Connaissances de bon sens et intelligence artificielle hybride fiable pour une fabrication 4.0 flexible – CHAIKMAT
Connaissances de bon sens et intelligence artificielle hybride fiable pour une fabrication 4.0 flexible
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Enjeux et objectifs
Dans le contexte de l'Industrie 4.0, la production flexible joue un rôle important dans le développement de l'usine du futur. Le projet CHAIKMAT vise à proposer une nouvelle approche basée sur l'IA qui permettra d'améliorer la flexibilité de la fabrication, d'accroître la transparence de la prise de décision et de renforcer la confiance homme-machine. L’équipe du projet propose donc une approche d’IA centrée sur l’humain vérifiant si les machines sont capables d'exécuter un nouveau processus de production et fournissant aux experts humains des explications interprétables sur le déroulement du processus de décision. Pour ce faire, CHAIKMAT orchestrera les ontologies, les raisonnements sémantiques, et les modèles d'apprentissage automatique par le biais d'un graphe de connaissances du bon sens dans la fabrication. La validation sera assurée via une plateforme de test composée de petites stations robotisées et des systèmes de transport qui seront conçus et développés dans le cadre du projet. Dans le contexte de l’industrie 4.0, CHAIKMAT étudiera l’efficacité de l’utilisation des standards proposés dans la mouvance des jumeaux numériques, notamment l’« Asset Administration Shell » (AAS) proposé par l’International Digital Twin alliance (IDTA), et les évolutions à prévoir. Ces évolutions auront pour objectif de faciliter l’intégration semi-automatique de nouveaux éléments dans la chaîne de production.
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La plateforme technique de CHAIKMAT, comprenant 4 robots hétérogènes en technologies, modes de communication et fonctionnalités est opérationnelle en grande partie. Elle permet de faire émerger les problématiques de recherche prévues dans la définition du projet (capacités des équipements, prise de décision sur erreur, modélisation et interprétation de processus). Ces problématiques sont traitées sous leur aspect sémantique, du processus de décision quant aux opérations à mener (common sense knowledge) à la description des équipements (semantic asset administration shell) et à l’orchestration des actions des différents éléments impliqués. Les développements en cours concernent la commande et la surveillance de la chaîne à distance (via un site Web), et l’intégration d’équipements d’IA (kits de vision) aux processus de fabrication qui illustrent le fonctionnement actuel de cette chaîne de production miniature. Les travaux scientifiques actuels en lien avec la plateforme explorent la collaboration entre les différents éléments (robots, capteurs) au sein d’une tâche donnée, et plus précisément la substitution de sous-systèmes par d’autres sous-systèmes aux fonctionnalités équivalentes lors d’une défaillance technique (reconfiguration automatique ou semi-automatique basées sur la description sémantique des acteurs et des tâches).
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Naqvi, M. R.; et al. Survey on ontology-based explainable AI in manufacturing. Journal of Intelligent Manufacturing. 2024, 1-23.
Naqvi, M. R.; Sarkar, A.; Ameri, F.; Araghi, S. N.; Karray, M. H. RobOntics: Workshop on Ontologies in Autonomous Robotics, August 28, 2023, Seoul, South Korea, Application of MSDL in Modeling Capabilities of Robots. 2023.
Liu, Z.; Sarkar, A.; Araghi, S. N.; Archimede, B.; Karray, M. H. Exploring models' interoperability in digital thread and twin: a proposal for an ontology-driven approach based on intra- and cross-organizational enterprise integration. In 27th International Conf on Production Research, July 2023.
Sarkar, A.; Naqvi, R.; Elmhadhbi, L.; Archimede, B.; Karray, M. H. Common-sense Knowledge & Hybrid Artificial Intelligence for Trusted Flexible Manufacturing: Chaikmat 4.0. In Flexible Automation and Intelligent Manufacturing: The Human-Data-Technology Nexus: Proceedings of FAIM 2022. Springer International Publishing. 2022, 2, 455-465.
Dans le contexte de l'Industrie 4.0, la production flexible joue un rôle important dans le développement de l'usine du futur. Le projet CHAIKMAT vise à proposer une nouvelle approche basée sur l'IA qui permettra d'améliorer la flexibilité de la fabrication, d'accroître la transparence de la prise de décision et de renforcer la confiance homme-machine. Nous proposons donc une approche d’IA centrée sur l’humain vérifiant si les machines sont capables d'exécuter un nouveau processus de production et fournissant aux experts humains des explications interprétables sur le déroulement du processus de décision. Pour ce faire, CHAIKMAT orchestrera les ontologies, les raisonnements sémantiques, et les modèles d'apprentissage automatique par le biais d'un graphe de connaissances du bon sens dans la fabrication. La validation sera assurée via une plateforme de test composée de petites stations robotisées et des systèmes de transport qui seront conçus et développés dans le cadre du projet.
Coordination du projet
Hedi Karray (LABORATOIRE GENIE DE PRODUCTION)
L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.
Partenariat
LGP LABORATOIRE GENIE DE PRODUCTION
Texas State University / INFONEER
University of Southern California / Information Sciences Institute
Clemson University/ Geometric Reasoning and Artificial Intelligence Lab
Aide de l'ANR 315 952 euros
Début et durée du projet scientifique :
septembre 2021
- 48 Mois
