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5-7 mai 2021 Grenoble (France)
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Sessions spéciales
Les 14 sessions spéciales ont été proposées par des scientifiques de renom en cohérence avec les thématiques de la conférence. Elles permettent un focus sur une thématique dans l'actualité scientifique. Un temps de débat sera réservé à l'issue des présentations en session spéciale afin de dégager les tendances issues des travaux les plus récents.
Les auteurs peuvent soumettre leur contribution dans l'une ou l'autre des sessions spéciales, ou alors dans les sessions ordinaires basées sur des mots clés.
Liste des sessions spéciales :
- Session Spéciale 1 : Traitement du langage naturel dans l’industrie 4.0 et la chaîne logistique
- Session Spéciale 2 : Ingénierie pour la soutenabilité / Sustainable Engineering. How do engineering methods support the implementation of circular economy and green deal?
- Session Spéciale 3 : Surveillance intelligente des processus et maintenance prédictive pour l'industrie du future / Smart process monitoring and predictive maintenance for industry 4.0
- Session Spéciale 6 : Vérification et Validation en Ingénierie Système / Verification and Validation in Systems Engineering
- Session Spéciale 7 : Pronostic & Health Management
- Session Spéciale 8 : Transformation du secteur agroalimentaire à l’ère de l’industrie 4.0
- Session Spéciale 9 : Ingénierie de l’obsolescence pour une société plus durable et soutenable
- Session Spéciale 10 : Mesure de performance pour le développement durable et la responsabilité sociétale des organisations
- Session Spéciale 12 : Ingénierie des exigences et sûreté de fonctionnement
- Session Spéciale 13 : L’excellence opérationnelle via la digitalisation des processus industriels
- Session Spéciale 14 : Supply chains of the future: Towards greener and more local supply chains
Traitement du langage naturel dans l’industrie 4.0 et la chaîne logistique
Organisateurs :
- Bernard GRABOT, LGI, ENIT, France
- Samir LAMOURI, LAMIH UMR CNRS 8201- Arts et Métiers ParisTech, France
- Robert PELLERIN, CIRRELT, IVADO - Polytechnique Montréal, Canada
Résumé / Abstract:
Les systèmes de fabrication modernes produisent d’énormes quantités de données grâce à des capteurs, des systèmes cyberphysiques et des logiciels. Parmi eux, les données textuelles et vocales, directement générées par les humains, peuvent encapsuler des connaissances significatives pour créer des systèmes d’aide à la décision intelligents. Par exemple, l’exploitation des données textuelles et vocales est susceptible d’améliorer les relations avec les clients dans la chaîne logistique, le contrôle de la qualité dans la fabrication, la distribution, la maintenance, la planification et le contrôle de la production. Néanmoins, les données en langage naturel peuvent être chaotiques et non structurées, ce qui rend difficile leur exploitation. Pour résoudre ce problème, le traitement du langage naturel a été largement utilisé pour traiter et analyser de grands volumes de données en langage naturel. C’est un domaine de recherche actif et en croissance avec des applications prometteuses. Par exemple, les chabots sont désormais répandus dans les services client, les techniques d’analyse des sentiments permettent des systèmes de recommandations efficaces qui prennent en charge les stratégies marketing et les assistants virtuels intégrés dans les smartphones ont automatisé des tâches fastidieuses. Cependant, le text mining et le traitement du langage naturel semblent rarement utilisés en production et en gestion de la chaîne logistique par rapport aux applications grand public. Ainsi, cette session invitée vise à rassembler des recherches originales sur de nouveaux systèmes, outils ou cadres théoriques impliquant le traitement du langage naturel et l’exploration de texte pour relever les défis de l’industrie du futur. La personnalisation de masse, la durabilité environnementale, le service client amélioré, la maintenance prédictive et l’interaction humaine avec les machines en sont des exemples. Cette session fait appel à des articles de recherche ou à des études de cas apportant des contributions originales à l’amélioration de la fabrication et de la gestion de la chaîne logistique par le biais de l’exploration de texte et le traitement du langage naturel.
