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Poster De Conférence Année : 2023

Recherche des meilleures explications d'incidents sur une ligne de production

N Cointe
  • Fonction : Auteur
M Sylvain
  • Fonction : Auteur

Résumé

Using digital twins of industrial equipments offers the possibility to get a better understanding of a working production line condition, as well as simulating hypothetical situations, such as a new installation or different parameters. However when an incident occurs on the runtime, if the cause of such event is not captured by the modeling design choices of this digital twin, it may conduct to a misinterpretation and even push the user to make wrong decisions. In this state of the art and prospective article, we explore the possibility to use a group of agent to react when such event is detected and then generate and explore a set of alternative scenarios. The most likely explainations, evaluated through an argumentation among agents, is then presented to the end user.
Disposer de jumeaux numériques des équipements industriels donne la possibilité de mieux comprendre l'état d'une chaîne de production en fonctionnement, et également de simuler des situations hypothétiques, telles qu'une nouvelle installation ou de nouveaux paramètres. Cependant, lorsque survient en production un incident dont la cause échappe à la modélisation choisie lors de la conception ou de la configuration du jumeau numérique, celui-ci peut se trouver dans l'incapacité de remplir correctement son rôle, voire même induire en erreur les utilisateurs. Cet article d'état de l'art et de prospection explore la possibilité, en cas de détection d'incident, de faire appel à un collectif d'agents autonomes pour générer et explorer un ensemble de scénarios alternatifs et présenter à un utilisateur les explications jugées comme étant les plus vraisemblables.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04160828 , version 1 (12-07-2023)

Licence

Paternité

Identifiants

  • HAL Id : hal-04160828 , version 1

Citer

N Cointe, M Sylvain. Recherche des meilleures explications d'incidents sur une ligne de production. Christelle Launois; Catherine Roussey. 9ème Conférence Nationale sur les Applications Pratiques de l’Intelligence Artificielle APIA@PFIA2023, Jul 2023, Strasbourg, France. AFIA-Association Française pour l'Intelligence Artificielle, Actes de la 9ème Conférence Nationale sur les Applications Pratiques de l’Intelligence Artificielle (APIA) PFIA 2023, pp.28-31, 2023. ⟨hal-04160828⟩

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