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Traitement des données temporelles complexes pour construire des indicateurs de

références pour une surveillance GPC

Cas d’usage : injection plastique

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GPC Curves : objectifs

Construire des indicateurs de référence

Collecte temps réel

Identification et caractérisation des défaults

Suivi temps réel production : • Accepté • rejeté

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Plasturgie : Sommaire

1. Etude de cas : plasturgie / presse à injecter

2. Approche GPC d’analyse de courbes

3. Construction d'indicateurs

4. Surveillance multivariées GPC d’indicateurs

5. Au delà de l’exemple

6. Surveillance temps-réel

7. Conclusion

PrésentateurCommentaires de présentationL’exemple industriel que nous allons suivre vient de la plasturgie : nous allons examiner des courbes collectées sur une presse à injecter.l’approche GPC que je vous propose présente deux phasesUne première phase de construction d’indicateurs scalaires à partir des courbes collectéesUne seconde phase d’analyse multivarié GPC de ces indicateurs

Après avoir décrit ces deux phases sur l’exemple, je vous dirait quelques mots sur les situations variées que l’on peut aborder avec les solutions GPC de traitement de courbes.

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Presse à injection plastique

Pour chaque produit :

• un cycle de fabrication : intervalle temporel

• mesures scalaires : sur produit , paramètres process

• mesures temporelles : mesures process échantillonnées au cours du cycle

PrésentateurCommentaires de présentationCeci est le schéma d’une presse à injecter qui est utilisée pour fabriquer des objets en matière plastique.Voici, de façon simplifiée , son fonctionnementUne réserve de bille de matière plastique est située dans l’entonnoir.Ces billes sont chauffée elle deviennent un liquide visqueuxLe piston de la presse pousse ce liquide dans le moule Le piston se retire pendant que la matière se fige dans le moule.Le moule est effet refroidi par un circuit d’eauLe moule s’ouvre pour laisser tomber la pièce formée et se referme pour être prêt pour le cycle suivant.Un cycle d’injection produit une pièce.Chaque cycle à la même duréeUn cycle donne lieux à plusieurs mesures process échantillonnées au cours du cycle. Ce sont essentiellement des mesures de température ou de pression prises à différents endroits de la presse et du moule. 55’’

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Courbes collectées lors d’un cycle d’injection

Variable « Pression dans le moule » Variable « Pression en bout de vis »

Plusieurs courbes temporelles

Un cycle d’ injection Un produit

PrésentateurCommentaires de présentationVoici en exemple deux courbes de pression obtenue l’une dans le moule , l’autre en bout de vis. Elles sont associée à un même cycleElles ont des formes très différentes, présentes des minima et des maxima, elles sont peu bruitées.30’’

La collecte de données varie fortement d’un type de presse à l’autre : durée de cycle , nombre de courbe, pas d’échantillonnage temporelLe nombre de mesures élémentaires par cycle dépasse généralement la centaine de milliers.

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Historiques de plusieurs cycles : 2 défauts connus

Cycle Bons et Défauts 1 Cycles Bons et Défauts 2

Courbes de la variable « Pression dans le moule »

Problématique :

• Identification automatique (Bon, type défaut) par apprentissage sur l’historique

• Détecter de nouveaux défauts

• Corriger le process au plus tôt, par anticipation si possible

PrésentateurCommentaires de présentationVous voyez ici les courbes de pression dans le moule qui ont été collectées Pour environ 350 piècesCes 350 pièces ont subi un contrôle visuel qui a identifié deux types de défautLes courbes en vert sont les courbes associées à de bons porduitsA gauche on les montre avec les courbes des produits qui présentent le défaut 1Le graphe de droite montre les courbes des bons produit et des produit en défaut 2des graphe similaires peuvent être tracé pour les autres mesures temporelles collectées

A l’aide de ces courbes on cherche à pouvoir Trier automatiquement les pièces en bonnes ou mauvaises, évitant un contrôle visuel à 100%Savoir détecter une dérive de l’équipement qui conduirait à la fabrication de mauvaises pièces

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Méthodes Spécifiques

Approche GPC d’analyse de courbes

Historique

DB3D Construction

d’Indicateurs

Analyse de plusieurs cycles

variables scalaires

Var. défaut

Courbes Indicateurs

Compréhension du process

Modèles d’indicateurs

Spécificités de l’approche GPC :

