Contribution au diagnostic automatique des défaillances, des causes et des effets, application au domaine automobile

A new modular framework for automatic diagnosis of fault, symptoms and causes applied to the automotive industry

• Auteur / Autrice : Armin Azarian
• Direction : Patrick Martin, Wolfgang Seemann
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique. Traitement du signal
• Date : Soutenance en 2009
• Etablissement(s) : Paris, ENSAM

Mots clés

Mots clés contrôlés

Automobiles -- Pièces

Efficience (gestion)

Résumé

Cette thèse explore le domaine du diagnostic appliqué à l’automobile basé sur le produit SIDIS Enterprise développé par Siemens AG. Au début, une analyse est conduite de l’importance du réseau après-vente pour les constructeurs et leurs places dans la chaine de valeur de l’automobile ainsi que les contraintes industrielles des outils d’aide au diagnostic. L’une d’elle est de limiter le coût de développement des modèles pour le diagnostic. De plus, une analyse approfondie démontre que la part des composants électroniques et des pannes d’origine électronique des véhicules à tendance à augmenter tout en complexifiant la localisation de leurs origines. Le besoin d’un outil moderne pour les constructeurs est essentiel pour la satisfaction client et pour l’image de marque. Ces travaux ont conduit au développement d’une plateforme modulaire pour le diagnostic composée : d’un module de recherche des symptômes, un système automatisé d’échange de fichier ODX, une méthode de diagnostic hybride et d’un moteur d’évaluation du retour d’expérience. Le premier module est dédié à l’interprétation et au mappage de la description des symptômes en langage naturel. Le second module permet aux auteurs des bases de données et des connaissances d’importer automatiquement les fichiers de descriptions des calculateurs électroniques. Les deux derniers sont dédiés à un algorithme de diagnostic qui combine les différentes sources de connaissances et bénéficie du retour d’expérience pour compléter automatiquement les modèles. Ces modules contribuent à l’objectif de réduction des coûts de développements des modèles pour le diagnostic et diminue significativement l’orbite des sessions de diagnostic guidé.

This dissertation explores the field of diagnosis applied to the automotive industry based on SIDIS Enterprise developed by Siemens AG. At the beginning we analyzed the importance of the after-sale world for car manufacturers and in the automotive value chain, as well as the requirements of manufacturers for computer assisted diagnostic tools. One important requirement for manufacturers was to limit the post development cost of models for the diagnosis. Furthermore, the analysis shows that electronic failures increase as well as electronic equipment with the consequences that the failure localization becomes more and more complex. The need for computer assisted tools for car manufacturers was therefore essential in order to save time for the fault localization, for the client’s satisfaction, and for the image of the brand. This thesis leads to a global modular framework for automotive diagnosis composed by: a perceived symptom search engine, an automatic ODX exchange system, a hybrid heuristic and model based diagnostic strategy, a feedback engine. The first module is concerned with the interpretation and mapping of qualitative failure descriptions in natural language. The second module allows authors of the database and knowledge network to automatically import Electronic Control Units description files. The last ones are concerned with the development of a diagnosis algorithm, which combines all different knowledge sources and benefits from the return of experience for the auto completion of the models. All these modules contribute to the overall reduction of the costs of models for the diagnosis.