Thématiques / Topics:
- Le traitement du langage naturel pour les futurs systèmes de fabrication ;
- Le traitement du langage naturel pour la gestion de la chaîne d’approvisionnement ;
- Maintenance prédictive des ressources et gestion des risques soutenue par des techniques du traitement du langage naturel ;
- Systèmes homme-machine utilisant le traitement du langage naturel ;
- Analyses et text mining pour l’industrie 4.0 ;
- Systèmes de fabrication intelligents ; et
- L’intelligence artificielle pour l’industrie 4.0.
Ingénierie pour la soutenabilité / Sustainable Engineering. How do engineering methods support the implementation of circular economy and green deal?
Organisateurs :
- Daniel Brissaud (G-SCOP, daniel.brissaud@grenoble-inp.fr),
- Dominique Millet (Eco-SD, dominique.milllet@gmail.com),
- Nadège Troussier (S.Mart, nadege.troussier@utt.fr)
Résumé / Abstract:
La special session fait le point sur le développement de méthodes et d’outils d’ingénierie pour obtenir absolute sustainability et supporter le développement de l’économie circulaire et de toutes les propositions du green deal européen. La session incluera au moins un keynote et un débat
Thématiques / Topics:
Design engineering, Production engineering, Supply chain engineering, environmental assessment, social assessment
Mots-Clés / Keywords:
Sustainability, Engineering, Circular Economy, Green Deal
Surveillance intelligente des processus et maintenance prédictive pour l'industrie du future / Smart process monitoring and predictive maintenance for industry 4.0.
Organisateurs
- Nassim Boudaoud, Amélie Ponchet-Durupt, Zohra Cherfi-Boulanger, Hai Canh Vu, Université de Technologie de Compiègne, Alliance Sorbonne Université, Laboratoire Roberval
Résumé / Abstract:
La maîtrise des process est un des défis majeurs de la 4ème révolution industrielle. L’industrie 4.0, ou industrie du futur, s’inscrit dans une ère de digitalisation qui nécessitent de définir de nouvelles stratégies de surveillance et de maîtrise de process. L’intégration de ces données à des fins de stratégies de maintenance prédictive est de plus en plus d’actualité. Ainsi cette session s’intéresse aux stratégies d’exploitation de ces données et de supervision de process en vu d’une maintenance prédictive.
Thématiques / Topics:
Statistical Process Control, Predictive Maintenance
Mots-Clés / Keywords:
Multivariate statistical process control, predictive maintenance, industrial data analytics
Vérification et Validation en Ingénierie Système / Verification and Validation in Systems Engineering
Organisateurs
- Pierre DAVID, G-SCOP, pierre.david@grenoble–inp.fr
- Vincent CHAPURLAT, IMT Mines d’Ales, vincent.chapurlat@mines-ales.fr
Résumé / Abstract:
Les activités de vérification et validation (V&V) tout au long du cycle de développement jouent un rôle crucial en tant que support des processus d’analyse de mission, d’ingénierie des exigences et d’ingénierie des architectures en Ingénierie Système (IS). Plusieurs stratégies de V&V peuvent alors être mises en avant. Parmi elles, les méthodes et les approches basées sur les modèles permettent de vérifier et valider de nombreux aspects des systèmes. De fait, les possibilités offertes par la preuve/simulation/virtualisation des systèmes physiques laissent entrevoir la possibilité d’avancer la phase de confrontation de l’utilisateur final au futur produit et donc d’aller vers une Early V&V ou Vérification et Validation au plus tôt. Cette session spéciale accueillera des travaux présentant de nouvelles méthodes et outils pour la V&V et l’early V&V. Ces méthodes et ces outils pourront couvrir différentes phases de l’ingénierie, de la spécification des missions et des exigences, jusqu’aux architectures (fonctionnelle ou physique), préparer les phases d’intégration, de vérification, de transition et de validation systèmes qui suivront… La session est ouverte, entre autres, aux approches de modélisation pour la V&V, aux approches formelles, aux approches par simulation, ou aux approches hybrides (ex : hardware in the loop ou encore utilisant la réalité virtuelle). Les réflexions pourront également aborder les méthodologies de gestion de la réalisation des processus de V&V dans le cadre de l’Ingénierie Système Basée sur les Modèles (ISBM).
