Subvention

Système de production cyberphysique pour les petits ensembles de données générés par les procédés d’assemblage et de formage : Soudage par friction-malaxage et formage à chaud

Dans les environnements de production, une chaîne de procédés comprend généralement un grand nombre de paramètres et d’indicateurs de rendement clés (IRC), par exemple de 10 à 100 paramètres et de 2 à 20 IRC. Afin d’utiliser avantageusement les connaissances tirées des données recueillies, il faut construire rapidement des modèles exploitables. Dans de nombreux cas liés à la science des données de fabrication, les données numériques ne sont pas suffisamment précises et les données expérimentales sont relativement très coûteuses. Dans le cas présent, où plusieurs opérations prennent énormément de temps à s’effectuer, l’acquisition des données est particulièrement coûteuse. Les petits ensembles de données de moins de 10 000 échantillons pour l’apprentissage automatique posent un problème. Une nouvelle méthode d’évaluation développée par l’Institut Fraunhofer pour les machines-outils et les techniques de formage a été conçue pour construire des modèles multivariés et sera adaptée pour fonctionner parallèlement à la nouvelle chaîne de procédés du CNRC en cours de développement pour l’assemblage et le formage. Le projet démontrera que même avec un nombre d’échantillons sensiblement inférieur à 10 000, il est possible d’obtenir de bons modèles en adaptant la méthode de l’institut Fraunhofer. Il sera aussi montré que le nombre minimal d’échantillons doit être supérieur au nombre de paramètres d’entrée variables d’un facteur de trois. Ainsi, les modèles utiliseront mieux le contenu informatif des données disponibles et pourront être utilisés pour le contrôle en cours de procédés de l’ensemble de la chaîne de fabrication.