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 :
Organisateurs :
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:
Organisateurs :
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
Organisateurs
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
Organisateurs :
Résumé / Abstract:
Le marché actuel est caractérisé par une augmentation sans précédent de demandes de produits / services personnalisés, à la fois dans les contextes B2C et B2B. Dès lors, la capacité des entreprises à fournir, de manière efficiente, des solutions individuelles à des besoins variés, tout en respectant les délais et la qualité souhaités par les clients, devient un enjeu majeur pour rester compétitive. Ceci a poussé de nombreuses entreprises à adopter la personnalisation de masse comme mode de production.
Or, la personnalisation de masse se traduit par une diversité importante de l’offre (produits, services), qui engendre, de facto, une augmentation de la diversité et de la complexité des processus associés à leur cycle de vie. L’industrie 4.0 revêt un contexte prometteur à la personnalisation de masse. Les technologies associées telles que l’intelligence artificielle (machine learning et systèmes à base de connaissances), le big data, les systèmes cyber physiques, la robotique, l’imprimante 3D, le cloud computing, la réalité virtuelle, l’internet des objets, permettent de faire face à de nombreux défis inhérents à la personnalisation de masse. De nombreux travaux sont réalisés dans cette optique avec des applications prometteuses.
Cette session spéciale entend regrouper des travaux de recherche originaux portant sur de nouveaux outils, modèles, méthodes ou applications industrielles impliquant le machine learning, les systèmes à base de connaissances ou l’ingénierie système pour relever les défis de la personnalisation de masse dans le contexte de l’industrie 4.0.
Thématiques / Topics:
Systèmes à base de connaissances pour la personnalisation ou reconfiguration de produits, services et processus ; Machine Learning pour la personnalisation ou reconfiguration de produits, services et processus ; Systèmes de recommandation pour la personnalisation ou reconfiguration de produits, services et processus ; Ingénierie système pour la personnalisation ou reconfiguration de produits, services et processus ;
Mots-Clés / Keywords:
Systèmes à base de connaissances, Ingénierie Systèmes, Ingénierie de la production, Industrie 4.0
Organisateurs
Résumé / Abstract:
Du fait de la volatilité́ du marché, de la concurrence ou encore des évolutions de la réglementation, les défis relevés par la Supply Chain sont de plus en plus nombreux. En effet, la mesure de la performance étant intrinsèque au rétablissement rapide de l’ensemble des flux d’une entreprise suite à une perturbation, iI est primordial que les entreprises développent l’agilité de leur Supply Chain.
Thématiques / Topics:
Les défis auxquels une Supply Chain (SC) doit faire face sont de plus en plus nombreux compte tenu de la volatilité extrême de cet environnement auquel se rajoute le récent défi de la crise sanitaire Covid-19. En effet, plusieurs entreprises ont été contraintes d'arrêter totalement ou partiellement leurs activités, tandis que d’autres y ont vu une opportunité à saisir. Dans les deux cas, la réactivité est une vertu capitale ; les entreprises ayant fait preuve d’agilité sont celles qui ont su rétablir l’ensemble de leurs flux dans les meilleurs délais. Aujourd’hui, l’Agilité de la Supply Chain (ASC) est passée d'une simple extension de l'agilité organisationnelle à un domaine distinct avec sa propre identité.
Depuis ces deux dernières décennies, une attention considérable a été accordée à l’ASC qui reste un concept important d’un point de vue industriel et académique. L’accroissement du nombre de travaux de recherche en partenariat avec les industriels sur l’ASC est nécessaire aux entreprises qui souhaitent saisir les opportunités et remédier aux aléas qui peuvent apparaitre sans pour autant perturber la performance de la SC. L’intégration d’une session sur l’ASC permettra de répondre à des problématiques majeures concernant :
Dans cette perspective, l’intégration de cette session pluridisciplinaire permettra non seulement d’enrichir le débat concernant les bonnes pratiques et les actualités de l’ASC mais aussi de croiser les résultats obtenus dans les communications sur les travaux de recherches en cours avec ce qui est réalisé dans le monde de l’entreprise.
Mots-Clés / Keywords:
Supply Chain, Agilité, Situations, Leviers
Organisateurs
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)
Organisateurs :
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:
Organisateurs :
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:
Mots-Clés / Keywords:
Industrie 4.0, agroalimentaire, production, qualité, maintenance
Organisateurs :
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:
Mots-Clés / Keywords:
Obsolescence, Ingénierie Systèmes, (re-)Conception de Produits, Disponibilité, Soutenabilité, Productibilité, Fiabilité, Maintenabilité
Organisateurs :
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:
Mots-Clés / Keywords:
Mesures et indicateurs de performance, Méthodologies, Développement durable, Responsabilité Sociétale, SDG/ODD
Organisateurs :
Résumé / Abstract:
La fabrication additive est aujourd'hui une technologie candidate à la fabrication des pièces industrielles. La maîtrise de cette technologie passe par la maîtrise de l'ensemble des activités de la chaîne de valeur, de la conception à la finition des pièces en passant par la préparation de la fabrication et le process-même. Cette chaîne de valeur est supportée par une chaîne numérique aujourd'hui en construction. De nombreux travaux de recherche supportent le déploiement de cette technologie de manière opérationnelle. Ces travaux s'attachent en particulier à améliorer les coût, qualité et délai de cette technologie, et plus généralement à l'amélioration des performances suivi de nombreux critères, tout en veillant à son impact environnemental et sociétal. En terme d'impact environnemental l'objectif n'est pas seulement de le mesurer mais aussi d'allier les résultats des recherches en conception et production durable avec ceux de la fabrication additive pour proposer un système de production plus vertueux. Les procédés additifs sont en particuliers des candidats sérieux aux processus industriels circulaires. Les activités de recherche dans le domaine de la fabrication additive tournent autour de la conception pour la fabrication additive, le procédé lui-même et ce qui permet sa mise en oeuvre et sa surveillance, les matériaux pour la fabrication additive tant dans leur mise en oeuvre que dans leur caractérisation avantet après le processus complet de la chaîne de valeur, la chaîne numérique avec l'ensemble des fonctionnalités de support aux activités pour en particulier la définition/ la modélisation/la simulation/la surveillance/la traçabilité/ ..., et aussi son intégration dans la chaîne de valeur industrielle (actuelle et future). L'objectif de cette session est donc de faire le point sur les avancées dans ces domaines de recherche et su rle niveau de maturité dans chacun des champs adressés.
Thématiques / Topics:
Organisateurs :
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:
Organisateurs :
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.
Organisateurs :
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:
Mots-Clés / Keywords:
Green supply chains; Local supply chains; Facility location; Onshore/Offshore location; Customers’ environmental awareness, Customers-suppliers proximity
Description :