Relearning procedure to adapt pollutant prediction neural model: Choice of relearning algorithm

International audiencePredict the indoor air quality becomes a global public health issue. That's why Airbox lab® company develops a smart connected object able to measure different physical parameters including concentration of pollutants (volatile organic compounds, carbon dioxide and fine particles). This smart object must embed prediction capacities in order to avoid the exceedance of an air quality threshold. This task is performed by neural network models. However, when some events occur (change of people's behaviors, change of place of the smart connected object as example), the embedded neural models become less accurate. So a relearning step is needed in order to refit the models. This relearning must be performed by the smart connected object, and therefore, it must use the less computing time as possible. To do that, this paper propose to combine a control chart in order to limit the frequency of relearning, and to compare three learning algorithms (backpropagation, Levenberg-Marquardt, neural network with random weights) in order to choose the more adapted to this situation

Aide au choix de Stratégie de Maintenance par Simulation de Réseaux Bayésiens

National audienceCette communication a pour objet d'améliorer les processus décisionnels en maintenance. La modélisation proposée, basée sur la statistique bayésienne, apporte des éléments d'aide à la décision afin de rationaliser la stratégie de maintenance en prenant en compte les données de sûreté de fonctionnement, les aspects économiques liés aux décisions ainsi que leurs conséquences sur la production. Il est ainsi possible de simuler des scénarios afin de sélectionner le meilleur en terme de bénéfice par rapport à la maintenance et à la production

Modélisation de processus industriels par Réseaux Bayésiens Orientés Objet (RBOO) - Application à l'analyse des performances d'un processus industriel

National audienceCette communication propose une méthode de construction d'un modèle d'aide à la décision à base de Réseaux Bayésiens Orientés Objet (RBOO), dont le but est l'évaluation de la performance globale d'un processus manufacturier dès sa mise en œuvre et au cours de son exploitation. La valeur ajoutée de la méthodologie est de formaliser les modèles à partir de connaissances a priori issues des analyses fonctionnelles et dysfonctionnelles. Les réseaux sont construits sur des principes d'adaptabilité et intègrent les incertitudes sur les relations de causes à effets entre les variables. Il s'agit ensuite d'évaluer en terme de performance l'impact sur le coût global des différentes décisions liées à la maintenance du système. Ceci est effectué grâce à un diagramme d'influence permettant l'estimation du coût associé à chaque décision. Cette méthodologie est testée, dans un contexte manufacturier, grâce à une application sur la maintenance d'un tour

An application of Bayesian Networks to the Performance Analysis of a Process

This paper proposes a methodology to develop a decision-making aid system of which purpose is the performance evaluation of a manufacturing process. This model, based on Object Oriented Bayesian Networks (OOBNs), evaluates the overall performance of the system from its implementation and maintains this performance during its operating phase. The added value of the methodology is, at first time, to formalise models from prior knowledge both on the system functioning and malfunctioning. Networks are also built on principles of adaptability and integrate uncertainties on the relationships between causes and effects. In the second time, the aim is to evaluate, in term of performance, the impact of several decisions about maintenance of the system. This is made thanks to the use of the concept of influence diagram allowing the valuation of the cost associated with every decision. The feasibility of this methodology is tested, in an industrial context, thanks to the maintenance aid on a lathe machine

System architecture design based on a Bayesian Networks method

The objective of the proposed method is to improve the decision making for system architecture design. In this purpose, Bayesian Networks (BN) models are defined in order to take into account the availability parameters of components and their economical aspects. The model allows a decision-making aid to rationalise the design of system architecture. Based on BN inference, scenarios are simulated in order to compare different solutions