Modélisation et fouille des processus en vue d'assister la prise de décisions dans le contexte de la conception et la supervision des systèmes

Process modelling and mining to support decision making in the context of systems design and supervision

• Auteur / Autrice : Widad Es soufi
• Direction : Lionel Roucoules, Esma Sioud
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Conception
• Date : Soutenance le 21/12/2018
• Etablissement(s) : Paris, ENSAM
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LISPEN - Laboratoire d’Ingénierie des Systèmes Physiques et Numériques
• Jury : Président / Présidente : Nada Matta
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Lionel Roucoules, Esma Sioud, Elise Vareilles, Christophe Bellamy
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Laurent Geneste

Mots clés

Mots clés contrôlés

Systèmes d'aide à la décision

Modélisation des données (informatique)

Mots clés libres

Apprentissage automatique

Traçabilité

Apprentissage automatique

Aide à la décision

Apprentissage automatique

Decision making support

Machine learning

Process modelling

Contextual change management

Machine learning

Résumé

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 (i) les processus de conception et de supervision des systèmes de plus en plus chaotiques, (ii) les données au sein des organisations de plus en plus difficiles à exploiter et (iii) les ingénieurs de plus en plus perdus lors de la prise de décision. En effet, plusieurs problèmes sont identifiés dans les milieux industriels et qui peuvent être classés en trois catégories : (i) difficultés lors de la recherche, la visualisation et l'échange de l'information, (ii) difficultés lors de la prise de décision et (iii) difficultés lors de la gestion des changements de contexte. A travers ce travail, nous proposons un système d'aide à la décision intelligent et 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 de capturer la façon comment ils sont exécutés. Le module d'aide à la décision permet de proposer le pattern le plus adapté au contexte de la décision ainsi que les paramètres de ses activités 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 du contexte. Le système proposé est entièrement vérifié et à moitié validé dans le contexte du projet Gontrand, visant la supervision intelligente et en temps réel des réseaux de gaz favorisant l'injection du gaz vert. Pour qu'il soit entièrement validé, les performances du système doivent être analysées après l'intégration et l'exploitation de ce dernier dans un milieu industriel réel.

Data sets are growing rapidly because of two things. First, the fourth industrial revolution that aims to transform factories into smart entities in which cyber physical systems monitor the physical processes of the factory. Second, the need to innovate in order to achieve and maintain competitiveness. Due to this huge volume of data (Big Data), (i) design and supervision processes are becoming chaotic, (ii) data within organizations is increasingly becoming difficult to exploit and (iii) engineers are increasingly lost when making decisions. Indeed, several issues are identified in industry: (i) when researching, visualizing and exchanging information, (ii) when making decisions and (iii) when managing contextual changes. Through this research work, we propose an Intelligent and modular Decision Support System (IDSS), where each of the four modules solves one of the identified issues. Process modelling and traceability modules aim to model processes and capture how they are actualy executed. The decision support module proposes the process patterns that best fit the decision context, as well as their most significant activity parameters. The contextual change management module continuously updates the decision-making module, in order to handle the dynamic aspect of the decision context. The proposed system is fully verified and half-validated in the context of the Gontrand project, aiming at intelligent and real-time supervision of gas networks favoring the injection of green gas. In order to be fully validated, the performance of the system must be analyzed after integrating and exploitating it in a real industrial environment.