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40 ABB REVIEW PARTENARIATS

Optimisation des réseaux industriels Cette collaboration permet aux jeunes thésards
ABB participe également au programme de du doctorat industriel européen d’être formés
doctorat industriel européen PRONTO (PROcess et étroitement encadrés par les professionnels
NeTwork Optimization) →5, financé par l’action du domaine. Sont ainsi privilégiés les sujets de
AMSC 675215, dans le cadre du programme de recherche trouvant des applications concrètes
recherche et d’innovation « Horizon 2020 » de dans l’industrie. La collaboration revêt une grande
l’UE. Ce partenariat réunit des établissements de variété de formes : transfert des connaissances
renom (Imperial College, université technique de et études de cas conjointes, publications
Dortmund, université norvégienne de sciences et communes, séances de brainstorming en face à
de technologie, École des mines et de la métallurgie face lors des réunions de projet.
de Cracovie, universités de Cranfield, de Valladolid —
et Carnegie-Mellon), ainsi que des entreprises à
la pointe de l’innovation (BASF, Petronor, Equinor, Des méthodes probabilistes
Acciai Speciali Terni, INEOS). et statistiques ont été

PRONTO vise à optimiser les réseaux industriels regroupées en une solution
pour garantir une exploitation efficace et analytique innovante garantissant
durable des sites de production européens en
tenant compte de l’état des machines et de la transparence, flexibilité,
performance du procédé. Le projet porte sur les modularité et évolutivité du
thématiques suivantes :
• Analyse des données permettant d’évaluer l’état suivi d’état.
et les performances des réseaux d’usine ;
• Optimisation de l’utilisation des ressources, PRONTO donne lieu à un flot continu d’innovations
à partir des données temps réel sur l’état et la dans les domaines de l’optimisation des procédés
performance des équipements ; et de l’analytique. L’une d’elles associe, aux fins
• Nouveaux concepts d’exploitation présentant de suivi d’état, les données quantitatives et
un fort potentiel pour les industriels qui qualitatives de plusieurs sources pour accroître la
participent au projet. fiabilité et la robustesse de l’analyse. En effet, les
procédés et parcs machines génèrent quantité de
données hétérogènes qui, agrégées, constituent
une mine d’informations sur l’état de marche
de l’appareil productif ; chaque source, chaque
04 capteur étant plus particulièrement adaptés à
la détection de telle ou telle anomalie, la fusion
de ces données multisources permet alors de
diagnostiquer davantage de défauts, avec d’autant
plus de précision et de fiabilité →6.

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