Conception et validation d'approches novatrices pour les réseaux IIoT et l'utilisation de l'intelligence artificielle pour la maintenance prédictive à l'ère Industrie 4.0.
IIoT 的新方法的概念和验证以及工业 4.0 维护预防的智能技术的利用。
基本信息
- 批准号:RGPIN-2022-03256
- 负责人:
- 金额:$ 3.07万
- 依托单位:
- 依托单位国家:加拿大
- 项目类别:Discovery Grants Program - Individual
- 财政年份:2022
- 资助国家:加拿大
- 起止时间:2022-01-01 至 2023-12-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Le secteur industriel est une pierre angulaire de l'économie canadienne moderne, représentant environ 174 milliards de dollars, soit plus de 10 % du produit intérieur brut (PIB) du Canada. Cependant, ce secteur est confronté à des défis économiques (mondialisation, compétition internationale) et démographiques importants (vieillissement de la population, la pénurie de la main-d'ouvre). L'industrie 4.0 est une initiative stratégique visant à combiner radicalement les processus de fabrication, l'automatisation et les technologies de l'information et des communications (TIC) dans un réseau vertical au sein d'une même entité. Avec cette révolution numérique, les frontières entre le monde physique et digital s'amenuisent pour donner vie à une usine 4.0 interconnectée dans laquelle les opérateurs, les machines et les produits interagissent. Cette transformation est promise par l'IIoT « Internet des objets industriels » qui connectera le monde physique des machines et le monde virtuel de la technologie de l'information. L'IIoT permettra l'accessibilité de quantités beaucoup plus importantes de données, à des vitesses beaucoup plus élevées et bien plus efficaces qu'auparavant. Métaphoriquement, ces données sont dans un coffre au trésor actuellement enfoui au fond d'un océan. Les données générées par l'IIoT alimentent des algorithmes, à bases d'intelligence d'artificielle, pour détecter les anomalies annonciatrices de pannes, c'est le principe de la maintenance prédictive. Des avancées encore inimaginables il y a cinq ans sont pourtant aujourd'hui bien réelles. Bien que les simulations constituent un moyen rapide de tester une hypothèse avant une mise en ouvre fastidieuse, elles dépendent fortement de la précision des modèles et ont tendance à sous-estimer les problèmes qui peuvent survenir dans des scénarios pratiques. Par ailleurs, très peu d'études ont analysé l'effet du nombre et du choix des canaux sur la diversité des routes du réseau IIoT. Dans cette optique, ce programme de recherche vise à développer de nouveaux algorithmes pour améliorer les performances et l'agilité des réseaux de l'IIoT dans un environnement industriel. Il est en effet indispensable de se doter d'un réseau industriel sans fil intelligent et robuste. Les principaux objectifs de recherche sont : (i)Proposer une méthodologie permettant d'encadrer les scénarios d'adoption de la technologie IIoT dans une installation industrielle, (ii)Améliorer la fiabilité d'un réseau d'IIoT, via des modélisations, expérimentations et simulations. (iii)Modéliser un canal de propagation des réseaux IIoT en environnement industriel. (iv)Évaluer et comparer les différentes techniques de classification des données industrielles et développer un algorithme pour la détection des anomalies alimenté par l'intelligence artificielle.
Cependant, ce secteur est Faceté à des défis économiques(世界化、竞争)国际)和人口统计学的重要问题(vieillissement de la Population, la pénurie de la main-d'ouvre)。 Cette 转型是 IIoT 的承诺 « Internet des objets industriels » qui connectera le monde机器的本质和信息技术的美德。令人难以想象的海洋。五天之后。实践和敏捷场景研究的主要目标:(i) 场景方案永久方法论的提出者工业物联网技术,(ii) 通过建模、实验和模拟改善工业物联网的可行性 (iii) 工业物联网环境分类技术的建模者。多尼斯工业和开发人工智能食品异常检测算法。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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