Grant: Discovery Grants Program - Individual
Royal Military College of Canada
$42,194.60
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.
FY 2022-23
Summary
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.
Program
Discovery Grants Program - Individual
Recipient
Location
Ontario, Canada
Recipient Type
Academia
Type
Grant
Source
NSERC's Awards Data
As published
Application id
RGPIN-2022-03256
Name nom
Chehri, Abdellah
Department département
Sciences appliquées - Sciences appliquées
Organization id
30
Institution établissement
Royal Military College of Canada
Province en
Ontario
Province fr
Ontario
Country en
CANADA
Country fr
CANADA
Fiscal year exercice financier
2022
Competition year année de concours
2022
Award amount
42194.6
Program id
RGPIN
Program name en
Discovery Grants Program - Individual
Program name fr
Programme de subventions à la découverte - individuelles
Group en
DISCOVERY RESEARCH
Group fr
RECHERCHE AXÉE SUR LA DÉCOUVERTE
Committee code
1510
Committee name en
Electrical and Computer Engineering
Committee name fr
Génie électrique et informatique
Area of application code
1207
Area of application group en
Advancement of knowledge
Area of application group fr
Avancement des connaissances
Area of application en
Information, computer and communication technologies
Area of application fr
Technologie de l'information, des ordinateurs et des réseaux de communications
Research subject code
2500
Research subject group en
Electrical and electronic engineering
Research subject group fr
Génie électrique et électronique
Research subject en
Electrical and electronic engineering
Research subject fr
Génie électrique et électronique
Installment
inst:1
Partie
1
Nb partie
5
Application title
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.
Application summary
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.