Towards semi-automatic generation of training scenarios in industrial automated systems

International audienceIn the context of E-Learning, remote hands-on training has become an insisting need as in traditional learning, especially in scientific and technical disciplines. Electronic Laboratories (ELabs) have been growing for the last few years. But till now, exchanging learning scenarios of ELabs is still difficult as existing scenarios (elaborated by means of standard ELearning authoring tools) are restricted to specific apparatuses, which prevents instructors from reusing or exchanging scenarios. Actually, LIESP team started in 2002 a research aiming to provide a framework which helps towards exchanging ELab learning scenarios when they fit to similar apparatuses (same functions, maybe not the same hardware). Meanwhile, LIMOS team focused on a design process to automate PLC code generation to help to design and generate programs for industrial discrete systems. This paper presents a project of merging these works to help ELab designers to design and integrate apparatuses into ELab frameworks when these apparatuses are discrete systems

Towards automatic apparatus integration in Automation Remote Laboratories

International audienceIn the context of ELearning, remote handson training has become an insisting need as in traditional learning, especially in scientific and technical disciplines. Electronic Laboratories (ELabs) have been growing for the last few years. LIESP team started in 2002 a research aiming to provide a framework which helps towards exchanging ELab learning scenarios when they fit to similar apparatuses (same functions, maybe not the same hardware). Meanwhile, LIMOS team focused on a design process to automate PLC code generation to help to design and generate programs for industrial discrete systems. This paper presents a project of merging these approaches to help ELab designers to design and integrate apparatuses into ELab frameworks when these apparatuses are discrete systems

Configurateur de Système Automatisé de Production en vue de la Formation de ses Utilisateurs

National audienceCet article présente l'avancement d'une recherche visant à proposer un logiciel de configuration d'un Système Automatisé de Production en fonction d'objectifs pédagogiques. Ce type de logiciel trouve son utilité à la fois dans un cadre industriel quand il s'agit de former le personnel à l'usage d'un nouveau SAP, et dans un cadre universitaire lorsque des SAP complexes sont partagés entre différentes formations comme c'est le cas dans de nombreux AIP. Le contexte scientifique de ce travail est présenté et les besoins fonctionnels de ce système affinés. L'architecture globale est décrite et les choix de réalisation ainsi que la procédure d'expérimentation (à venir) sont exposés

Developing Integrated Performance Measurement System using Component Based Approach

In an industrial context defined by more acute competition, performance measurement becomes a control tool. The Business Intelligence module of Manufacturing Execution System (MES) software achieves Performances analysis function. However, the implementation of performance indicators in information system is a difficult problem. Indeed, the enterprises need methods to specify and to install their Performance Measurement System (PMS). In this paper, we propose a methodology of performance indicators implementation. We use the UML language to develop PMS model and Component Based Programming for its implementation. This method facilitates Performances Measurement System design and implementation

Mise en oeuvre de la fonction communication dans le cadre d'une cellule flexible d'usinage

SIGLEAvailable from INIST (FR), Document Supply Service, under shelf-number : TD 82159 / INIST-CNRS - Institut de l'Information Scientifique et TechniqueFRFranc

Contribution à la flexibilité et à la rapidité de conception des systèmes automatisés avec l'utilisation D'UML

Notre travail de recherche s'intéress plus précidement au domaine des systèmes antomatisés et se propose de répondre à la problématique précédente en utilisant des techniques issues du monde de l'informatique pour la réalisation des sytèmes physiques , comme l'OOA (Approche Orienté Objet) et la modélisation objet UML (Langage de Modélisation Unifié) avec la perspective d'une spécialisation tardive et d'une génération automatiqueselon les cibles technologiques choisies , comme le préconise la logique IDM (Ingéniérie Dirigée par les Modèles). L'originalité de ce mémoire est de décrire une méthodologie et une organisation de travail pour la conception des systèmes automatisés, en s'appuyant sur le concept d'objet d'automatisme multifacettes. De plus, nous proposons une utilisation de l'extension SysML (Langage de Modélisation des Systèmes ) pour la représentation d'éléments d'automatismes particuliers, les blocs fonctions de la norme IEC 61131-3, à travers le stéréotype "block". Enfin nous montrons comment il est possible d'obtenir une première génération de code automate en passant par les spécifications PLCopen, définissant un lien entre une syntaxe XML (Langage de balisage eXtensible), se voulant standard , et les langages de la norme IEC 61131-3. Le passage par cette standardisée permet de garder l'indépendance des implémentations vis-à-vis d'un environnement intégré de développement particulier. Le processus de conception décrit a été appliqué à un cas d'étude industriel réel appartenant au domaine de la palettisation robotisé.CLERMONT FD-BCIU Sci.et Tech. (630142101) / SudocCLERMONT FD-IFMA (630142301) / SudocSudocFranceF

Organisations distribuées des systèmes de pilotage

National audienc

Automating the Dataset Generation and Annotation for a Deep Learning Based Robot Trajectory Adjustment Application for Welding Processes in the Automotive Industry

Industrial companies are more and more interested in the use of artificial intelligence (AI) in the control and monitoring of their processes. They try to take advantage of the power of this technology in order to increase the level of automation and to build smarter machines with new capabilities of self-adaptation and self-control. Especially, the automotive industry, with their high requirements in productivity and diversity management, are eager to adapt AI concepts to their processes. However, the training of Deep Learning (DL) models requires an important effort of data preparation, providing a dataset of all possible configurations. Indeed, this dataset must be collected and then annotated. Considering the fact that automotive industry deals with a huge number of references and that it often and quickly needs to modify their products, it is very difficult, if not impossible, to gather sufficient datasets for each produced reference and to have the time to train DL models in the plants with the traditional methods. This paper presents an innovative methodology to prepare the dataset by creating virtual images instead of collecting real ones and then automatically annotating them. It will demonstrate that this method will reduce the efforts and the time of the preparation of the dataset significantly. The paper will also present how this method was deployed for the quality control of welding operations in the automotive industry