Lors des 56ᵉ Journées de Statistique (JdS), qui se sont tenues du 2 au 6 juin 2025 sur le Campus Saint-Charles de l’Université Aix-Marseille, Rida Kheirallah, ingénieur de recherche à l’Institut Fayol (Mines Saint-Étienne, LIMOS), a présenté une communication scientifique issue d’une collaboration avec Anis Hoayek, Mireille Batton-Hubert, enseignants-chercheurs à l’Institut Fayol, et Patrick Burlat de WipSim. Cette recherche s’intéresse à une problématique clé pour l’Industrie 4.0 : la détection des anomalies dans les processus de fabrication.
Le cœur de cette recherche est un modèle mathématique novateur pour la détection des anomalies dans les processus de fabrication discrète. Conçu pour identifier des écarts significatifs dans les délais de production au sein d’une ligne de production, le modèle est construit en utilisant des techniques d’apprentissage statistique et agrège plusieurs modèles individuels de classification. Il s’appuie sur les principes de la théorie de l’information, notamment l’Entropie de Shannon, pour quantifier l’incertitude et améliorer la précision de l’identification des anomalies. En conséquence, le modèle démontre des performances élevées dans la distinction entre les valeurs aberrantes et les anomalies, ce qui le rend applicable aux données de production réelles. Le modèle est extensible et peut être intégré dans des systèmes de pilotage des lignes de production pour une détection des anomalies en temps réel, s’inscrivant dans les principes de l’Industrie 4.0, notamment la fabrication intelligente et la prise de décision pilotée par les données.