Méthodes statistiques pour la génération automatique de lois de commande efficaces

par Zhanhao Liu

Projet de thèse en Mathematiques

Sous la direction de Thomas Chambrion.

Thèses en préparation à l'Université de Lorraine , dans le cadre de Informatique, Automatique, Electronique-Electrotechnique, Mathématiques , en partenariat avec Institut Elie cartan de Lorraine (equipe de recherche) depuis le 08-03-2018 .


  • Résumé

    De nombreuses étapes de fabrication dans le groupe Saint Gobain impliquent de transformer de manière très précise des produits semi-finis, par exemple en chauffant ou en appliquant des forces sur des plaques de verres. La plupart du temps, aucun modèle satisfaisant de la transformation n'est disponible. Les différents réglages (puissance de chauffe, position des outils, ..) sont effectués par des régulateurs très simples mais pas forcément très pertinents (typiquement: des régulateurs PID prenant une seule variable en entrée) ou par des intervenants humains sur la base de leur seule expertise. Durant ou après ces transformations, de grandes quantités de données (parfois plusieurs milliers de variables pour chaque pièce) sont collectées. Ces données peuvent aussi bien être des mesures physiques en temps réel (comme des évolutions de température) que des contrôles qualités a posteriori (comme des mesures très précises de l'état de surface). Des séries temporelles sur plusieurs années sont disponibles sur certaines chaînes de production. Le but de la thèse est de proposer une méthode automatique de génération de lois de commande efficaces (dans l'idéal: optimales) pour chacune de ces étapes de fabrication. Le terme << lois de commande >> est à comprendre dans un sens très large qui inclut le calcul de la valeur d'un contrôle à un instant donné, mais aussi la détection de défaut ou d'usure des outils et la programmation d'opérations de maintenance préventive. Le mot << automatique >> sous-entend qu'on espère limiter le recours à l'expertise humaine uniquement aux étapes initiales de compréhension du problème métier.


  • Résumé

    Many production stages within the Saint Gobain group involve the very precise transformation of semi-finished products, for example by heating or applying forces on glass plates. Most of the time, no satisfactory model of transformation is available. The different settings (heating power, position of the tools, etc.) are made by very simple but not necessarily very relevant regulators (typically PID regulators taking a single input variable) or by human operators on the basis of their sole expertise. During or after these transformations, large amounts of data (sometimes several thousand variables for each piece) are collected. These data can be real-time physical measurements (such as temperature changes) as well as a posteriori quality controls (such as very accurate measurements of surface condition). Time series over several years are available on some production lines. The aim of the thesis is to propose an automatic method for generating efficient control laws (ideally optimal) for each of these manufacturing steps. The term ' control laws ' is to be understood in a very broad sense which includes the calculation of the value of a control at a given instant, but also the detection of defect or wear of the tools and the scheduling of preventive maintenance operations. The word 'automatic' implies that it is hoped to limit the use of human expertise only in the initial stages of understanding the business problem.