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Le concept d’Industrie 4.0 correspond à une nouvelle façon d’organiser les moyens de production : l’objectif est la mise en place d’usines dites "intelligentes" ("smart factories") capables d’une plus grande adaptabilité dans la production et d’une allocation plus efficace des ressources, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle révolution industrielle. Ses bases technologiques sont l'Internet des objets et les systèmes cyber-physiques.
Industrie 4.0
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Le concept d’Industrie 4.0 correspond à une nouvelle façon d’organiser les moyens de production : l’objectif est la mise en place d’usines dites "intelligentes" ("smart factories") capables d’une plus grande adaptabilité dans la production et d’une allocation plus efficace des ressources, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle révolution industrielle. Ses bases technologiques sont l'Internet des objets et les systèmes cyber-physiques.
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Process set-up through machine learning / Christian Hopmann in KUNSTSTOFFE INTERNATIONAL, Vol. 108, N° 6 (06-07/2018)
[article]
Titre : Process set-up through machine learning : Purposefully selected injection molding parameters from simulations and practical experiments Type de document : texte imprimé Auteurs : Christian Hopmann, Auteur ; Matthias Theunissen, Auteur ; Jens Wipperfürth ; Julian Heinisch Année de publication : 2018 Article en page(s) : p. 25-30 Langues : Anglais (eng) Catégories : Apprentissage automatique L'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, litt. "apprentissage machine"), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'"apprendre" à partir de données, c'est-à -dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes. (Wikipedia)
Industrie 4.0Le concept d’Industrie 4.0 correspond à une nouvelle façon d’organiser les moyens de production : l’objectif est la mise en place d’usines dites "intelligentes" ("smart factories") capables d’une plus grande adaptabilité dans la production et d’une allocation plus efficace des ressources, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle révolution industrielle. Ses bases technologiques sont l'Internet des objets et les systèmes cyber-physiques.
Matières plastiques -- Moulage par injectionIndex. décimale : 668.4 Plastiques, vinyles Résumé : Machine learning methods have great potential in production – however, so far only a few concrete application examples exist. For the process set-up in injection molding, machine learning enables objective and specifically optimized parameter settings. Neural networks and a combination of simulations and practical experiments help to find suitable models for the parameter optimization as quickly as possible and independently of the experience of the operator. Note de contenu : - Experience is indispensable
- Combination of both works as a solution ?
- Machine learning methods
- Data basis with simulations as digital shadows
- Identificatioin of suitable regression models
- Neural networks provide more flexibility
- Combined learning reduces the experimental effort
- Fig. 1 : Principle of the combined learning approach based on experiments and simulation. First, simulation data is used to build an appropriate model. The model is consecutively refined by experimental data
- Fig. 2 : In injection molding experiments and simulations examined test specimens. Besides the part weight, two dimensions have been selected as quantifiable quality criteria
- Fig. 3 : Development of part weights during a central composed design of experiments. The effects of single parameters can be modeled accurately by the simulation whereas the total values of some parameters are over- or underrated
- Fig. 4 : Prediction errors for regression models averaged over all quality criteria. GPR are among the best performing models for both test specimens
- Fig. 5 : Prediction errors of ANN averaged over all quality criteria. The horizontal axes label indicates the number of neurons in each hidden layer
- Fig. 6 : Prediction errors for ANN, separated by quality criteria and data type. The model qualities for the simulation are on a higher level than for the experimentally determined data
- Fig. 7 : Influence of a pre-training on the prediction error of ANN during data reduction. If fewer experimental data is used, the pre-training makes a differenceEn ligne : https://drive.google.com/file/d/1GFReJ8qi7J01RKLTR8a4qIYg28fYlqUJ/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Permalink : https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=31026
in KUNSTSTOFFE INTERNATIONAL > Vol. 108, N° 6 (06-07/2018) . - p. 25-30[article]Réservation
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Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 20081 - Périodique Bibliothèque principale Documentaires Disponible Production. Optez pour l'agilité / Jean-François Prevéraud in INDUSTRIE & TECHNOLOGIES, N° 985 (03/2016)
[article]
Titre : Production. Optez pour l'agilité Type de document : texte imprimé Auteurs : Jean-François Prevéraud, Auteur ; Thierry Weil, Personne interviewée ; Philippe Passebon, Auteur ; Juliette Raynal, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : p. 24-40 Langues : Français (fre) Catégories : Automatisation
Industrie 4.0Le concept d’Industrie 4.0 correspond à une nouvelle façon d’organiser les moyens de production : l’objectif est la mise en place d’usines dites "intelligentes" ("smart factories") capables d’une plus grande adaptabilité dans la production et d’une allocation plus efficace des ressources, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle révolution industrielle. Ses bases technologiques sont l'Internet des objets et les systèmes cyber-physiques.
