SMART
Innovation
Développement technologique
Développement entrepreneurial
DESCRIPTION DU PROJET
A l’ère de la mondialisation et de la quatrième révolution industrielle, les entreprises doivent continuellement innover pour améliorer leurs performances et demeurer compétitives.
Le projet SMART vise à améliorer l’innovation, la productivité et la compétitivité des PMEs en développant des solutions de surveillance et d’analyse intelligentes grâce au développement de méthodes, d’algorithmes et d’outils permettant aux PMEs de collecter des données représentatives du fonctionnement de leurs systèmes de production, de traiter ces données pour détecter des anomalies (ou des signaux avant-coureurs de défaillances) et d’en diagnostiquer les causes probables, d’anticiper les pannes et de prendre des décisions en conséquence. On parle ainsi de « Prognostics & Health Management (PHM) ». Ce dernier permet de développer davantage les maintenances conditionnelle et prédictive et de réduire les maintenances corrective et systématique.
Le projet est réalisé par un consortium constitué de partenaires académiques et industriels des deux côtés de la frontière franco-espagnole qui offrent des compétences scientifiques et technologiques complémentaires.
RÉALISATIONS OBTENUES
Développement d'un nouvel indicateur de santé pour la détection des défaillances :
- Construction d'un nouvel indicateur de santé robuste à partir de plusieurs caractéristiques statistiques.
- Test de l'indicateur proposé sur plusieurs études de cas différentes (robot, générateur, moteur).
- Détection des défaillances avec différents paramètres de surveillance (courant, tension, vibration, paire).
- Amélioration de la précision des algorithmes d'apprentissage automatique pour un diagnostic efficace.
Développement d'un diagnostic en ligne efficace des dérives inconnues dans les robots multi-axes :
- Développement d'une nouvelle méthode pour la surveillance directe et indirecte de la dérive des axes du robot.
- Proposition d'un algorithme de fusion d'informations pour le diagnostic en ligne des dérives.
- Localisation de l'origine d'une dérive inconnue apparaissant sur un ou plusieurs axes du robot.
Développement d'une nouvelle approche de prévision hybride pour traiter les incertitudes dans l'estimation de la durée de vie restante d'un système de portes de métro.
- Construction d'un modèle de prévision récursif pour identifier les RUL ("remaining useful life" - durée de vie restante) incertaines qui peuvent exister.
- Fusion des indicateurs de prévision et de la durée de vie restante incertaine pour l'estimation de la durée de vie restante finale.
- Combinaison de modèles de prévision récursifs et directs pour le pronostique en ligne.
Période de réalisation
de janvier-2018 à février-2021
Coût total prévu
843 343,36 €
FEDER approuvé
548 173,23 €
Bénéficiaires
Chef de file (premier bénéficiaire)
Ecole Nationale d’Ingénieurs de Tarbes
Autres bénéficiaires:
METALLICADOUR, INGENIA-CAT S.L., Instituto Tecnológico de Aragón, Universitat Politècnica de Catalunya,
PLUS GRAND DÉFI AFFRONTÉ
Mieux choisir les capteurs et le système d’acquisition des données.