• Indicateurs définis par pondérations optimisées

• Différents outils de construction d’indicateurs

• Sélection des courbes et des indicateurs selon leur pertinence

• Modèle de surveillance multivariée GPC des indicateurs

Modèle de Surveillance

PrésentateurCommentaires de présentationLa démarche habituelle pour construire un modèle de surveillance à partir de courbes consiste àAssocier une nombre limité d’indicateurs scalaire à chaque courbe collectéesSurveiller ces indicateurs à l’aide de cartes de contrôle SPC

Ces indicateurs sont généralement défini par des calculs simples, il sont sélectionné par les connaissance spécifiques du process et l’expérience du métier

Dans cette situation, l’approche GPC proposedes méthodes particulières de construction d’indicateurs Une surveillance multivarié GPC à appliquer sur ces indicateurs

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Indicateur GPC par somme pondérée

Cycles Bons et Défauts 1

Plusieurs courbes Vt

Poids PVt définissant

un Indicateur

discriminant Bon/Defaut1

Variable temporelle Vt : « Pression dans le moule »

Indicateur I =∑ 𝑽𝑽𝒕𝒕 ∗ 𝑷𝑷𝑽𝑽𝒕𝒕𝒕𝒕

Une courbe une valeur d’indicateur

PrésentateurCommentaires de présentationAppartient à Etude de cas

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Sélection d'indicateurs pour défauts connus

Comparaison de qualité des indicateurs • Choix des courbes les plus pertinentes

• Choix des modèles de construction d’indicateur les plus performants

Critère de pertinence : coefficient de discrimination

default specificCoef Gr00001 Gr00002

PressionMoule_d1_1 1 10.169 10.169 0.63472

PressionBoutVis_d1_1 1 10.532 10.532 0.94299

PressionMoule_d2_1 2 2.0693 1.6602 2.0693

PressionBoutVis_d2_1 2 2.0794 1.7766 2.0794

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Contrôle multivarié GPC des indicateurs

Bons + Défaut 1

Bons +Défaut 2

Contrôle GPC de 2 indicateurs construits Courbes observées

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Surveillance GPC de courbes en temps réel

Historique

DB3D Construction Indicateurs

Construction Indicateurs

en temps réel

Analyse plusieurs cycles

Temps réel cycle par cycle

Collecte

temps réel

variables scalaires

var. défaut

Courbes

variables scalaires

Indicateurs

variables temporelles

Indicateurs

Modèles d'indicateurs

Modèle de surveillance

anomalie actions

compréhension du process

Modèle d’indicateurs

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Au delà de l’exemple injection en plasturgie

Variété des problématiques industrielles

Mise au point, maîtrise de la dispersion, surveillance temps réel, …

Variété de courbes collectées

Courbes temporelles, spectres, profils,…

Variété des transformations préalables des courbes

Lissages , dérivation , spectres,

algorithmes spécifiques de traitement du signal

La construction d’indicateurs sans défauts connus

Construction d’indicateurs reflétant « au mieux » la variabilité des courbes

Le domaine d’utilisation des outils mentionnés s’étend à

PrésentateurCommentaires de présentationApproche spéficifique à GPC ? Pas très clair

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Injection en plasturgie : Conclusion

Les outils multivariés du Global Process Control sont applicables pour surveiller un process ou un équipement lorsque l’on collecte des courbes : ils opèrent sur des indicateurs scalaires calculés à partir des courbes.

GPC Curves propose différentes méthodes pour construire des indicateurs pertinents à partir de courbes. Ces indicateurs sont très simples et rapides à calculer : un simple produit scalaire ; ils sont compatibles avec une surveillance en temps réel.

GPC Curves permet de sélectionner les courbes et les indicateurs les plus pertinents.

Diapositive numéro 1GPC Curves : objectifsPlasturgie : SommairePresse à injection plastiqueCourbes collectées lors d’un cycle d’injection Historiques de plusieurs cycles : 2 défauts connusApproche GPC d’analyse de courbes Indicateur GPC par somme pondérée Sélection d'indicateurs pour défauts connusContrôle multivarié GPC des indicateursSurveillance GPC de courbes en temps réel Au delà de l’exemple injection en plasturgieInjection en plasturgie : Conclusion