Q3678702 (Q3678702): Difference between revisions

From EU Knowledge Graph
Jump to navigation Jump to search
(‎Removed claims)
Tag: Replaced
(‎Changed an Item: importing one item from France)
Property / instance of
 
Property / instance of: Kohesio project / rank
 
Normal rank
Property / financed by
 
Property / financed by: European Union / rank
 
Normal rank
Property / country
 
Property / country: France / rank
 
Normal rank
Property / budget
 
97,000.0 Euro
Amount97,000.0 Euro
UnitEuro
Property / budget: 97,000.0 Euro / rank
 
Normal rank
Property / EU contribution
 
48,500.0 Euro
Amount48,500.0 Euro
UnitEuro
Property / EU contribution: 48,500.0 Euro / rank
 
Normal rank
Property / co-financing rate
 
50.0 percent
Amount50.0 percent
Unitpercent
Property / co-financing rate: 50.0 percent / rank
 
Normal rank
Property / start time
 
1 October 2018
Timestamp+2018-10-01T00:00:00Z
Timezone+00:00
CalendarGregorian
Precision1 day
Before0
After0
Property / start time: 1 October 2018 / rank
 
Normal rank
Property / end time
 
31 December 2022
Timestamp+2022-12-31T00:00:00Z
Timezone+00:00
CalendarGregorian
Precision1 day
Before0
After0
Property / end time: 31 December 2022 / rank
 
Normal rank
Property / beneficiary name (string)
 
UNIVERSITE DE TECHNOLOGIE DE TROYES
Property / beneficiary name (string): UNIVERSITE DE TECHNOLOGIE DE TROYES / rank
 
Normal rank
Property / summary
 
L'intégration de l'IIoT (Internet des Objets Industriels) vise à améliorer les performances de l'usine grâce à l'exploitation des données récoltées par les différents capteurs/actionneurs. L'IIoT permettra de mieux connaitre l'usine, de détecter et de réagir aux problèmes (pannes, rupture de stocks) et d'arriver à réduire, voire à éliminer, les temps d'arrêt avec de l'apprentissage machine sur la base des données récoltées par les capteurs. Parmi les applications de l'IIoT dans l'usine du futur, on peut citer la maintenance prédictive, la gestion des stocks ou encore la gestion de la consommation énergétique. L'objectif de cette thèse est de proposer des algorithmes issus de l'intelligence artificielle comme support d'aide à la décision quant aux traitements à réserver aux données générées par les objets d'un réseau IIoT, selon le niveau de criticité de l'application, la nature de l'objet ayant généré la donnée et l'état du réseau. Les actions prises par les différentes entités visent à exploiter de manière optimale les ressources disponibles (stockage, calcul, bande passante, ressource radio..) pour répondre aux besoins des applications/objets. La théorie des jeux, l'apprentissage et la négociation multi-agents sont les outils que nous utiliserons pour rendre le réseau IIoT autonome. Nos propositions seront validées analytiquement, par simulation mais également sur la plateforme CPER PFEEXECL FFCA « Factories of Future Champagne-Ardenne » dans laquelle nous sommes impliqués. (French)
Property / summary: L'intégration de l'IIoT (Internet des Objets Industriels) vise à améliorer les performances de l'usine grâce à l'exploitation des données récoltées par les différents capteurs/actionneurs. L'IIoT permettra de mieux connaitre l'usine, de détecter et de réagir aux problèmes (pannes, rupture de stocks) et d'arriver à réduire, voire à éliminer, les temps d'arrêt avec de l'apprentissage machine sur la base des données récoltées par les capteurs. Parmi les applications de l'IIoT dans l'usine du futur, on peut citer la maintenance prédictive, la gestion des stocks ou encore la gestion de la consommation énergétique. L'objectif de cette thèse est de proposer des algorithmes issus de l'intelligence artificielle comme support d'aide à la décision quant aux traitements à réserver aux données générées par les objets d'un réseau IIoT, selon le niveau de criticité de l'application, la nature de l'objet ayant généré la donnée et l'état du réseau. Les actions prises par les différentes entités visent à exploiter de manière optimale les ressources disponibles (stockage, calcul, bande passante, ressource radio..) pour répondre aux besoins des applications/objets. La théorie des jeux, l'apprentissage et la négociation multi-agents sont les outils que nous utiliserons pour rendre le réseau IIoT autonome. Nos propositions seront validées analytiquement, par simulation mais également sur la plateforme CPER PFEEXECL FFCA « Factories of Future Champagne-Ardenne » dans laquelle nous sommes impliqués. (French) / rank
 
Normal rank
Property / intervention field
 
Property / intervention field: Research and innovation activities in public research centres and centres of competence including networking / rank
 
Normal rank
Property / postal code
 
10000
Property / postal code: 10000 / rank
 
Normal rank
Property / fund
 
Property / fund: European Regional Development Fund / rank
 
Normal rank
Property / programme
 
Property / programme: Champagne-Ardenne - ERDF/ESF/YEI / rank
 
Normal rank

Revision as of 14:49, 17 November 2021

Project Q3678702 in France
Language Label Description Also known as
English
No label defined
Project Q3678702 in France

    Statements

    0 references
    48,500.0 Euro
    0 references
    97,000.0 Euro
    0 references
    50.0 percent
    0 references
    1 October 2018
    0 references
    31 December 2022
    0 references
    UNIVERSITE DE TECHNOLOGIE DE TROYES
    0 references
    10000
    0 references
    L'intégration de l'IIoT (Internet des Objets Industriels) vise à améliorer les performances de l'usine grâce à l'exploitation des données récoltées par les différents capteurs/actionneurs. L'IIoT permettra de mieux connaitre l'usine, de détecter et de réagir aux problèmes (pannes, rupture de stocks) et d'arriver à réduire, voire à éliminer, les temps d'arrêt avec de l'apprentissage machine sur la base des données récoltées par les capteurs. Parmi les applications de l'IIoT dans l'usine du futur, on peut citer la maintenance prédictive, la gestion des stocks ou encore la gestion de la consommation énergétique. L'objectif de cette thèse est de proposer des algorithmes issus de l'intelligence artificielle comme support d'aide à la décision quant aux traitements à réserver aux données générées par les objets d'un réseau IIoT, selon le niveau de criticité de l'application, la nature de l'objet ayant généré la donnée et l'état du réseau. Les actions prises par les différentes entités visent à exploiter de manière optimale les ressources disponibles (stockage, calcul, bande passante, ressource radio..) pour répondre aux besoins des applications/objets. La théorie des jeux, l'apprentissage et la négociation multi-agents sont les outils que nous utiliserons pour rendre le réseau IIoT autonome. Nos propositions seront validées analytiquement, par simulation mais également sur la plateforme CPER PFEEXECL FFCA « Factories of Future Champagne-Ardenne » dans laquelle nous sommes impliqués. (French)
    0 references

    Identifiers

    CA0018947
    0 references