Surveillance et diagnostic d'une chaîne de production par les réseaux de neurones artificiels

Abstract

Le Travail de recherche présenté dans ce mémoire consiste à diagnostiquer et à surveiller une chaîne de production. Par la méthode des réseaux de neurones artificiels. Cet approche a de nombreux avantages. L'une d'elle est la classification et la séparation non linéaire. Grâce à cette caractéristique, nous avons pu mettre en uvre une approche de diagnostic sur un cas réel d'un atelier de production de suppositoire situé à LPA. Pour chacune des parties de l'atelier choisi, nous avons définis les zones de bon et de mauvais fonctionnement. A partir de là, la simulation des pannes est possible