Jumeau Numérique pour la gestion de la connaissance et de son hétérogénéité

Thèse / Doctorat 36 mois

Bordeaux, Narcastet, Saint-Ouen-sur-Seine

ISAE Supméca

Association / Institution publique / LaboratoirePublic / Education

Publiée le 6 mai 2024

  • Contrat

    Thèse / Doctorat 36 mois

  • Localisations

    Bordeaux, Narcastet, Saint-Ouen-sur-Seine

  • Date de début

    Septembre 2024

  • Niveau d'étude

    Niveau Master, MSc ou Programme Grande Ecole

  • Télétravail

    Partiel

Offre de thèse : Jumeau Numérique pour la gestion de la connaissance et de son hétérogénéité (capitalisation et unification des pratiques industrielles, dans un contexte de continuité numérique multi-métier) – Application à la production aéronautique.



Résumé du projet de thèse

Inscrit dans la dynamique d’un projet global de transformation numérique du groupe Nexteam, ce projet de thèse participe à son anticipation aux évolutions industrielles et des aéronefs de demain.

Il repose notamment sur le développement d’un moyen pour gérer et pour capitaliser toute la Connaissance métier (savoir-faire et les bonnes pratiques), des processus à tous les niveaux de production, et à toutes les étapes, de la conception à la livraison, en intégrant les hétérogénéités inhérentes à ses spécialités, et aux évolutions à venir.

L’objet de la thèse sera de chercher, concevoir et développer des solutions pour capter, gérer, exploiter et pérenniser la Connaissance de différents corps de métier, notamment ceux de Nexteam (fonderie, chaudronnerie, usinage, traitement de surface, contrôles et essais, assemblage…).

Le/la doctorant(e) effectuera une analyse et une caractérisation des hétérogénéités, qui lui permettront de faire émerger les besoins en outils de capture et de capitalisation des connaissances métier. Il/elle pourra s’appuyer sur une précédente étude et autres démarches parentes déjà menées au sein du groupe pour enrichir ses travaux, et des approches ontologiques[1].

En confrontant les différentes interfaces identifiées, il s’agira d’assurer la continuité numérique de ces connaissances au travers d’environnements hétérogènes pour s’adapter aux différents besoins métiers et ainsi proposer une forme d’interface générique polymorphe.

La thèse devra fournir un modèle de connaissances unifié gérant l’hétérogénéité des usines, métiers, produits/processus jusqu’aux sous-traitants, voire aux clients, qui sera implémenté sous la forme d’un démonstrateur de MRL[2] (Manufacturing Readiness Level) niveau 7.


* Contexte

L’évolution de l’économie et du monde du travail génère une pression accrue sur les industries manufacturières pour l’amélioration de leur performance industrielle et de leur attractivité, pour faire face à la concurrence et aux variations rapides du marché.

Dans un contexte d’agilité, l’adaptation nécessaire doit s’appuyer sur les avancées technologiques de l’industrie 4.0 (Numérisation des activités, traçabilité, exploitation du retour d’expérience et des bonnes pratiques, amélioration continue appuyée par la technologie (IoT, assistance au travail par RV/RA) …).


Toutefois, face à la diversité et complexité des organisations propres à chaque industrie manufacturière, il est très difficile de trouver des solutions génériques adaptables à tous les métiers, tous les personnels et autres contraintes particulières de chaque entité.

Aussi, il devient crucial de développer le moyen de gérer et capitaliser toute la Connaissance métier des processus à tous les niveaux de production, et à toutes les étapes, de la conception à la livraison, en intégrant les hétérogénéités existantes et à venir.


Ainsi, le groupe Nexteam composé de 25 sites (France et international), 3 branches industrielles principales (fonderie, chaudronnerie, usinage), et une centaine de métiers orientés fabrication aéronautique, illustre parfaitement cette problématique.

L’organisation du groupe Nexteam et la variété des métiers mettent en évidence de nombreuses différences structurelles tant au niveau des modèles, des systèmes, des informations, des règles métier, mais aussi culturelles, comme les habitudes, les outils, et le vocabulaire associé. Ces différences rendent difficile le développement des interfaces nécessaires pour assurer une réelle continuité numérique inter-métiers, mais aussi tout au long du cycle de vie du produit.

Aujourd’hui, une grande partie de la Connaissance de chaque corps de métier de Nexteam (fonderie, chaudronnerie, usinage traitement de surface, contrôles et essais, assemblage…), doit être capitalisée, pérennisée, et exploitée, pour permettre notamment à l’expertise des uns d’enrichir celle des autres, et ainsi générer des optimisations significatives dans le niveau de qualité des produits, l’efficience des unités de production, et la capacité à s’adapter aux évolutions des futurs besoins technico-économiques, tout en maitrisant et améliorant la Responsabilité Sociétale de l’Entreprise.


