136 research outputs found
Evaluation of relevance of stochastic parameters on Hidden Markov Models
No full textInternational audiencePrediction of physical particular phenomenon is based on knowledge of the phenomenon. This knowledge helps us to conceptualize this phenomenon around different models. Hidden Markov Models (HMM) can be used for modeling complex processes. This kind of models is used as tool for fault diagnosis systems. Nowadays, industrial robots living in stochastic environment need faults detection to prevent any breakdown. In this paper, we wish to evaluate relevance of Hidden Markov Models parameters, without a priori knowledges. After a brief introduction of Hidden Markov Model, we present the most used selection criteria of models in current literature and some methods to evaluate relevance of stochastic events resulting from Hidden Markov Models. We support our study by an example of simulated industrial process by using synthetic model of Vrignat's study (Vrignat 2010). Therefore, we evaluate output parameters of the various tested models on this process, for finally come up with the most relevant model
Evaluation of relevance of stochastic parameters on Hidden Markov Models
No full textInternational audiencePrediction of physical particular phenomenon is based on knowledge of the phenomenon. This knowledge helps us to conceptualize this phenomenon around different models. Hidden Markov Models (HMM) can be used for modeling complex processes. This kind of models is used as tool for fault diagnosis systems. Nowadays, industrial robots living in stochastic environment need faults detection to prevent any breakdown. In this paper, we wish to evaluate relevance of Hidden Markov Models parameters, without a priori knowledges. After a brief introduction of Hidden Markov Model, we present the most used selection criteria of models in current literature and some methods to evaluate relevance of stochastic events resulting from Hidden Markov Models. We support our study by an example of simulated industrial process by using synthetic model of Vrignat's study (Vrignat 2010). Therefore, we evaluate output parameters of the various tested models on this process, for finally come up with the most relevant model
Online Laboratories in Engineering and Technology Education
No full textInternational audienceSetting up International Certificationto Support Industry 4.0Pascal Vrignat and Frédéric KratzAbstract New professions, emerging skills, and the employability of students inthe digital economy are among the key issues that must be addressed for universityeducation to become more proactive. Companies expect our courses to be effective,combining a variety of skills as needed: management knowledge, specialization ina particular profession, soft skills (the renowned skills of the twenty-first century),leadership skills, ethics, geopolitics, e-reputation, and the ability to manage differenttransformations/transitions (social, digital, ecological, etc.). In this process of adapt-ability, the introduction of clearly identified and recognized qualifications is a realopportunity. As a complement to the essential diploma, which validates a level andpotential, the certificate focuses on a specific professional skill. For companies,it serves as a guarantee of proven know-how and a genuine aptitude for the job.The TOEIC (Test of English for International Communication) for English and theMicrosoft certificate for IT skills have already proven their worth. Others exist,such as, C2i and the PIX. These qualifications are based on a European framework(DigComp) and are becoming the benchmark for digital skills in higher educationand all socio-professional environments. In this contribution, we provide feedbackon the implementation of a certification program for Industry 4.0 targeting third-year Bachelor students. Introduced in 2021, this certification marked a pioneeringachievement in university education worldwide
Statistical evaluation of Hidden Markov Models topologies, based on industrial synthetic model
No full textInternational audiencePrediction of physical particular phenomenon is based on knowledges of the phenomenon. Theses knowledges help us to conceptualize this phenomenon throw different models. Hidden Markov Models (HMM) can be used for modeling complex processes.We use this kind of models as tool for fault diagnosis systems. Nowadays, industrial robots living in stochastic environment need faults detection to prevent any breakdown. In this paper, we wish to evaluate three Hidden Markov Models topologies of Vrignat et al. (2010), based on upstream industrial synthetic Hidden Markov Model. Our synthetic model gives us simulation such as real industrial Computerized Maintenance Management System. Evaluation is made by two statistical tests. Therefore, we evaluate two learning algorithms: Baum-Welch Baum et al. (1970) and segmental K-means Viterbi (1967). We also evaluate two different distributions for stochastic generation of synthetic HMM labels. After a brief introduction on Hidden Markov Model, we present some statistical tests used in current literature for model selection. Afterwards, we support our study by an example of simulated industrial process by using synthetic HMM. This paper examines stochastic parameters of the various tested models on this process, for finally come up with the most relevant model and the best learning algorithm for our predictive maintenance system
