Inclusion-exclusion principle for belief functions

International audienceThe inclusion-exclusion principle is a well-known property in probability theory, and is instrumental in some computational problems such as the evaluation of system reliability or the calculation of the probability of a Boolean formula in diagnosis. However, in the setting of uncertainty theories more general than probability theory, this principle no longer holds in general. It is therefore useful to know for which families of events it continues to hold. This paper investigates this question in the setting of belief functions. After exhibiting original sufficient and necessary conditions for the principle to hold, we illustrate its use on the uncertainty analysis of Boolean and non-Boolean systems in reliability

Introduction to the special section humans and industry 4.0

Since the start of industrialization, machine capabilities have increased in such a way that human control of processes has evolved from simple (with mechanization) to cognitive (with computerization), and even emotional (with semi/full automation). The processes have also evolved from simple to complicated, and now complex systems, in the emerging context of Industry 4.0. The objective of the special issue “Human and Industry 4.0” is to benefit from studies and results from current manufacturing projects to highlight clues and good practices to design intelligent manufacturing systems for Industry 4.0, then paying attention to human involvements in order to unsure what it looks like in practice and how to realize these systems, especially when it comes to maintenance and operations. This paper aims to summarize the scientific papers that contributed to the Special Issue “Human and Industry 4.0”.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Evaluation de paramètres de sûreté de fonctionnement en présence d'incertitudes et aide à la conception : application aux Systèmes Instrumentés de Sécurité

The use of safety related systems imposes to evaluate their dependability. Laboratory data and generic data are often used to provide failure data of safety components to evaluate their dependability parameters. However, due to the lower solicitation of safety systems in plant, safety components have not been operating long enough to provide statistical valid failure data. Furthermore, measuring and collecting failure data have uncertainty associated with them, and borrowing data from laboratory and generic data sources involve uncertainty as well. Our contribution is to propose a fuzzy approach to evaluate dependability parameters of safety systems when there is an uncertainty about dependability parameters of systems components. This approach is applied to determine the failure probability on demand of Safety Instrumented Systems (SIS) in presence of uncertainty. Furthermore, we present an optimal design of SIS by using reliability graphs and genetic algorithms to identify the choice of components and design configuration in a SIS to meet the required SIL.L'introduction de systèmes instrumentés dédiés aux applications de sécurité impose l'évaluation de leur sûreté de fonctionnement. On utilise généralement pour cela les bases de données de fiabilité génériques. Cependant, le retour d'expérience pour ces systèmes qui présentent en général des défaillances rares est insuffisant pour valider les résultats obtenus. En outre, la collecte de données de fiabilité et leur extrapolation à d'autres composants introduisent des incertitudes.Les travaux de cette thèse portent sur la problématique de la prise en compte des incertitudes relatives aux données de fiabilité des composants pour l'évaluation de la sûreté de fonctionnement des systèmes par le formalisme des sous ensembles flous. La méthodologie proposée est appliquée à l'évaluation des probabilités de défaillance des Systèmes Instrumentés de Sécurité (SIS) en présence de données de fiabilité imprécises. Nous introduisons deux nouveaux facteurs d'importance pour aider le concepteur. En outre, nous proposons une méthodologie d'aide à la conception des SIS basée sur la modélisation par réseaux de fiabilité et l'optimisation par des algorithmes génétiques de la structure des SIS pour le respect des niveaux d'intégrité de sécurité (SIL) exigés

Evaluation of safety parameters under uncertainty and optimal design of systems : application to safety instrumented systems

L'introduction de systèmes instrumentés dédiés aux applications de sécurité impose l'évaluation de leur sûreté de fonctionnement. On utilise généralement pour cela les bases de données de fiabilité génériques. Cependant, le retour d'expérience pour ces systèmes qui présentent en général des défaillances rares est insuffisant pour valider les résultats obtenus. En outre, la collecte de données de fiabilité et leur extrapolation à d'autres composants introduisent des incertitudes. Les travaux de cette thèse portent sur la problématique de la prise en compte des incertitudes relatives aux données de fiabilité des composants pour l'évaluation de la sûreté de fonctionnement des systèmes par le formalisme des sous ensembles flous. La méthodologie proposée est appliquée à l'évaluation des probabilités de défaillance des Systèmes Instrumentés de Sécurité (SIS) en présence de données de fiabilité imprécises. Nous introduisons deux nouveaux facteurs d'importance pour aider le concepteur. En outre, nous proposons une méthodologie d'aide à la conception des SIS basée sur la modélisation par réseaux de fiabilité et l'optimisation par des algorithmes génétiques de la structure des SIS pour le respect des niveaux d'intégrité de sécurité (SIL) exigésThe use of safety related systems imposes to evaluate their dependability. Laboratory data and generic data are often used to provide failure data of safety components to evaluate their dependability parameters. However, due to the lower solicitation of safety systems in plant, safety components have not been operating long enough to provide statistical valid failure data. Furthermore, measuring and collecting failure data have uncertainty associated with them, and borrowing data from laboratory and generic data sources involve uncertainty as well. Our contribution is to propose a fuzzy approach to evaluate dependability parameters of safety systems when there is an uncertainty about dependability parameters of systems components. This approach is applied to determine the failure probability on demand of Safety Instrumented Systems (SIS) in presence of uncertainty. Furthermore, we present an optimal design of SIS by using reliability graphs and genetic algorithms to identify the choice of components and design configuration in a SIS to meet the required SI