Le groupe Nexteam supportera les activités de recherche, en partageant sa base d’expertise et en contribuant au développement des solutions applicables au niveau industriel et testées sur leur généricité.



* Objectifs

L’objectif principal de la thèse sera de répondre à la problématique de gestion et exploitation de la connaissance hétérogène multi-métier, multi-échelle, multi-site, appliquée à la production de pièces aéronautiques.


* Profil et compétences recherchées

Le candidat/la candidate doit avoir une bonne maîtrise dans au moins un des domaines suivants :

- génie mécanique

- production industrielle

- formalisation (mathématique) des problèmes


Une expérience en développement informatique ou en intelligence artificielle serait un plus (principalement langage Python ou Java).

Le profil recherché correspond aux formations suivantes : Diplôme en Master en Génie Industriel, Logistique ou Informatique, mais aussi Diplôme d’une Grande École d’Ingénieur généraliste ou d’autres formations similaires à l’international. Une bonne maîtrise de l’anglais est requise.


* Objectifs de valorisation des travaux de recherche du doctorant

Publications dans des revues de qualité et présentations lors de conférences et dans des salons professionnels.


Thématique

Capter, gérer et capitaliser toute la Connaissance métier (savoir-faire et les bonnes pratiques) des processus à tous les niveaux de production et à toutes les étapes de la production, en intégrant les hétérogénéités inhérentes à ses spécialités, afin d'assurer la continuité numérique de cette connaissance, nécessaire aux différents besoins métiers et aux évolutions à venir.


Domaine

La représentation et modélisation des connaissances,

Gestion de la connaissance (capitalisation, fouille et exploitation)

Ontologies

Sémantique logique et raisonnement


Méthode

Un premier état des lieux de ces différents aspects de l’entreprise est nécessaire. Il pourra s’enrichir et se référer à des travaux apparentés déjà réalisés au sein du groupe.

Parmi les hétérogénéités déjà identifiées qui devront être traitées :

·      Un réseau de 25 entreprises (typologie, implantation, métiers, organisation, maturité technologique (assistance, traçabilité, RETEX, capitalisation …))

·      Nature des outils/postes (manuel/auto, numérique/analogique…)

·      Données entrantes/sortantes par fonction/métier

·      Type de support et nature du média de la connaissance (numérique/écrit)

·      Type de données (qualitative/quantitative, qualité/fiabilité)

·      Processus amont/aval de chaque poste


L’hétérogénéité est donc polymorphe, multi-échelle et multi-niveau.

La gestion des connaissances prenant en compte l’hétérogénéité sera traitée par des ontologies, qui vont permettre de cartographier les spécificités de chacun des aspects de l’hétérogénéité, tout en mettant en évidence les grands concepts génériques.

Il sera donc nécessaire de créer un modèle de connaissances unifié pour gérer l’hétérogénéité entreprise, métier, produit/processus jusqu’à la sous-traitance, voire au client.

Cette ontologie sera également employée pour consolider une approche de conception concomitante d’un produit et de son processus de production associé.

L’analyse de la caractérisation des hétérogénéités permettra enfin de faire émerger les besoins en outils de capture et de capitalisation des connaissances métier, en vue de leur développement déployable en milieu industriel.

Les différentes interfaces identifiées pour assurer la continuité numérique de ces connaissances devront être confrontées à chaque environnement hétérogène pour s’adapter aux différentes situations envisagées et ainsi obtenir une interface générique polymorphe.


Résultats attendus

Les résultats attendus de cette thèse seront constitués des éléments suivants :

·      Outils de capture et de capitalisation des connaissances métier

·      Un modèle de connaissances unifié,

·      Une solution de gestion et mise à jour des ontologies lors de modifications de processus ou autre 

·      Une interface pour effectuer des requêtes de manière intuitive avec une IHM adaptative en fonction des métiers pour trouver des rapprochements entre produit, des liens outils entre entreprises...

·      Une méthodologie d’alignement des différentes ontologies correspondantes afin de fournir les interfaces nécessaires à la gestion de leurs hétérogénéités

Ce travail permettra en contexte agile, dans le cadre du projet collaboratif CORAC dans lequel il s’inscrit, le développement d’un démonstrateur ayant pour vocation de former et informer, gérer les modifications d’informations et données apportées à tout niveau, en disposant d’une plateforme commune aux différents métiers de la chaine de production et pouvant être enrichie au fil de l’eau avec les données pertinentes.

