Orientations retenues suite à l’audio-conférence du 05/02/04

1. Orientations retenues suite à l’audio-conférence du 05/02/04 09/02/03

2. Structure de l’approche proposée: • Trois domaines: caractéristiques mécaniques, caractéristiques géométriques et du revêtement (grandeurs à fourchettes de tolérances), risques d’apparition de défauts. • Pour chaque domaine on rassemble les modèles de connaissance disponibles afin de déterminer quels sont les paramètres critiques du process. • La notion de modèle est prise ici au sens étendu. Il s’agit de la formalisation la plus quantitative possible des connaissances sur la caractéristique mise sous contrôle. • Exemples de modèles de caractéristiques géométriques: rugosité, tolérances dimensionnelles, planeité, épaisseur de revêtement. • Exemples de risques de défaut: planeité et plis, criques, empreintes, calamine, défauts aciérie… Caractéristiquesmécaniques Géométrie et caractéristiques durevêtement Risques apparitionde défauts Modèle1 Modèle1 Modèle1 Modèle1 Modèle1 Modèle1 PCP1PCP2PCPn PCP1PCP2PCPn PCP1PCP2PCPn

3. Modèles CM sur RCM

4. Modèles PCP sur RCM

5. Bayesian network : Exfos RCM (face inf)

6. Performances : Modèle exfo RCM

7. Contrôle des paramètres clés du process • Pour chaque PCP on fait l’inventaire des outils de mesure associés et de méthodes qui assurent en permanence la validité des mesures. • La redondance fait partie des méthodes utilisables pour assurer la fiabilité. • Le module AVEM (ou équivalent) fait aussi partie des outils associés. • Pour chaque PCP on fait l’inventaire des fonctions qui assurent normalement le contrôle, la maîtrise de ce paramètre. • On fait l’inventaire des évènements qui peuvent affecter la maîtrise des PCP. On les identifie par leur signature. • Les actions à faire lorsque survient évènement sont listées et interprétées à travers les fonctions associées. Mesure 1 Mesure 2 Mesure 3 P.C.P Fonction_1 Fonction_2 Fonction_n Evènement 1 Evènement 2 Evènement n Signature - Identification Mesures à prendre

8. PCP

9. Gap of 135 t Between model and measurement Online event detection and classification Coil reversion detection Coil reversion alarm CPP model of skin pass effort Model Measurement Coil reversion Confirmed by mechanical properties

10. Expert classification / sample Skin pass Effort Pattern recognition system is able to detect hardness evolution Abnormal operations 33 coils have been detected on the same day Skin pass elongation Skin pass pumping The local team has confirmed that the skin pass regulation system was out of order

11. New Generation Epc system Rule flow systemfor diagnosis And Expert capitalisation

12. Classification system Skin pass effort Under recrystallisation Annealing temperature

13. Classification system Under recrystallisation detection Under recrystallisation

14. Product monitoring Non dangerousabnormal event Dangerousabnormal event

15. Line monitoring Monitoring of abnormal event frequency

16. Préparation de la réunion du 12/02/05: • On prendra le RCM comme outil test pour la démarche. Le transfert du DWI de Mardyck vers Florange donne un intérêt particulier à la démarche. • On fera l’inventaire des modèles disponibles dans les trois domaines: CM, tolérances, risques défauts. • On en déduira la liste des PCP. • Les fonctions de maîtrise de ces PCP seront listées. • Les évènements qui peuvent affecter la maîtrise des PCP seront listés. On essaiera de déterminer leur signature. • Les régimes transitoires seront identifiés ainsi que leur impact potentiel sur les PCP. Mesure 1 Mesure 2 Mesure 3 P.C.P Fonction_1 Fonction_2 Fonction_n Evènement 1 Evènement 2 Evènement n Signature - Identification Mesures à prendre