Thématiques / Topics:
V&V au plus tôt, approches formelles en V&V, simulation pour la V&V, V&V en Ingénierie Système Basée sur les Modèles
Mots-Clés / Keywords:
V&V, Early V&V, méthodes formelles, Simulation, Virtualisation, ISBM (MBSE)
Pronostic & Health Management
Organisateurs :
- C. SIMON, UL-CRAN UMR 7039
- M. SALLAK, UTC-HEUDIASYC
- B. IUNG, UL-CRAN UMR 709
Résumé / Abstract:
Dans le contexte de l’industrie 4.0, un challenge important concerne le maintien en conditions opérationnelles des systèmes. Pour assurer cette maintenance mais aussi pour promouvoir un pilotage intelligent des systèmes productifs, l’homme a besoin d’informations et de systèmes d’aide à la décision notamment sur l’état de santé du système. Le pronostic de cet état de santé et une estimation de la durée de vie sont des éléments clés pour cette finalité.
Un certain nombre de méthodes existent avec différentes approches, par exemple basées sur les données, sur les modèles ou à base d’intelligence artificielle. Ces méthodes sont en constante amélioration et de nouvelles approches apparaissent. Il est important de rester au fait de ces évolutions.
Généralement, ces méthodes sont centrées sur le composant, ou tout du moins sur une vision d’un système comme un composant, mais plus rarement sur une vision système comme une collection de composants. Finalement, que ce soit de la vision composant à la vision système, le pronostic de l’état de santé et l’estimation du temps résiduel de vie sont des challenges significatifs.
Par ailleurs, pronostiquer l’état de santé et estimer la durée de vie résiduelle sont soumis à l’incertain que l’homme doit appréhender pour conforter la décision qu’il a à prendre. Cela constitue un second challenge pour son rôle de décideur pour les actions de pilotage ou de maintenance à mener.
Cette session spéciale « Pronostic & Health Management » fait appel à des articles de recherche ou à des études de cas apportant des contributions originales sur le domaine et vise à fédérer les acteurs de notre communauté
Thématiques / Topics:
- Estimation de la RUL ;
- Gestion de l’état de santé
- PHM et contrôle/commande
- PHM et maintenance
- PHM dans l’industrie 4.0.
Transformation du secteur agroalimentaire à l’ère de l’industrie 4.0
Organisateurs :
- Bruno AGARD, CIRRELT, IVADO - Polytechnique Montréal, Canada (bruno.agard@polymtl.ca)
- Christophe DANJOU, CIRRELT - Polytechnique Montréal, Canada (christophe.danjou@polymtl.ca)
- Robert PELLERIN, CIRRELT, IVADO - Polytechnique Montréal, Canada (robert.pellerin@polymtl.ca)
- Martin TREPANIER, CIRRELT, IVADO - Polytechnique Montréal, Canada (martin.trepanier@polymtl.ca)
Résumé / Abstract:
L’industrie agroalimentaire fait face à plusieurs difficultés dont la nature périssable de ses matières premières et de ses produits finis. De plus, leurs processus de transformation doivent s’adapter de façon à prendre en compte la variabilité des matières premières tant au niveau de la forme que de ses attributs biologiques. La maitrise de ces processus demeure encore aujourd’hui quasi artisanale, surtout au niveau des petits producteurs. Avec l’ouverture des marchés mondiaux, la concurrence est accrue tant au niveau des approvisionnements que de la mise en marché. Les marges de gains sont faibles et il est nécessaire de tirer profit de chaque gain potentiel.
Dans ce contexte, le développement de solutions intelligentes reposant sur les principes technologiques de l’industrie 4.0 devient inévitable pour les industriels qui veulent accroitre leur productivité et leur compétitivité. Tous les aspects de l’industrie 4.0 sont applicables à ce secteur, de la prise de mesure, au transfert de données, la structuration des informations, l’optimisation des processus, le suivi de la qualité, la détection de panne, la maintenance, etc.
