also proposed.</p