Lajoie, P., Gaudreault, J., Lehoux, N., Agnard, S. et Melliani, M. (2023) A digital twin based method for the design and evaluation of sampling plans in a part manufacturing mill. Dans CIGI Qualita MOSIM 2023, Trois-Rivières, Québec, Canada DOI 10.60662/b4s2-xn17.
Prévisualisation |
Texte
CIGI_QUALITA_MOSIM_2023_paper_7059.pdf Télécharger (513kB) | Prévisualisation |
Résumé
Sampling process is an important quality control method for a lot of manufacturing companies, especially when the quality of the products is critical to their success. However, defining a sampling plan for a process that does not follow an independent and identically random distribution as the normal distribution can be challenging. In the industrial case presented in this article, we are indeed facing such a problem, which makes traditional sampling methods unusable. Nevertheless, one can use a digital twin based on real algorithms used in the process to analyze possible sampling plans. This article presents a novel data-driven approach to simulate the outcomes of applying possible sampling plans in the context of a high-precision metallic parts machining when facing non-normally distributed and correlated data. Based on historical production data, this approach is used to explore what-if scenarios, allowing sampling plans improvement and better process knowledge. In the wake of the Industry 4.0 movement, data-driven digital twins are the first stepping stone towards more intelligent and adaptive models.
Les processus d’échantillonnage sont une méthode de contrôle qualité très importante pour beaucoup d’entreprises manufacturières, particulièrement lorsque la qualité des produits est critique pour leur réussite. Par contre, la définition de plans d’échantillonnage peut s’avérer ardue lorsque nous faisons face à un procédé non identiquement et indépendamment distribué de façon aléatoire. Dans le cas d’étude industriel présenté dans cet article, nous faisons face à cette situation, rendant les méthodes d’échantillonnage traditionnelles inutilisables. Cependant, il est possible d’utiliser un jumeau numérique basé sur les algorithmes réels utilisés dans le procédé pour analyser des plans d’échantillonnage potentiels. Cet article présente une approche basée sur les données qui permet de simuler l’application d’un plan d’échantillonnage dans un contexte d’usinage de pièces métalliques de haute précision L’approche utilise des données historiques de production (non normalement distribuées ni indépendantes) pour explorer des scénarios d’hypothèse, permettant une amélioration des plans d’échantillonnage et une meilleure connaissance du procédé. Dans une époque où l’Industrie 4.0 prend de plus en plus d’importance, la conception d’un tel jumeau numérique basé sur les données est la pierre angulaire afin d’obtenir des modèles intelligents et adaptatifs.
Type de document: | Document issu d'une conférence ou d'un atelier (NON SPÉCIFIÉ) |
---|---|
Mots-clés libres: | Échantillonnage Simulation de procédé Jumeau numérique Procédé d’usinage Industrie 4.0 Sampling Process simulation Digital twin Machining process Industry 4.0 |
Date de dépôt: | 17 août 2023 14:46 |
Dernière modification: | 25 août 2023 18:35 |
URI: | https://collection-numerique.uqtr.ca/id/eprint/2067 |
Actions (administrateurs uniquement)
Éditer la notice |