Génération d'indicateurs de maintenance par une approche semi-paramétrique et par une approche markovienne
No full textToday, maintenance strategies and their analyses remain a worrying problem forcompanies. Socio economic stakes depending on competitiveness of each strategy are even morelinked to activity and quality of maintenance interventions. A series of specific events caneventually warn the expert of an imminent breakdown. Our study aims at understanding this“signature” thanks to an hidden Markov model. On that purpose, two strategies on damage levelestimation of maintained system are proposed to expert. The first one consists in using of nonparametric and semi parametric degradation laws. The second one consists in using of anmarkovian approach. All proposals are illustrated on two case studies corresponding to two realindustrial situations (continuous system for food processing and moulded products in aluminumalloys in an discontinuous process).Les stratégies de maintenance et leurs évaluations demeurent une préoccupationparticulièrement forte au sein des entreprises aujourd’hui. Les enjeux socio-économiquesdépendant de la compétitivité de chacune d’entre elles sont de plus en plus étroitement liés àl’activité et à la qualité des interventions de maintenance. Une suite d’évènements particulierspeut, éventuellement, informer l’expert d’une panne prochaine. Notre étude tente d’appréhender« cette signature » à l’aide d’un modèle de Markov caché. Nous proposons à l’expert deuxstratégies sur l’estimation du niveau de dégradation du système maintenu. La première stratégieconsiste à utiliser des lois de dégradation non paramétrique et semi-paramétrique. La deuxièmestratégie consiste à utiliser une approche markovienne. Toutes les propositions sont illustrées surdeux études de cas correspondant à deux situations réelles de travail (système continu dans lafabrication de pain et produits moulés en alliages d'aluminium dans le cadre d’un processusdiscontinu)
Génération d'indicateurs de maintenance par une approche semi-paramétrique et par une approche markovienne
No full textToday, maintenance strategies and their analyses remain a worrying problem forcompanies. Socio economic stakes depending on competitiveness of each strategy are even morelinked to activity and quality of maintenance interventions. A series of specific events caneventually warn the expert of an imminent breakdown. Our study aims at understanding this“signature” thanks to an hidden Markov model. On that purpose, two strategies on damage levelestimation of maintained system are proposed to expert. The first one consists in using of nonparametric and semi parametric degradation laws. The second one consists in using of anmarkovian approach. All proposals are illustrated on two case studies corresponding to two realindustrial situations (continuous system for food processing and moulded products in aluminumalloys in an discontinuous process).Les stratégies de maintenance et leurs évaluations demeurent une préoccupationparticulièrement forte au sein des entreprises aujourd’hui. Les enjeux socio-économiquesdépendant de la compétitivité de chacune d’entre elles sont de plus en plus étroitement liés àl’activité et à la qualité des interventions de maintenance. Une suite d’évènements particulierspeut, éventuellement, informer l’expert d’une panne prochaine. Notre étude tente d’appréhender« cette signature » à l’aide d’un modèle de Markov caché. Nous proposons à l’expert deuxstratégies sur l’estimation du niveau de dégradation du système maintenu. La première stratégieconsiste à utiliser des lois de dégradation non paramétrique et semi-paramétrique. La deuxièmestratégie consiste à utiliser une approche markovienne. Toutes les propositions sont illustrées surdeux études de cas correspondant à deux situations réelles de travail (système continu dans lafabrication de pain et produits moulés en alliages d'aluminium dans le cadre d’un processusdiscontinu)
Generating indicators of maintenance by a semiparametric approach and a Markovian approach