Robotique
Robots industrielsIndex. décimale : 658.5 Gestion de la production : classer à 670.4 les opérations en usine. Classer ici les études générales et ce qui concerne la production industrielle. Pour les autres sujets, ajouter à l'indice la subdivision 0685, Table 1 Résumé : Pour faire face à une évolution des marchés où la personnalisation des produits devient la règle et les cycles de vie toujours plus courts, il faut adapter les moyens de production. Une évolution rendue possible grâce à la numérisation de l'industrie et à la montée en puissance des équipements intelligents Note de contenu : - Organisation : Pourquoi travailler sa souplesse
- Interview : Optimiser une production en perpétuelle évolution
- Equipement : La boîte à outils de l'usine agile
- Robotique : Des collègues d'ateliers pleins d'adresse
- Automobile : Les secrets de Bosch pour doper sa construction
- En pratique : Les stratégies pour gagner en adaptabilité
- Automatisation réussie des meubles sur mesurePermalink : https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=25615
in INDUSTRIE & TECHNOLOGIES > N° 985 (03/2016) . - p. 24-40[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 17888 - Périodique Bibliothèque principale Documentaires Disponible
[article]
Titre : Quality control included : Energy efficient and easy to use Type de document : texte imprimé Auteurs : Sarah Schäfer, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : p. 27-29 Langues : Anglais (eng) Catégories : Construction modulaire
Economies d'énergie
Efficacité énergétique
Industrie 4.0Le concept d’Industrie 4.0 correspond à une nouvelle façon d’organiser les moyens de production : l’objectif est la mise en place d’usines dites "intelligentes" ("smart factories") capables d’une plus grande adaptabilité dans la production et d’une allocation plus efficace des ressources, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle révolution industrielle. Ses bases technologiques sont l'Internet des objets et les systèmes cyber-physiques.
Machines électriques
Matières plastiques -- Appareils et matériel
Matières plastiques -- Moulage par soufflage
Salons professionnelsIndex. décimale : 668.4 Plastiques, vinyles Résumé : A growing number of new generation blow molding units are interconnected and smart. In addition, interested parties are asking for a flexible and modular design. Note de contenu : - Process monitoring via web interface and app
- All-electric machines save energy
- Flexible and space-saving
- Good-quality oval bottlesEn ligne : https://drive.google.com/file/d/1lCsOafDoKMr95OyFpLL8zjNHSL7iaZbD/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Permalink : https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=27411
in KUNSTSTOFFE INTERNATIONAL > Vol. 106, N° 12 (12/2016) . - p. 27-29[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 18545 - Périodique Bibliothèque principale Documentaires Disponible La quatrième révolution industrielle / Klaus Schwab / Paris : Dunod (2017)
Titre : La quatrième révolution industrielle Type de document : texte imprimé Auteurs : Klaus Schwab, Auteur ; Jean-Louis Clauzier, Traducteur ; Laurence Coutrot, Traducteur ; Maurice Lévy, Préfacier, etc. Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2017 Importance : 207 p. Présentation : ill. Format : 22 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-075967-5 Prix : 12,90 E Note générale : Trad. de : "The fourth economic revolution" - Notes bibliogr. Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng) Catégories : Industrie 4.0 Le concept d’Industrie 4.0 correspond à une nouvelle façon d’organiser les moyens de production : l’objectif est la mise en place d’usines dites "intelligentes" ("smart factories") capables d’une plus grande adaptabilité dans la production et d’une allocation plus efficace des ressources, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle révolution industrielle. Ses bases technologiques sont l'Internet des objets et les systèmes cyber-physiques.
