Defensa de tesis "Modelización de un soporte a la decisión basado en inteligencia artificial para sistemas ciber-físicos: Aplicación al mantenimiento en el ámbito del Transporte"".

Resumen en francés

Los sistemas ciberfísicos (SPF) son sistemas complejos e interconectados, en los que convergen las tecnologías digitales con el mundo físico, que han revolucionado muchos sectores empresariales. La Internet de los objetos (IOT) también ha fomentado la recopilación masiva de datos, contribuyendo al desarrollo del "Big Data". Sin embargo, el desarrollo de la IOT y los PCS ha traído consigo retos, principalmente relacionados con la gestión de cantidades masivas de datos y la toma de decisiones. Sin embargo, el desarrollo de enfoques como Data Analytics y Machine Learning ofrece soluciones mediante la identificación de patrones o características "ocultas" dentro de estos datos masivos.

Big Data.

Esta tesis aborda esta cuestión de la toma de decisiones utilizando enfoques y técnicas de Inteligencia Artificial y se centra más específicamente en el ámbito de aplicación del Transporte. Los sistemas de transporte modernos, considerados como sistemas ciberfísicos complejos, incorporan una amplia variedad de equipos mecatrónicos. Son cada vez más autónomos, están dotados de sensores que les permiten percibir su entorno y de recursos que permiten interactuar con los gestores de flotas. Un enfoque global de gestión de flotas puede mejorar diversas funciones, como la planificación del mantenimiento y la gestión de las operaciones.

La tesis se centra en los bucles cibernéticos asociados a la operación de sistemas ciber-físicos, con énfasis en la actividad de mantenimiento. Propone una ayuda a la toma de decisiones mediante la caracterización de los bucles cibernéticos, la especificación de las necesidades de los responsables de la toma de decisiones y el desarrollo de enfoques de Aprendizaje Automático respetando los requisitos de genericidad e independencia tecnológica. La modelización de esta asistencia se basa en una descomposición holónica del SCP y utiliza la tipología de Rasmussen en el nivel de procesamiento de la toma de decisiones. Una guía metodológica acompaña a este enfoque.

Los conceptos propuestos en este trabajo de tesis han sido validados a través de dos colaboraciones industriales. Una primera colaboración con la empresa marroquí STMF ha optimizado el mantenimiento de una flota de camiones que transportan materiales peligrosos. Una segunda colaboración con ALSTOM tiene como objetivo mejorar el crecimiento de la fiabilidad del material rodante ferroviario mediante la detección de señales tempranas de fallo.

El objetivo de esta colaboración es mejorar la fiabilidad del material rodante ferroviario mediante la detección de señales tempranas de fallo.

Palabras clave

Apoyo a la toma de decisiones, Sistema ciberfísico, Bucles cibernéticos, Inteligencia artificial, Mantenimiento.

Composición del jurado

Relatores:

Sr. Philippe THOMAS, Maestro de Conferencias, HDR, Universidad de Lorraine
Sr. Hassan EL GHAZI, Profesor, Instituto Nacional de Correos y Telecomunicaciones de Rabat

Examinadores:

Sra. Hasna CHAMLAL, Profesora Habilitada, FSAC, Universidad Hassan II de Casablanca
Malika ZAZI, Profesora, ENSAM-Rabat, Universidad Mohammed V, Rabat
. Olivier SENECHAL, Profesor, Universidad Politécnica de Altos de Francia
Maroua NOUIRI, Profesora, Universidad de Casablanca Sra. Maroua NOUIRI, Profesora titular, Universidad de Nantes

Prof. Malika ZAZI, Profesora, ENSAM-Rabat, Universidad de Rabat

Codirectores de tesis:

Sr. Yves SALLEZ, Profesor, Université Polytechnique Hauts-de-France
Sr. Badr ABOU EL MAJD, Profesor, FSR, Universidad Mohammed V, Rabat