Knowledge discovery in manufacturing quality data to support product design decision making

par Keqin Wang

Thèse de doctorat en Systèmes mécaniques et matériaux

Sous la direction de Nada Matta, Lionel Roucoules et de Shurong Tong.

Soutenue en 2010

à Troyes .

  • Titre traduit

    Qualité des données pour l'aide à la décision dans la conception de produits


  • Résumé

    La conception des produits implique de grandes quantités de décisions (MQD). Le soutien pertinent et efficace des connaissances est important pour les décisions. La plupart des travaux ont été réalisées sur les connaissances de conception comme support à la conception. Cependant la connaissance de fabrication sur la qualité des produits est également une caractéristique qui n'est pas jugé suffisant. Entre-temps, de grands volumes de données de fabrication sont générés et enregistrés. Des connaissances nécessaires à la production sont implicites dans ces données. Les travaux présentés dans cette thèse se concentre sur l'extraction de connaissances de fabrication de qualité dans ces données en utilisant des méthodes d'exploration de données et de retour d’expérience utiles pour les concepteurs de produits (une ontologie regroupant les éléments importants à la prise de décision a été définie). Des techniques de Data Mining sont ensuite exploitées afin de répondre aux problèmes de qualité de la connaissance en production. Un prototype support à la prise de décision en conception de produits a été défini. Il considère les critères de qualité dans l’extraction et la recherche des connaissances


  • Résumé

    This work studies knowledge extraction in manufacturing quality data (MQD) for support-ing design decisions. Firstly, an ontological approach for analyzing design decisions and identifying designer’s needs for manufacturing quality knowledge is proposed. The decisions are analyzed ranging from task clarification, conceptual design, embodiment design to detail design. A decision model is proposed in which decisions and its knowledge elements are illustrated. An ontology is constructed to represent the decisions and their knowledge needs. Secondly, MQD preparation for further knowledge discovery is described. The nature of data in manufacturing is described. A GT (group technology) and QBOM (Quality Bill of Material)-based method is proposed to classify and organize MQD. As an important factor, the data quality (DQ) issues related with MQD is also analyzed for data mining (DM) application. A QFD (quality function deployment) based approach is proposed for translating data consumers’ DQ needs into specific DQ dimensions and initiatives. Thirdly, a DM-based manufacturing quality knowledge discovery method is proposed and validated through two popular DM functions and related algorithms. The two DM functions are illustrated through real world data sets from two different production lines. Fourthly, a MQD-based design support proto-type is developed. The prototype includes three major functions such as data input, knowledge extraction and input, knowledge search

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Informations

  • Détails : 1 vol. (179-29 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 153-167 et p. [193]-[209]

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  • Bibliothèque : Université de Technologie. Service commun de la documentation.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : THE 10 WAN
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