L’injection de données de mesure fiabilisées après traitement par le module B.M.R dans les algorithmes de Machine Learning de l’application GPC de surveillance temps réel des procédés industriels apporte aux industriels une garantie d’amélioration significative de leur productivité, et de la qualité de leur produits

1. Solution logicielle complète d’amélioration et
de surveillance des procédés industriels
Avec traitement statistique préalable des
mesures.
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2. Présentation de l’innovation :
Solution logicielle complète d’amélioration et de surveillance des
procédés industriels qui intègre un module de traitement statistique des
mesures.
L’injection de données de mesure fiabilisées après traitement par le
module B.M.R dans les algorithmes de Machine Learning de l’application
GPC de surveillance temps réel des procédés industriels apporte aux
industriels une garantie d’amélioration significative de leur productivité,
et de la qualité de leur produits
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3. En quoi est-ce novateur par rapport aux solutions existantes sur le marché ?
➢Les deux solutions logicielles sont innovantes indépendamment
➢Les outils du Global Process Control, qui relèvent du Machine Learning, sont basés sur le
modèle probabiliste multivarié original et sur des méthodes d’analyses statistiques
multidimensionnelles exclusives adaptées à la production industrielle. ils sont des plus
sobres en énergie dans le monde des algorithmes d’intelligence artificielle.
➢Le B.M.R (Bayesian Measurement Refinment) implémente un processus nouveau qui
intègre la détermination objective des incertitudes de mesure, la déconvolution des
mesures observées et l’application du théorème de Bayes pour fiabiliser les mesures. La
déconvolution consiste à « soustraire » statistiquement l’incertitude de mesure des
observations. Le théorème de Bayes permet de calculer la valeur la plus probable qui «
se cache » derrière la simple mesure.
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4. Modèle de l’environnement industriel du Global Process Control
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5. Algorithmes de Machine Learning
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6. optimise les actions correctrices en 4 étapes
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7. B.M.R (Bayesian Measurement Refinment suivant Deltamu
Réalité : TOUTES LES MESURES SONT FAUSSES
Etape 1 : Evaluation des incertitudes de mesure
=>
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8. B.M.R (Bayesian Measurement Refinement suivant Deltamu
Réalité : TOUTES LES MESURES SONT FAUSSES
Etape 2 : Déconvolution des valeurs mesurées observées
=>
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9. B.M.R (Bayesian Measurement Refinement suivant Deltamu
Réalité : TOUTES LES MESURES SONT FAUSSES
Etape 3 : Application du théorème de Bayes
=>
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10. v
Une association de solutions
pour un résultat optimal
Process
ou Equipement
Sorties
Produits
Déchets
Entrées
Consommables
Environnement
Réglages
Caractéristiques CaractéristiquesCaractéristiques
Analyse d’historiques
Analyse
temps réel
Qualité
Arrêts
Coûts
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11. Une association pour un résultat optimal
Caractéristiques
Process ou Equipement
Analyse d’historiques
Analyse
temps réel
➢ Identification rapide et précise des anomalies
➢ Interprétation facilitée des sources des problèmes
➢ Diminution du nombre de rebuts et retours clients
➢ Down Time augmenté avec moins de fausses alertes
➢ Réduction du nombre de variables à surveiller
➢ Optimisation des procédés
➢ Automatisation de la surveillance 11

12. Offre produit et services
Caractéristiques
Process ou Equipement
Analyse d’historiques
Analyse
temps réel
➢ Implémentation conjointe des produits
➢ GPC-System et Deltamu
➢ Interface entre les applications et le SI clients
➢ Prestation complète
➢ Qualité de la mesure
➢ Analyse des anomalies, optimisation procédés
➢ Mise en place de la surveillance 12

13. Contact
Nom : COURRIER
Prénom : Pascal
Fonction : Business Development
Téléphone : 06 29 89 43 81
Email : pascal.courrier@gpc-system.com
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