Soutenance thèse - Fombonne de Galatheau Anthony

Soutenance de thèse - Anthony FOMBONNE DE GALATHEAUEn vue de l’obtention du grade de Docteur en Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication, spécialité « Automatique Productique Robotique », Anthony Fombonne de Galatheau présentera ses travaux intitulés : « Stratégie d’implémentation de la maintenance prédictive dans un contexte industriel de l’industrie 4.0 : une approche basée sur le machine learning » le 28 juin à Lorient.

Date 28/06

Résumé

Stratégie d’implémentation de la maintenance prédictive dans un contexte industriel de l’industrie 4.0 : une approche basée sur le machine learning.

Cette thèse propose une stratégie de maintenance prédictive appliquée à un cas industriel avec Dynavia, une entreprise spécialisée dans la fabrication de systèmes de traitement des semences. Le système de Dynavia est innovant et assure la sécurité des opérateurs tout en permettant un traitement local sur les semences. Pour mettre en place la maintenance prédictive, un workflow a été établi pour identifier un composant idéal, collecter et préparer les données de plusieurs sources, créer un modèle de machine learning pour faire des prédictions et en assurer la maintenabilité lorsque le modèle se dégrade. Cette stratégie permet ainsi de mettre en place la maintenance prédictive pour ce projet industriel.

Dans cette thèse, une expérimentation de la détection d'anomalie a été réalisée sur une pompe de dosage industrielle à l'aide d'un algorithme de réseaux de neurones récurrents (LSTM et GRU) en utilisant la variable de la densité du produit dans la pompe. Différentes combinaisons d'architectures ont été testées pour identifier le modèle optimal. Les résultats montrent que tous les modèles testés ont détecté des anomalies similaires aux trois cas de maintenance réels déclarés par le client, avec des différences dans les écarts d'erreur d'évaluation des modèles et dans le temps d'apprentissage. Les modèles ont également été testés avec la pression aval de la pompe, et bien qu'il y ait place à l'optimisation, ils ont détecté des anomalies dans le troisième cas de réelle défaillance.

Mot clés : Stratégie Maintenance prédictive, détection d’anomalies, usine intelligente, apprentissage profond

Abstract

Predictive maintenance implementation strategy in an industry 4.0 context: a machine learning based approach

This thesis proposes a predictive maintenance strategy applied to an industrial case with Dynavia, a company specialized in the manufacture of seed treatment systems. Dynavia's system is innovative and ensures the safety of the operators while allowing a local treatment on the seeds. To implement predictive maintenance, a workflow was established to identify an ideal component, collect and prepare data from multiple sources, create a machine learning model to make predictions and ensure maintainability when the model degrades. This strategy thus enables the implementation of predictive maintenance for this industrial project.

In this thesis, an experiment of anomaly detection was performed on an industrial dosing pump using a recurrent neural network algorithm (LSTM and GRU) using the variable of the density of the product in the pump. Different combinations of architectures were tested to identify the optimal model. The results show that all tested models detected anomalies similar to the three actual customer-reported maintenance cases, with differences in model evaluation error gaps and learning time. The models were also tested with pump downstream pressure, and while there is room for optimization, they detected anomalies in the third real failure case.

Keywords: Predictive maintenance strategy, anomaly detection, smart factory, deep learning

Membres du jury :

• Pr Zineb SIMEU-ABAZI, Professeure des Universités, Rapporteur, Polytech Grenoble
• Dr Philippe THOMAS, Maître de Conférences HDR, Rapporteur, Université de Lorraine
• Pr Nathalie JULIEN, Professeure des Universités, Directrice de thèse, Université Bretagne Sud
• Dr Alexandru-Liviu OLTEANU, Maître de Conférences, Encadrant de thèse, Université Bretagne Sud
• Pr Catherine DA CUNHA, Professeure des Universités, Membre du jury, École Centrale de Nantes

Membre du jury invité :

• M. Steven LE GARREC, Ingénieur, entreprise DYNAVIA

Les travaux sont dirigés par Nathalie Julien et encadrés par Alexandru-Liviu Olteanu

École doctorale MathSTIC N°644

Informations pratiques

Mercredi 28 juin à 9h

Amphithéâtre

Ecole d'Ingénieurs (ENSIBS)

56100 Lorient

France