Le but de cette session est de présenter les avancées dans le domaine de l’agroalimentaire en lien avec l’industrie 4.0
Thématiques / Topics:
- Applications de l’industrie 4.0 dans le secteur agroalimentaire;
- Développement d’outils d’aide à la décision en support à l’approvisionnement, la production, le contrôle de la qualité ou la maintenance;
- Fouille de données et intelligence artificielle en production agroalimentaire;
- Traçabilité;
- Traitement d’image et vidéo en support à la production.
Mots-Clés / Keywords:
Industrie 4.0, agroalimentaire, production, qualité, maintenance
Ingénierie de l’obsolescence pour une société plus durable et soutenable
Organisateurs :
- Claude Baron (INSA Toulouse, LAAS-CNRS)
- Marc Zolghadri (Supméca, Laboratoire Quartz, LAAS-CNRS)
- Karine Samuel (INP Grenoble, CERAG)
- Nadège Troussier (UTT, ICD-CREIDD)
Résumé / Abstract:
Prendre en compte l'obsolescence est crucial dans tous les secteurs d'activité. L’obsolescence impacte par exemple la disponibilité des composants et la capacité à maintenir un système. Elle induit des phénomènes tels que le sur-stockage de pièces ou le gaspillage, du fait de la mise au rebut de systèmes dont la vie opérationnelle pourrait être plus longue. Dans notre société de consommation où les progrès technologiques et les attentes des consommateurs sont redéfinis très rapidement, les clients et consommateurs sont régulièrement et seront de plus en plus confrontés aux problèmes divers induits par l'obsolescence en termes de maintenabilité, de fiabilité, de disponibilité, de performance et d‘impact sur l’écologie (écologie comme milieu de développement, social, économique et naturel).
Or, l’obsolescence est souvent traitée de manière réactive, au moment où elle survient ; les industriels tentent de l’anticiper au mieux, mais cela reste de toute évidence insuffisant. Les utilisateurs la subissent ou la déclenchent parfois, sans que ceci ne soit nécessairement prévisible ni raisonné. Son étude est nécessaire à définir et gérer toutes les phases du cycle de vie, à savoir l’analyse des besoins, la conception et le développement, la production, l’usage, et la fin de vie. L’obsolescence concerne non seulement la technologie mais aussi les perceptions, les exigences et connaissances ou encore l’obsolescence des moyens de production. Elle concerne tous les systèmes techniques, notamment les systèmes à très longue durée de service (avion, navire, sous-marin, …) ou les systèmes connectés et intelligents. Ainsi, l’étude de l’obsolescence fait appel à de nombreuses disciplines et domaines de recherche afin d’en comprendre les mécanismes et interactions avec l’humain, la société, l’environnement et l’organisation industrielle.
Cette session spéciale entend proposer un espace d’échanges pluridisciplinaires privilégié pour partager les travaux de recherche de la communauté portant sur les méthodes, les normes et guides de bonnes pratiques, les problèmes rencontrés en entreprise, ainsi qu’un certain nombre de solutions permettant de relever les défis de l’ingénierie de l’obsolescence.