Innovations -- SociologieIndex. décimale : 658.406 Gestion des modifications : Extension, modernisation, innovations Résumé : Emploi, individualisme, partage, inégalités, contrôle des données, vivre ensemble et éthique… Avec les nouvelles technologies, nos sociétés sont confrontées à des innovations toujours plus rapides et des bouleversements complexes et interdépendants. Depuis plus de 40 ans, Klaus Schwab joue un rôle central pour penser la globalisation en collaboration avec de nombreux leaders. Visionnaire sur les tendances de nos sociétés modernes, il partage dans ce livre didactique et riche en exemples concrets, une réflexion unique sur la quatrième et plus formidable révolution industrielle – celle d’un monde hyperconnecté. En soulignant les espoirs et les menaces qu’elle induit sur des champs immenses – l’intelligence artificielle, la robotique, l’Internet des objets, les véhicules autonomes, l’impression en 3D, les nanotechnologies, les biotechnologies, le stockage d’énergie, l’informatique quantique... – l’auteur dessine un nouveau référentiel pour l’homme qui doit ainsi réinventer sa manière de vivre, de travailler, de consommer. Pour Klaus Schwab, notre responsabilité est colossale et collective. À la croisée des mondes, voici plusieurs axes de réflexion pour penser et façonner notre futur autour des notions de prospérité et d’humanisme. Note de contenu : - 1. LA QUATRIEME REVOLUTION INDUSTRIELLE : Le contexte historique - Un changement profond et systémique
- 2. LES ELEMENTS MOTEURS : Les mégatendances - Des points de bascule
- 3. L'IMPACT : L'économie - Les entreprises - Le national et le global - La société - L'individu
- Les voies de l'avenir
- ANNEXES : MUTATIONS PROFONDES : (Les technologies implantables - Notre présence numérique - La vision, nouvelle interface - Internet comme habit - L’informatique omniprésente. Un superordinateur dans votre poche - Le stockage pour tous - L’Internet des objets - La maison connectée - Des villes intelligentes - Le big data pour l’aide à la prise de décision - Les voitures autonomes - L’intelligence artificielle et la prise de décision - L’intelligence artificielle et le travail administratif - La robotique et les services - Le bitcoin et la blockchain - L’économie de partage - Les gouvernements et la blockchain - L’impression et la fabrication 3D - L’impression 3D et la santé - L’impression 3D et les produits de consommation - Des êtres humains sur mesure - Les neurotechnologiesPermalink : https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=29440 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 19374 658.406 SCH Monographie Bibliothèque principale Documentaires Disponible Quicker evaluation of the optimum operating point / Julia Volke in KUNSTSTOFFE INTERNATIONAL, Vol. 111, N° 3 (2021)
[article]
Titre : Quicker evaluation of the optimum operating point : Machine learning : combining simulation and experimental test data Type de document : texte imprimé Auteurs : Julia Volke, Auteur ; Felix Finkeldey, Auteur ; Jan-Christoph Zarges, Auteur ; Petra Wiederkehr, Auteur ; Hans-Peter Heim, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : p. 24-27 Langues : Anglais (eng) Catégories : Bases de données
Evaluation
Industrie 4.0Le concept d’Industrie 4.0 correspond à une nouvelle façon d’organiser les moyens de production : l’objectif est la mise en place d’usines dites "intelligentes" ("smart factories") capables d’une plus grande adaptabilité dans la production et d’une allocation plus efficace des ressources, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle révolution industrielle. Ses bases technologiques sont l'Internet des objets et les systèmes cyber-physiques.
