Modélisation de documents et recherche de points communs - Proposition d'un framework de gestion de fiches d'anomalie pour faciliter les maintenances corrective et préventive
The daily practice of an activity generates a set of knowledge that results in a know-how, a mastery, a skill a person gains over time. In order to take advantage of this experience, capitalization of knowledge has become an essential activity for companies. Our research work aims to model and implement such a system that extracts and formalizes knowledge from defects that occur in the context of industrial production, and to integrate it into a framework in order to facilitate corrective and preventive maintenance. This framework organizes the knowledge in the form of defects' groups. These groups can be compared to patterns: they represent a problem to which one or more solutions are related. They are not defined a priori; the analysis of past defects generates relevant groups, which may change with the addition of new defects. To identify these patterns, a complete process of knowledge extraction and formalization is adopted, Knowledge Discovery in Databases, well known in the domain of knowledge management. This process has been applied in very diversified fields. In this work, we give a new dimension to this process, the processing of defects, especially those that occur during industrial production processes. The generic steps that compose it, from the simple data selection to the interpretation of patterns that support knowledge, are considered. A specific processing, relevant to our applicative context, is assigned to each of these steps.La pratique quotidienne d'une activité génère un ensemble de connaissances qui se traduisent par un savoir-faire, une maîtrise, une compétence qu'une personne acquiert au cours du temps. Pour les préserver, la capitalisation des connaissances est devenue une activité essentielle dans les entreprises. Nos travaux de recherche ont pour objectif de modéliser et mettre en œuvre un système afin d'extraire et de formaliser les connaissances issues des anomalies qui surviennent dans un contexte de production industrielle et de les intégrer dans un framework facilitant la maintenance corrective et préventive. Ce framework structure la connaissance sous la forme de groupes d'anomalies. Ces groupes peuvent être rapprochés des patterns : ils représentent un problème auquel une ou plusieurs solutions sont associées. Ils ne sont pas définis a priori, c'est l'analyse des anomalies passées qui génère des groupes pertinents, qui peuvent évoluer avec l'ajout de nouvelles anomalies. Pour identifier ces patterns, supports de la connaissance, un processus complet d'extraction et de formalisation de la connaissance est suivi, Knowledge Discovery in Databases. Ce processus a été appliqué dans des domaines très variés. Nous lui donnons ici une nouvelle dimension, le traitement d'anomalies et plus particulièrement celles qui surviennent au cours de processus de production industrielle. Les étapes génériques qui le composent, depuis la simple sélection des données jusqu'à l'interprétation des patterns qui supportent les connaissances, sont considérées pour affecter à chacune un traitement spécifique pertinent par rapport à notre contexte applicatif
