Soutenance de thèse de Widad ES-SOUFI

L’industrie actuelle est en plein développement suite à la mise en œuvre du concept de l’industrie 4.0 visant à rendre l’usine une entité intelligente, en combinant les processus et pratiques industriels avec les technologies de l’information et de communication récentes comme les systèmes cyber-physiques et l’internet des objets connectés (IoT), entre autres. Ce développement industriel, ainsi que le besoin d’innover pour atteindre et maintenir la compétitivité favorisent une augmentation phénoménale du volume de données (connue sous le nom de Big Data), rendant ainsi les processus de conception et de supervision des systèmes de plus en plus complexes, les données au sein des organisations de plus en plus difficiles à exploiter et une augmentation croissante des prises de décision. En effet, plusieurs problèmes sont identifiés dans les milieux industriels et qui peuvent être classés en trois catégories : difficultés lors de la recherche, la visualisation et l’échange de l’information, difficultés lors de la prise de décision et difficultés lors de la gestion des changements de contexte. A travers ce travail, nous proposons un système d’aide à la décision modulaire, dont chacun des quatre modules résout un des problèmes identifiés. Les modules de modélisation et de traçabilité des processus permettent de modéliser les processus et leur exécution. Le module d’aide à la décision permet de proposer le pattern le plus adapté au contexte de décision ainsi que les paramètres les plus significatifs. Le module de gestion des changements contextuels permet de continuellement mettre à jour le module de prise de décision, lui permettant ainsi de tenir compte de l’aspect dynamique des données du contexte. Le système proposé est illustré et validé dans le contexte du projet Gontrand, visant la supervision en temps réel des réseaux de gaz favorisant l’injection du gaz vert.