Il sera documenté en décrivant :

·      L’accès à la base de données de connaissance polymorphe et les ontologies associées (OBDA),

·      La définition et mise en place d’un ensemble de raisonnements adaptés : moteur de connaissance.

·      L’identification de standards utilisables, partagés et acceptés : représentation des connaissances

Enfin, l’identification et l’utilisation de métriques d’impact opérationnelles permettra d’évaluer son niveau de pertinence et d’adéquation avec les besoins et la réalité de terrain.


 Collaborations envisagées

Les collaborations envisagées seront d’une part avec les autres personnels du groupe Nexteam, et d’autre part avec les partenaires du projet CORAC ADAPTE, dans lequel s’inscrit ce projet de thèse.

Votre intégration en tant que membre du personnel du groupe Nexteam vous permettra d’animer l’identification et la caractérisation des cas d’étude opérationnels, sur le terrain.

Vous pourrez ainsi profiter du partage d’expérience et du professionnalisme de nos collaborateurs pour enrichir vos travaux. Votre intégration à nos activités quotidiennes vous permettra de déterminer et d’évaluer l’adéquation des développements envisagés avec les utilisateurs, tout en anticipant la démonstration et la pérennité et la robustesse des solutions.

L’état des lieux des différents aspects de l’entreprise sera réalisé en collaboration avec le personnel Nexteam, et le soutien d’un premier stagiaire et d’un apprenti ingénieur.

Les prototypages et développements seront réalisés avec des ressources dédiées et l’apprenti et pourront être renforcés de stagiaires missionnés sur des cas d’étude spécifiques.

 


Conditions scientifiques matérielles et financières du projet de recherche

Financement : CDD 3 ans chez Nexteam, par subvention CORAC

Rattachement géographique : Narcastet (64) ou Bordeaux (33) suivant convenance personnelle, avec des périodes de formation/recherche sur St Ouen (93) et de missions sur les autres sites du groupe, en fonction du besoin d’interaction avec les différents sites et la facilité des transports.



Références bibliographiques

Almeida MB, Barbosa RR (2009) Ontologies in knowledge management support: A case study. Journal of the Association for Information Science and Technology 60(10):2032–2047

de Roode M, Fernández-Izquierdo A, Daniele L, Poveda-Villalón M, García-Castro R (2020) SAREF4INMA: A SAREF extension for the industry and manufacturing domain. Semantic Web 11(6):911–926. https://doi.org/10.3233/SW-200402

Gruber TR (1995) Toward principles for the design of ontologies used for knowledge sharing? International journal of human-computer studies 43(5–6):907–928

Haller A, Janowicz K, Cox S, Lefrançois M, Taylor K, Le Phuoc D, Lieberman J, García-Castro R, Atkinson R, Stadler C (2018) The Modular SSN Ontology: A Joint W3C and OGC Standard Specifying the Semantics of Sensors, Observations, Sampling, and Actuation. Semantic Web – Interoperability, Usability, Applicability

Janowicz K, Haller A, Cox SJD, Le Phuoc D, Lefrançois M (2019) SOSA: A lightweight ontology for sensors, observations, samples, and actuators. Journal of Web Semantics 56:1–10. https://doi.org/10.1016/j.websem.2018.06.003

Lemaignan S, Siadat A, Dantan J-Y, Semenenko A (2006) MASON: A proposal for an ontology of manufacturing domain. In: IEEE Workshop on Distributed Intelligent Systems: Collective Intelligence and Its Applications (DIS’06). IEEE, pp 195–200

Panetto H, Dassisti M, Tursi A (2012) ONTO-PDM: Product-driven ONTOlogy for Product Data Management interoperability within manufacturing process environment. Advanced Engineering Informatics 26(2):334–348

Sowa JF (2000) Knowledge representation: logical, philosophical, and computational foundations. Brooks/Cole Pacific Grove

Sure Y, Studer R (2003) A Methodology for Ontology-Based Knowledge Management. Towards the semantic web: Ontology-driven knowledge management :33–46

Uschold M, Grüninger M (1996) Ontologies: Principles, methods and applications. The Knowledge Engineering Review 11


[1] https://fr.wikipedia.org/wiki/Ontologie_(informatique)

[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Manufacturing_readiness_level


Mots clés


·      Ingénierie des connaissances et ontologies

·      Modélisation et standardisation

·      Plateforme collaborative / continuité numérique / Jumeau numérique

·      Capitalisation et partage des savoir faire

·      Pérennisation de la production aéronautique

Date limite de candidature

Non renseigné

Fonction

Génie Industriel & Conception

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École d'ingénierie mécanique et numérique, membre du Groupe ISAE.