Conception et validation d'approches novatrices pour les réseaux IIoT et l'utilisation de l'intelligence artificielle pour la maintenance prédictive à l'ère Industrie 4.0.

Le secteur industriel est une pierre angulaire de l' camcamire canadienne modern，代表加拿大的<s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> (PIB)) - 1 / 4亿加元。在此之前，该部门面临的主要问题是：<s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -工业4.0代表了一项倡议，即战略转型、制造业转型、自动化、信息和通信技术（TIC）转型、垂直转型和实体转型。每个人都有自己的生活空间，他们的生活空间，他们的生活空间，他们的生活空间，他们的生活空间，他们的生活空间，他们的生活空间，他们的生活空间，他们的生活空间。在“物联网工业物联网”的基础上，实现了“互联世界”、“机器物理世界”、“虚拟世界”、“信息技术世界”。L'IIoT permettra L' accessible ' it<e:1> de quantis beaucoup + importantes de donacimes, des vitesses beaucoup + samlevsames et bien + efficses qu'auparavant。在薪金薪金方面，薪金薪金是指薪金薪金，薪金薪金是指薪金薪金，薪金薪金是指薪金薪金。把所有的薪金薪金都归为薪金薪金，把薪金薪金归为薪金薪金，把薪金薪金归为薪金薪金，把薪金薪金归为薪金薪金，把薪金薪金归为薪金薪金。这些先进的电子烟会带来难以想象的后果，这是一项重要的研究。在模拟过程中，模拟过程包括：快速测试过程、假设过程、模拟过程、模拟过程、模拟过程、模拟过程、模拟过程、模拟过程、模拟过程、模拟过程、模拟过程、模拟过程、模拟过程、模拟过程等。如你所见，你可以通过分析，你可以通过选择，你可以通过选择，你可以通过选择，你可以通过各种途径，你可以通过各种途径获得你的成功。由于光学技术的发展，我们的研究方案将利用新算法开发出的技术，将这些技术应用到环境工业中，并将这些技术应用到环境工业中。将测试的效果，不可缺少的是，为工业的发展提供了一个智能和稳健的平台。研究的主要目标如下：(i)提出一种具有渗透性的mims技术，并在安装工业中采用mims技术；（ii）通过modims、实验和模拟，将mims技术应用于mims。（三）环境工业中的modsamisiser和modsamisiser的传播途径。（四）Évaluer比较不同的可变数据交换技术、可变数据交换技术、可变数据交换技术、可变数据交换技术、可变数据交换技术、可变数据交换技术和可变数据交换技术。

Le secteur industriel est une pierre angulaire de l'économie canadienne moderne, représentant environ 174 milliards de dollars, soit plus de 10 % du produit intérieur brut (PIB) du Canada. Cependant, ce secteur est confronté à des défis économiques (mondialisation, compétition internationale) et démographiques importants (vieillissement de la population, la pénurie de la main-d'ouvre). L'industrie 4.0 est une initiative stratégique visant à combiner radicalement les processus de fabrication, l'automatisation et les technologies de l'information et des communications (TIC) dans un réseau vertical au sein d'une même entité. Avec cette révolution numérique, les frontières entre le monde physique et digital s'amenuisent pour donner vie à une usine 4.0 interconnectée dans laquelle les opérateurs, les machines et les produits interagissent. Cette transformation est promise par l'IIoT « Internet des objets industriels » qui connectera le monde physique des machines et le monde virtuel de la technologie de l'information. L'IIoT permettra l'accessibilité de quantités beaucoup plus importantes de données, à des vitesses beaucoup plus élevées et bien plus efficaces qu'auparavant. Métaphoriquement, ces données sont dans un coffre au trésor actuellement enfoui au fond d'un océan. Les données générées par l'IIoT alimentent des algorithmes, à bases d'intelligence d'artificielle, pour détecter les anomalies annonciatrices de pannes, c'est le principe de la maintenance prédictive. Des avancées encore inimaginables il y a cinq ans sont pourtant aujourd'hui bien réelles. Bien que les simulations constituent un moyen rapide de tester une hypothèse avant une mise en ouvre fastidieuse, elles dépendent fortement de la précision des modèles et ont tendance à sous-estimer les problèmes qui peuvent survenir dans des scénarios pratiques. Par ailleurs, très peu d'études ont analysé l'effet du nombre et du choix des canaux sur la diversité des routes du réseau IIoT. Dans cette optique, ce programme de recherche vise à développer de nouveaux algorithmes pour améliorer les performances et l'agilité des réseaux de l'IIoT dans un environnement industriel. Il est en effet indispensable de se doter d'un réseau industriel sans fil intelligent et robuste. Les principaux objectifs de recherche sont : (i)Proposer une méthodologie permettant d'encadrer les scénarios d'adoption de la technologie IIoT dans une installation industrielle, (ii)Améliorer la fiabilité d'un réseau d'IIoT, via des modélisations, expérimentations et simulations. (iii)Modéliser un canal de propagation des réseaux IIoT en environnement industriel. (iv)Évaluer et comparer les différentes techniques de classification des données industrielles et développer un algorithme pour la détection des anomalies alimenté par l'intelligence artificielle.