Analyses multivariées de la production du béton : étude de multiples usines

Abstract

Le béton est le matériau de construction le plus répandu ainsi que le plus utilisé sur la planète. Ceci est attribuable à sa grande polyvalence, sa durabilité de même que son faible coût. Toutefois, le dosage des matériaux dans une recette de béton constitue une étape cruciale. En effet, le contrôle rigoureux des mélanges à béton a pour objectif d’assurer une certaine qualité de celui-ci. La variabilité de la matière première ainsi que la précision requise dans le dosage des matériaux complexifient la tâche des producteurs de béton. L’ère de l’industrie 4.0 amène une automatisation de la production grâce à l’utilisation massive d’ordinateurs, de capteurs, d’automates, etc. Cependant, l’un des aspects les plus importants de la révolution de l’industrie 4.0 est certainement le « big data ». L’analyse multivariée est l’un des moyens qui s’offrent aux industries afin d’analyser un ensemble de données volumineux et complexe. Il est donc primordial de trouver comment intégrer les données de multiples sites de production afin de les analyser, à l’aide de méthodes multivariées. Le premier objectif de ce projet consiste à intégrer les informations disponibles pour une seule usine de béton de manière à prédire des propriétés mécaniques d’une gâchée de béton, telles que l’affaissement et la résistance en compression. Ces prédictions sont réalisées à l’aide de projections de structure latentes (PLS). Le second objectif consiste à intégrer les données de procédé pour de multiples usines de béton. Pour ce faire, quatre différentes options afin de regrouper les données sont. Les résultats issus de ces différents regroupements sont comparés, à l’aide de l’analyse en composantes principales (PCA) ainsi que l’analyse consensuelle en composantes principales (CPCA), afin d’évaluer l’impact d’un regroupement subjectif des données sur les conclusions tirées. La comparaison de ces différentes options permet d’identifier des usines divergentes ainsi que les paramètres critiques pour l’ensemble des usines à l’étude. L’intégration de données de multiples usines constitue une contribution originale de ce projet de recherche. Non seulement la plupart des recherches se concentrent sur une partie de procédé voire le procédé en entier, mais aucune n’intègre les données de plusieurs usines sur un intervalle de temps significatif. Bien souvent, les procédés ou usines ne possèdent pas une base de comparaison commune. Donc, en plus de faire l’intégration des données de multiples usines, de nouvelles alternatives pour visualiser ainsi qu’analyser les données sont proposées. Une autre contribution originale réside dans la prédiction de propriétés mécaniques d’une gâchée de béton, et ce, à partir de données de procédé. En effet, quelques études proposent des modèles prédictifs, mais les données recueillies sont souvent très limitées et sont issues d’essais en laboratoire dans des conditions contrôlées.