![]() ![]() ![]() Information and data analytical methods become valuable components in organisations, enabling knowledge dissemination and collaboration among stakeholders to address better performance in developing new customisable products.Ĭonsidering the features proposed for the lifecycle of the Power Transformer, there is a complementarity between Knowledge-Based Engineering and Digital Twin. In this context, this work aims to study how the availability of data and information provided through the Digital Twin approach will impact product design and engineering processes. The difficulty is that the current product design and engineering processes are not designed to take advantage of the rich data available through implementing the Digital Twin concept and their potential for knowledge extraction. Moreover, during the lifecycle of a Power Transformer, a large amount of data is generated, from its concept, design, manufacturing, and opera1tion until disposal. Creative and high-value stakeholders spend their time on low-value repetitive tasks and fail to implement authentic innovation practices. Une application pratique a été faite sur deux bases de données réelles provenant de deux industriels différentsĪt Efacec, turning PT compatible with Industry 4.0 trends is challenging since information is not shared efficiently abroad for stakeholders to make better decisions. Le système à base de connaissances proposé est implémenté dans un Framework global d’aide à la décision, développé dans le cadre du projet ANR collaboratif appelé Smart Emma. La fonction de diagnostic permet de comprendre les causes de ces défaillances et de proposer des solutions d’amélioration, à travers la réutilisation des connaissances stockées dans l’ontologie du domaine et un raisonnement à base de règles métiers. Cette thèse propose, dans un premier temps, un cadre conceptuel pour la structuration de bases de données et de connaissances hétérogènes, nécessaires pour la mise en place du SAD.Grace à une première fonction de traçabilité, le système capitalise la description des caractéristiques de tous les événements particuliers et les phénomènes malveillants pouvant apparaître au moment de l’usinage. ![]() L’approche proposée est appliquée au diagnostic de défaillance des machines d’usinage connectées. ![]() Ces travaux de recherche répondent ainsi à la problématique d’intégration données et connaissances industrielles, comme support aux systèmes d’aide à la décision. Les travaux de recherche de cette thèse s’intègrent dans un contexte de transition vers l’industrie du futur, et plus spécifiquement dans les industries d’usinage mécanique. Dans le cadre de sa quatrième révolution, le monde industriel subit une forte digitalisation dans tous les secteurs d’activité. ![]()
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