Ingénierie hautement productive et collaborative à base de connaissances métier : vers une méthodologie et un méta-modèle de gestion des connaissances en configurations

par Julien Badin

Thèse de doctorat en Mécanique

Soutenue le 29-11-2011

à Belfort-Montbéliard , dans le cadre de École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (UFC / UTBM) , en partenariat avec Laboratoire Mécatronique 3 M - Méthodes, Modèles, Métiers (laboratoire) .

Le président du jury était Eric Bonjour.

Le jury était composé de Laurent Petit.

Les rapporteurs étaient Michel Tollenaere, Abdelaziz Bouras.


  • Résumé

    Ces travaux de recherche concernent le domaine de l’ingénierie des connaissances pour laconception de produits et plus particulièrement les phases amont du couple produit-simulation dansle processus de conception.Au cours de ces différentes phases amont, les acteurs d’un même projet utilisent simultanément denombreuses modélisations géométriques et comportementales du produit. Ils peuvent aussi avoirrecours à plusieurs outils logiciels hétérogènes, communiquant très difficilement entre eux.Dans ce contexte, le partage des connaissances entre les différents modèles métiers apparait commeune nécessité. En effet, concevoir un produit implique une gestion des connaissances d’unegranularité fine en tenant compte de leur niveau de maturité et de leur cohérence.Le recours à de nouvelles méthodes et de nouveaux outils est alors nécessaires dans le but desoutenir l’approche globale PLM et continuer à optimiser et rationaliser le processus de conceptionde produits.Dans ce cadre, nous proposons une approche qualifiée de KCM – Knowledge ConfigurationManagement, basée sur la gestion des connaissances de granularité fine, en configurations. Cetteapproche est de nature à favoriser la collaboration entre les acteurs d’un projet, en améliorant lacapitalisation, la traçabilité, la réutilisation et la cohérence des connaissances, utiliséessimultanément dans plusieurs activités en parallèle du processus de conception.Les principaux résultats de notre travail de recherche se structurent autour de trois axes :· Une méthodologie de gestion des connaissances en configurations qualifiée de KCMethod.· Un méta-modèle, baptisé KCModel, de structuration des concepts manipulés parKCMethod.· Une maquette de faisabilité sous forme d’outil logiciel ADES, permettant d’expérimenteret valider notre approche.L’ensemble des résultats obtenus s’articule autour d’une solution logicielle de nouvelle génération,qualifiée de KCManager, permettant de déployer en entreprise l’ensemble de la démarche proposée.

  • Titre traduit

    Highly productive and collaborative engineering, knowledge-based : toward a methodology and ameta-model of knowledge management in configurations


  • Résumé

    This research work deals with the field of knowledge engineering for product design, especially theupstream phases of the design-simulation couple in the product design process.In these phases, the project participants use many geometric and behavioural models of the productin parallel, while using multiple heterogeneous software tools, with difficulties to communicatebetween each other. However, especially in the upstream phases of the design process, designing aproduct requires sharing fine granularity knowledge between the different expert models, takinginto account their levels of maturity and consistency. Consequently, new methods and tools arethen needed in order to support the overall PLM approach and continue to optimize and streamlinethe product design process.Thus, in this research context, we propose an approach referred to as KCM – KnowledgeConfiguration Management, based on management of fine granularity knowledge in configuration.This approach is likely to improve collaboration between project participants, improvingcapitalization, traceability, reuse and consistency of the knowledge used simultaneously on severalactivities in parallel within the design process.The main results of our research are structured around three axes :· A methodology for knowledge configuration management qualified as KCMethod.· A meta-model, called KCModel, structuring concepts manipulated by KCMethod.· A model of feasibility, namely ADES software tool, allowing testing and validation ourapproach.The overall results are articulated around a next-generation software solution, described asKCManager, in order to deploy the approach proposed.


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