Thématiques / Topics:
- La théorie de l’obsolescence
- Les méthodes de gestion de l’obsolescence
- La prédiction de l’obsolescence
- La perception de l’obsolescence
- L’obsolescence et les consommateurs
- L’Internet des objets, l’obsolescence et la diminution des sources de fabrication et des pénuries de matières
- L’obsolescence et l’accès aux ressources de fabrication et matériaux critiques, impacts logistiques
- Les normes et standards de la gestion de l’obsolescence
- La conception/la re-conception de produits, l’ingénierie systèmes et l’obsolescence
- La maîtrise de la diversité et variabilité de produits et la prédiction d’obsolescence
- L’architecture système résiliente à l’obsolescence
- La gestion pérenne des pièces de rechange et stockage longue durée
- L’étude causale de l’obsolescence et ses effets potentiels
- L’obsolescence et la disponibilité/soutenabilité/productibilité/fiabilité/maintenabilité
- L’obsolescence et l’économie circulaire et localisée
- L’obsolescence et la relation aux connaissances disponibles et partagées (des usagers en particulier ou des industriels)
- L’obsolescence, les techniques anciennes et la soutenabilité
Mots-Clés / Keywords:
Obsolescence, Ingénierie Systèmes, (re-)Conception de Produits, Disponibilité, Soutenabilité, Productibilité, Fiabilité, Maintenabilité
Mesure de performance pour le développement durable et la responsabilité sociétale des organisations
Organisateurs :
- Yves DUCQ – IMS - Université de Bordeaux - yves.ducq@u-bordeaux.fr
- Lamia BERRAH – LISTIC – Université Savoie Mont Blanc - lamia.berrah@univ-smb.fr
- François VERNADAT – LGIPM – UFR MIM Université de Lorraine – vernadat30@gmail.com
- Vincent CLIVILLE – LISTIC - Université Savoie Mont Blanc – vincent.cliville@univ-smb.fr
Résumé / Abstract:
L’industrie 4.0 n’est pas seulement une industrie révolutionnée par la technologie et le numérique. Elle se doit aussi d’être une industrie révolutionnée par les évolutions sociétales et environnementales. La définition des différentes normalisations liées à la responsabilité sociétale des organisations (i.e. ISO 26000), la définition des objectifs de développement durable (Sustainable Development Goals) par les états membres des Nations unies et qui sont rassemblés dans l'Agenda 2030 et les évolutions des mentalités et des pratiques sociales (égalité, parité…) imposent aux entreprises de piloter au mieux ces problématiques et donc de disposer des bons indicateurs, cohérents avec le reste des indicateurs de l’entreprise, afin de mesurer l’atteinte de leur objectifs et l’efficacité des actions mises en œuvre dans ces domaines. Ces indicateurs peuvent bénéficier des meilleures techniques de l’industrie 4.0 (big data, data mining, deep learning, cloud…) pour être les plus pertinents et les plus réalistes possibles.
L’objectif de cette session est donc de faire un point sur les avancées en termes de méthodologies, de cadres de modélisation, d’indicateurs pouvant aider à la mesure de performance dans le domaine du développement durable et de la responsabilité sociétale, en s’appuyant par exemple sur les technologies de l’industrie 4.0 pour extraire les données, les stocker et les restituer.
Thématiques / Topics:
- Mesures et indicateurs de performance
- Méthodologies pour la mesure de performance
- Technologies pour la mesure de performance
- Prises de décision dans le domaine du DD&RS
- Cadres de représentation pour la performance en DD&RS
Mots-Clés / Keywords:
Mesures et indicateurs de performance, Méthodologies, Développement durable, Responsabilité Sociétale, SDG/ODD
Ingénierie des exigences et sûreté de fonctionnement
Organisateurs :
- Abdessamad Kobi – LARIS Polytech Angers, abdessamad.kobi@univ-angers.fr
- Alexis Todoskoff - LARIS Polytech Angers, alexis.todoskoff@univ-angers.fr
- Laurent Saintis – LARIS Polytech Angers, laurent.saintis@univ-angers.fr
Résumé / Abstract:
Les systèmes critiques sont aujourd’hui présents dans la grande majorité des produits industriels. Pour assurer que le risque dans ces systèmes est à un niveau acceptable, les acteurs de l’industrie sont soumis à des exigences rigoureuses sur le processus de la sûreté de fonctionnement, établies par la réglementation et par les clients, qui fournissent les méthodes et les procédures pour traiter les défaillances systématiques et non systématiques. Atteindre une architecture respectant les contraintes de sécurité et de fiabilité exigées se traduit par des processus longs et complexes sujets à l’erreur, et amène parfois à une dérive du coût au moment où la compétitivité du design au niveau coût est critique.
