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.

L的工业最新收入为17400万美元，因此加10%的加拿大国内生产总值。首先，最重要的是经济竞争(单一化、国际竞争)和重要的竞争(人口的生存、主要的生存)。L的工业4.0是一项创新型的战略，L的自动化和技术与L的信息和通信(TIC)是垂直的信息和通信实体。这是一项全新的技术创新，为世界各地的形体和数字S提供了便利，使其实现了4.0的互联互通。转型最有希望的是L‘IIoT？互联网和工业对象？？连接世界物理和机器以及技术的L信息。L和L的关系是“S的财富”和“重要的财富”，是“生命的财富和利益的结晶”。这是一件很重要的事情，我不想再做什么了。L的算法，人工智能的基础，异常情况的检测，维修的预测。再来一次不可想象的事情发生在我们面前。模拟模拟的组成部分不是现代的急流测试者，而是一种挑剔的前卫的假设，以及精准的现代和非传统的倾向。S对L的分析起到了很好的作用。在联合国环境保护产业中，L提出了一种新的算法，使其具有更好的性能和灵活性。最重要的是，这是一种不可或缺的智慧和健壮的工业。这些原则包括：(一)提出一种新的技术应用方案，(二)通过现代设计、实验和模拟，使其更具可行性。(3)环境工业方面的水渠传播模式。(4)L的智能人工智能算法：评估和比较技术的分类和工业与发展的算法。

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.