No full textLes stratégies de maintenance et leurs évaluations demeurent une préoccupationparticulièrement forte au sein des entreprises aujourd’hui. Les enjeux socio-économiquesdépendant de la compétitivité de chacune d’entre elles sont de plus en plus étroitement liés àl’activité et à la qualité des interventions de maintenance. Une suite d’évènements particulierspeut, éventuellement, informer l’expert d’une panne prochaine. Notre étude tente d’appréhender« cette signature » à l’aide d’un modèle de Markov caché. Nous proposons à l’expert deuxstratégies sur l’estimation du niveau de dégradation du système maintenu. La première stratégieconsiste à utiliser des lois de dégradation non paramétrique et semi-paramétrique. La deuxièmestratégie consiste à utiliser une approche markovienne. Toutes les propositions sont illustrées surdeux études de cas correspondant à deux situations réelles de travail (système continu dans lafabrication de pain et produits moulés en alliages d'aluminium dans le cadre d’un processusdiscontinu).Today, maintenance strategies and their analyses remain a worrying problem forcompanies. Socio economic stakes depending on competitiveness of each strategy are even morelinked to activity and quality of maintenance interventions. A series of specific events caneventually warn the expert of an imminent breakdown. Our study aims at understanding this“signature” thanks to an hidden Markov model. On that purpose, two strategies on damage levelestimation of maintained system are proposed to expert. The first one consists in using of nonparametric and semi parametric degradation laws. The second one consists in using of anmarkovian approach. All proposals are illustrated on two case studies corresponding to two realindustrial situations (continuous system for food processing and moulded products in aluminumalloys in an discontinuous process)
Un challenge pour des élèves ingénieurs dans le contexte de l’industrie du futur
No full textParmi les nombreuses stratégies pédagogiques permettant d’améliorer la motivation, le savoir-faire et le savoir-être des élèves, la pédagogie par projet est souvent citée comme exemple. Pour renforcer l’esprit d’équipe et maintenir la motivation tout au long du projet, rien de tel qu’un challenge entre équipes pour créer de l’émulation. C’est dans ce contexte qu’un challenge intitulé « De nouveaux procédés numériques au service de l’usine du futur » a été mis en place pour des élèves ingénieurs en apprentissage de Polytech Orléans. Deux équipes tirées au sort et constituées d’élèves en 5ème année de la spécialité « Management de la production » ont participé à ce challenge. Les objectifs scientifiques du challenge étaient nombreux et répondaient à certains besoins et services liés aux enjeux de l’industrie digitale ou industrie 4.0. Cet article détaille la stratégie pédagogique adoptée, le cahier des charges technique ainsi que l’organisation générale du projet. Les résultats obtenus tant du point de vue technique que pédagogique ont montré les bénéfices de ce challenge pour les étudiants et ont permis d’affiner notre stratégie pédagogique par le retour sur expé-rience
Génération d'indicateurs de maintenance par une approche semi-paramétrique et par une approche markovienne
No full textLes stratégies de maintenance et leurs évaluations demeurent une préoccupationparticulièrement forte au sein des entreprises aujourd hui. Les enjeux socio-économiquesdépendant de la compétitivité de chacune d entre elles sont de plus en plus étroitement liés àl activité et à la qualité des interventions de maintenance. Une suite d évènements particulierspeut, éventuellement, informer l expert d une panne prochaine. Notre étude tente d appréhender cette signature à l aide d un modèle de Markov caché. Nous proposons à l expert deuxstratégies sur l estimation du niveau de dégradation du système maintenu. La première stratégieconsiste à utiliser des lois de dégradation non paramétrique et semi-paramétrique. La deuxièmestratégie consiste à utiliser une approche markovienne. Toutes les propositions sont illustrées surdeux études de cas correspondant à deux situations réelles de travail (système continu dans lafabrication de pain et produits moulés en alliages d'aluminium dans le cadre d un processusdiscontinu).Today, maintenance strategies and their analyses remain a worrying problem forcompanies. Socio economic stakes depending on competitiveness of each strategy are even morelinked to activity and quality of maintenance interventions. A series of specific events caneventually warn the expert of an imminent breakdown. Our study aims at understanding this signature thanks to an hidden Markov model. On that purpose, two strategies on damage levelestimation of maintained system are proposed to expert. The first one consists in using of nonparametric and semi parametric degradation laws. The second one consists in using of anmarkovian approach. All proposals are illustrated on two case studies corresponding to two realindustrial situations (continuous system for food processing and moulded products in aluminumalloys in an discontinuous process).ORLEANS-SCD-Bib. electronique (452349901) / SudocSudocFranceF
Towards a Maintenance and Servicing Indicator
No full textInternational audienceThis paper deals with a tool which may help maintenance manager to schedule maintenance activities. To help him, we show that by using events which can be observed on a process, like maintenance events, we can predict failures before they occur. Principles are based on the hypothesis that failure is preceded by a typical sequence of events. We also show that Hidden Markov Models can be used according to a good choice of parameters
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