Pour optimiser ces conditions, plusieurs approches sont envisagées pour intégrer ces exigences au plus tôt dans le processus de conception. L’efficience nécessite de faire dialoguer les architectures système et les évaluations propres à la sûreté de fonctionnement. A ce titre, les approches d’ingénierie dirigée par les modèles (Model-Driven Engineering), et plus précisément de sa notion dérivée destinée à l’analyse de la sûreté de fonctionnement (Model-Based Safety Assessment MBSA) constituent des possibilités pour améliorer le processus de la sûreté de fonctionnement. De plus, avec la multiplication des fonctionnalités critiques et la croissance de leur taille et leur complexité, une approche qui assiste le processus de conception pourrait aider à atteindre une architecture optimale.
Les objectifs visées de cette session est de présenter différentes approches permettant une amélioration de la prise en compte des exigences de sûreté de fonctionnement dans le processus de conception système, ou d’optimisation de l’architecture en prenant en compte ces exigences.
Thématiques / Topics:
- Ingénierie Système,
- Sûreté de Fonctionnement,
- Optimisation de l’architecture,
- Ingénierie dirigée par les modèles
L’excellence opérationnelle via la digitalisation des processus industriels
Organisateurs :
- Loubna Benabbou, Université de Québec à Rimouski, Lévis, Québec, Canada: Loubna_benabbou@uqar.ca
- Mustapha Ouhimmou, École de techonologie supérieure, Montréal, Canada : mustapha.ouhimmou@etsmtl.ca
Résumé / Abstract:
Cette session a pour principal objectif de présenter et de discuter les différentes techniques et applications de la valorisation des données brutes des capteurs dans les processus industriels afin d’atteindre l’excellence opérationnelle. L’augmentation de la valeur ajoutée des produits et l’amélioration de l’efficacité et de l’efficience des processus et de la qualité de la production sont entre autres les impacts positifs de l’utilisation des méthodes de valorisation de données en industrie. En effet, la disponibilité des données massives à un prix abordable en temps réel et l’augmentation des capacités de calcul des ordinateurs ont donné naissance à plusieurs applications réelles en industrie des modèles prédictifs de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage profond. Ces applications comprennent entre autres : la maintenance prédictive, le pilotage des processus, l’optimisation des procédés et la prise de décision en temps réel. Ces applications présentent des opportunités mais aussi des défis. Cette session a aussi pour objectif de réunir les chercheurs et les praticiens intéressés par les techniques et les applications des modèles de la valorisation des données en industrie afin de discuter ces opportunités et ces défis.
Mots-Clés / Keywords:
Excellence opérationnelle, maintenance prédictive, optimisation des procédés, prise de décision en temps réel, apprentissage automatique, apprentissage profond.
Supply chains of the future: Towards greener and more local supply chains
Organisateurs :
- Imen Nouira, Rennes School of Business, imen.nouira@rennes-sb.com,
- Natacha Gondran Mines Saint-Etienne, natacha.gondran@emse.fr,
- Ramzi Hammami (Rennes School of Business, ramzi.hammami@rennes-sb.com
Résumé / Abstract:
La montée de la conscience environnementales des clients, d’une part, et l’intérêt croissant des consommateurs pour des produits locaux, d’autre part, ont conduit plusieurs entreprises à repenser leurs configurations logistiques et à relocaliser certaines activités. La session fait le point sur les nouvelles configurations des chaînes logistiques des entreprises pour s’adapter à un nouveau marché caractérisé par des clients sensibles, non seulement au prix, mais aussi à des nouveaux critères tels que la performance environnementale des produits et la proximité géographique.
Cette session spéciale fait appel à des articles de recherche ou à des études de cas apportant des contributions originales. Elle vise à croiser les résultats de recherche avec ce qui est réalisé dans le monde de l’entreprise afin d’enrichir le débat sur les chaînes logistiques du futur. Toutes les méthodologies de recherche sont acceptées
Thématiques / Topics:
- Supply chain design,
- Environmental management,
- Optimization and Empirical research,
- Demand management.
Mots-Clés / Keywords:
Green supply chains; Local supply chains; Facility location; Onshore/Offshore location; Customers’ environmental awareness, Customers-suppliers proximity
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