Évaluation de paramètres de sûreté de fonctionnement en présence d'incertitudes et aide à la conception : application aux Systèmes Instrumentés de Sécurité

The use of safety related systems imposes to evaluate their dependability. Laboratory data and generic data are often used to provide failure data of safety components to evaluate their dependability parameters. However, due to the lower solicitation of safety systems in plant, safety components have not been operating long enough to provide statistical valid failure data. Furthermore, measuring and collecting failure data have uncertainty associated with them, and borrowing data from laboratory and generic data sources involve uncertainty as well. Our contribution is to propose a fuzzy approach to evaluate dependability parameters of safety systems when there is an uncertainty about dependability parameters of systems components. This approach is applied to determine the failure probability on demand of Safety Instrumented Systems (SIS) in presence of uncertainty. Furthermore, we present an optimal design of SIS by using reliability graphs and genetic algorithms to identify the choice of components and design configuration in a SIS to meet the required SILL'introduction de systèmes instrumentés dédiés aux applications de sécurité impose l'évaluation de leur sûreté de fonctionnement. On utilise généralement pour cela les bases de données de fiabilité génériques. Cependant, le retour d'expérience pour ces systèmes qui présentent en général des défaillances rares est insuffisant pour valider les résultats obtenus. En outre, la collecte de données de fiabilité et leur extrapolation à d'autres composants introduisent des incertitudes. Les travaux de cette thèse portent sur la problématique de la prise en compte des incertitudes relatives aux données de fiabilité des composants pour l'évaluation de la sûreté de fonctionnement des systèmes par le formalisme des sous ensembles flous. La méthodologie proposée est appliquée à l'évaluation des probabilités de défaillance des Systèmes Instrumentés de Sécurité (SIS) en présence de données de fiabilité imprécises. Nous introduisons deux nouveaux facteurs d'importance pour aider le concepteur. En outre, nous proposons une méthodologie d'aide à la conception des SIS basée sur la modélisation par réseaux de fiabilité et l'optimisation par des algorithmes génétiques de la structure des SIS pour le respect des niveaux d'intégrité de sécurité (SIL) exigé

A multi-criteria methodology to evaluate the optimal location of a multifunctional railway portal on the railway network

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Génération de scénario : planification avec un opérateur défini par un modèle graphique

National audienceUsing planning techniques to generate scenarios offer many advantages such as the variability, the control and the adaptation of the scenarios to the learner. However, a scenario is not only a valid sequence of actions/events, it has to satisfy the causal coherence. The causal coherence refers to the notion that the sequence of events has to follow a logical progression of the narrative and the learner has to understand every event occurring in the scenario. In this article, we propose a new operator that allows to encapsulate sets of actions in the form of graphs. This operator allows to contextualize the actions and therefore to facilitate the causal coherence of the generated scenario. We provide an example of a scenario generated using this new operator and we evaluate the performance of our system on IPC problems.Utiliser la planification pour générer des scénarios pré-sente de nombreux avantages tels que la variabilité, le contrôle et l'adaptation du scénario. Cependant, un scénario ne doit pas juste être une séquence d'actions valide mais doit également satisfaire la cohérence causale, c'est à dire que la séquence d'actions doit suivre une progression narrative logique et être explicable (i.e. l'apprenant doit comprendre tout ce qui se passe). Dans cet article, nous proposons un nouvel opérateur de planification permet-tant d'encapsuler des ensembles d'actions sous la forme de graphes. L'intérêt de cet opérateur et de contextualiser les actions et ainsi faciliter la cohérence causale des scénarios générés. Nous donnons un exemple de scénario généré et évaluons les performances de notre système sur un problème des IPCs

A cost model for predictive maintenance based on risk-assessment

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Estimation of system availability using Markov modeling and random set theory

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