QOSIINOT: integration of Quality of Service (QOS) in the Industrial Internet of Things for the Factory of the Future (Q3678702): Difference between revisions
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(Created claim: summary (P836): The integration of the IIoT (Internet of Industrial Things) aims to improve the performance of the plant through the exploitation of the data collected by the various sensors/actors. The IIoT will make it possible to better know the plant, detect and respond to problems (panks, stock breaks) and manage to reduce or even eliminate downtime with machine learning on the basis of the data collected by the sensors. Among the applications of IIoT in t...) |
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QOSIINOT: integration of Quality of Service (QOS) in the Industrial Internet of Things for the Factory of the Future | |||
Revision as of 16:35, 18 November 2021
Project Q3678702 in France
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | QOSIINOT: integration of Quality of Service (QOS) in the Industrial Internet of Things for the Factory of the Future |
Project Q3678702 in France |
Statements
48,500.0 Euro
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97,000.0 Euro
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50.0 percent
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1 October 2018
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31 December 2022
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UNIVERSITE DE TECHNOLOGIE DE TROYES
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48°17'53.63"N, 4°4'24.85"E
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10000
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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)
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The integration of the IIoT (Internet of Industrial Things) aims to improve the performance of the plant through the exploitation of the data collected by the various sensors/actors. The IIoT will make it possible to better know the plant, detect and respond to problems (panks, stock breaks) and manage to reduce or even eliminate downtime with machine learning on the basis of the data collected by the sensors. Among the applications of IIoT in the factory of the future are predictive maintenance, stock management and energy consumption management. The objective of this thesis is to propose algorithms derived from artificial intelligence as a means of decision-making regarding the processing of data generated by the objects of an IIoT network, depending on the level of criticality of the application, the nature of the object that generated the data and the state of the network. The actions taken by the various entities aim to make optimal use of the resources available (storage, calculation, bandwidth, radio resource..) to meet the needs of applications/objects. Game theory, multi-agent learning and negotiation are the tools we will use to make the IIoT network autonomous. Our proposals will be validated analytically, by simulation but also on the CPER PFEEXECL FFCA platform “Factories of Future Champagne-Ardenne” in which we are involved. (English)
18 November 2021
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Identifiers
CA0018947
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