Matières plastiques -- Moulage par injection
Simulation par ordinateur
StochastiqueUn phénomène stochastique est un phénomène qui ne se prête qu'à une analyse statistique, par opposition à un phénomène déterministe.
En biologie, l’évolution est un exemple de phénomène stochastique.Index. décimale : 668.4 Plastiques, vinyles Résumé : The resource-economical determination of an optimized operating point in injection molding is still a challenge. Machine learning offers great potential for re-using knowledge from a flow simulation that has already been generated. By transferring methods for combining simulation and experimental test data, the testing effort during sampling can be reduced significantly. Note de contenu : - Figure : Significant reduction of the effort for determining the optimum operating point by machine learning
- Fig. 1 : This flat bar was used for determining the real and simulated part properties
- Fig. 2 : Measured and simulated profile of the cavity pressure and computation of the DTW correspondences
- Fig. 3 : Concept of the ML models for data-driven determination of the optimum operating point
- Fig. 4 : Results for prediction of the part thickness and weight, shown in dependence on the proportion of the used simulation ; RMSE: root mean square error
- Table 1. Test design parameters, process data profiles and quality features for generating a suitable database
- Table 2. Process settings in which the highest similarity between the simulation and experimental data were determinedEn ligne : https://drive.google.com/file/d/1fmDhpGnchztwaiewENys7dKd7mkGdtPH/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Permalink : https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=35535
in KUNSTSTOFFE INTERNATIONAL > Vol. 111, N° 3 (2021) . - p. 24-27[article]Réservation
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Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 22639 - Périodique Bibliothèque principale Documentaires Disponible Ready for industry 4.0 with dense-phase technology in INTERNATIONAL SURFACE TECHNOLOGY (IST), Vol. 11, N° 2 (2018)
PermalinkPermalinkReliably avoiding power peaks / Gerhard Dimmler in KUNSTSTOFFE INTERNATIONAL, Vol. 106, N° 8 (08/2016)
PermalinkPermalinkPermalinkEn route vers le 4.0 / Tiziano Polito in EMBALLAGES MAGAZINE, N° 994 (01-02/2018)
PermalinkScheduling 4.0 for factory 4.0 / Götz-Andreas Kemmner in KUNSTSTOFFE INTERNATIONAL, Vol. 107, N° 5 (05/2017)
PermalinkSelf-regulating production plant / Susanne Schröder in KUNSTSTOFFE INTERNATIONAL, Vol. 112, N° 2 (2021)
PermalinkSharing is caring - For a digital future / Wolfram Keller in EUROPEAN COATINGS JOURNAL (ECJ), (06/2023)
PermalinkSimulation, 4.0, recyclage, la plasturgie au futur / Fabian Tubiana in PLASTIQUES & CAOUTCHOUCS MAGAZINE, N° 966-967 (06-07/2020)
PermalinkSmart factory - The factory of the future / Zvi Feuer in JEC COMPOSITES MAGAZINE, N° 118 (01-02/2018)
PermalinkSmart paint shops - improving quality, flexibility and efficiency in INTERNATIONAL SURFACE TECHNOLOGY (IST), Vol. 10, N° 2 (2017)
PermalinkStandardized manufacturing cells for flexible and versatile composite production in the smart factory / Ralf Müller-Polyzou in JEC COMPOSITES MAGAZINE, N° 119 (03/2018)
PermalinkSuccessful entry into data-driven spunbond production / Florian Pohlmeyer in NONWOVENS TRENDS, N° 2/2022 ([15/07/2022])
PermalinkSymbiosis of toolmaking and serial production / Wolfgang Boos in KUNSTSTOFFE INTERNATIONAL, Vol. 110, N° 7 (2020)
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