Vers une ingénierie hautement productive basée sur des méthodes et outils d extraction de connaissances

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1 Vers ue igéierie hautemet productive basée sur des méthodes et outils d extractio de coaissaces MAHIEU LEBOUEILLER, INAYA LAHOUD, NADHIR LEBAAL,SAMUEL GOMES Faurecia R&D ceter Bois sur Prés, 5550 Bavas, Frace préom.om@faurecia.com Laboratoire M3M UBM 9000 Belfort Cedex, Frace preom.om@utbm.fr Résumé Ce papier présete ue méthodologie d extractio de la coaissace embarquée das les modèles 3D CAO (Coceptio Assistée par Ordiateur), basée sur des outils existats das le commerce de recherche de similarité 3D aisi que sur des algorithmes de recherche de similarité etre les paramètres de coceptio. La gestio des coaissaces est au cœur du lea egieerig. Das otre méthodologie, elle est déployée sous la forme d ue méthodologie baptisée KEM-KAD (Kowledge Extractio Methodology based o Kowledge Aided Desig files ) s appuyat sur deux approches ommées Kowledge Cofiguratio Maagemet (KCM) et Kowledge Extractio Assistat (KEA). L approche KCM permet ue approche très aalytique de la gestio de la coaissace. Elle requière ue approche très itégré, icluat par exemple l utilisatio de modèles géométriques paramétrés. Cepedat cette approche e peut pas être déployée das tous les bureaux d études d ue etreprise multi-sites. Notre méthodologie a pour but d extraire le savoir-faire embarqué das les défiitios géométriques 3D das les cas où les modèles CAO e dispose d aucue traçabilité e termes de coaissaces métier, c'est-à-dire, embarquet aucue règle d igéierie et ot pas été géérés par des outils de type Kowledge Based Egieerig (KBE). Pour ces situatios ous proposos de compléter cette approche à travers ue approche globale, cetrée sur les défiitios 3D des produits. Cette approche utilise des outils de type Kowledge Extractio Assistat (KEA). E déployat cette méthodologie, ous pouvos mieux déployer ue démarche de capitalisatio des coaissaces et des savoir-faire produit-process à des fis d amélioratio de la productivité et de la qualité des processus routiiers de coceptio. Abstract - his paper presets a global methodology to extract iheret kowledge from 3D CAD models, based o commercial 3D similarity search tools as well as algorithms of similarity search betwee desig parameters. he maagemet of kowledge is the heart of lea egieerig. I our suggested methodology this is implemeted through tools called Kowledge Cofiguratio Maagemet (KCM) ad Kowledge Extractio Assistat (KEA). KCM tools are lea egieerig compoets that provide highly aalytical approach to kowledge maagemet. hese tools require a highly itegrated approach that ivolves for example predefied geometrical parametric models. But this approach caot be deployed i all egieerig sites. Our approach aims at extractig kowledge i cases where desig ever came out of Kowledge Based Egieerig (KBE) applicatios. I those situatios, it seems importat to complete this kowledge maagemet approach. his is achieved through a global approach, focusig o the product s 3D defiitios. We suggest to itroduce the latter approach by a suite of digital Kowledge Extractio Assistat (KEA) tools (iterfaced with KCM tools). Implemetig this methodology, a deeper kowledge of the product ad its associated process ca be acquired. his esures a more productive ad efficiet desig process. Mots clés Igéierie à base de coaissaces, Système de gestio de doées, Outils de recherche 3D, Assistat d extractio de la coaissace. Keywords - Kowledge Based Egieerig, Product Data Maagemet, 3D search tools, Kowledge Extractio Assistat. INRODUCION Aujourd hui face à u marché globalisé soumis à ue cocurrece forte des pays émergets, les facteurs Qualité, Coût, Délai (QCD) ot jamais été aussi importat das l idustrie maufacturière, e gééral, et das l idustrie automobile, e particulier. Après le lea maufacturig [], bie cou das le milieu de la productio, le lea thikig est aujourd hui mis e place das le domaie de l igéierie et du développemet de produits. O parle alors de lea egieerig voire de lea product developmet. Selo [], le lea thikig est le résultat de l applicatio de ciq pricipes : défiir précisémet la valeur du produit, idetifier les flux de valeur pour chaque produit, mettre e place des flux de valeurs sas iterruptio, et tedre vers la perfectio. Cette visio peut être résumée par les deux pricipaux cocepts suivats :

2 Réduire les temps d igéierie routiière : ce qui correspod à réduire les temps de recherche d iformatios, effectuer u meilleur agecemet des tâches, etc Rameer l étude de la faisabilité das les phases amot de coceptio : justifier toutes les spécificatios avec le savoir-faire issu d expérieces passées, acquérir le savoir maquat, etc Notre démarche s iscrit das u cadre plus global de lea product developmet visat à améliorer la productivité des processus d igéierie d au mois 00%. C'est-à-dire que ous visos ue igéierie hautemet productive cosistat à diviser au mois par deux les temps dédiés à l igéierie routiière des produits. Pour ce faire, la méthodologie que ous proposos s articule autour de techiques de gestio de l iformatio techique (approche PLM (Product Lifecycle Maagemet)), de gestio des coaissaces métiers (approche Kowledge Based Egieerig (KBE)) et de modélisatio géométrique avacée (approche Coceptio Assistée par Ordiateur (CAO) paramétrée et réglée) [Gomes, 008]. E ce qui ous cocere, ous ous focaliseros plus spécifiquemet sur la gestio du savoir-faire (existat, ouveau ou à acquérir) qui costitue le cœur de la démarche lea egieerig. Nous proposos, das cet article, ue méthodologie d igéierie à base de coaissaces déployée à travers deux approches qualifiées de Kowledge Cofiguratio Maagemet (KCM) et de Kowledge Extractio Assistat (KEA). Suite à u état de l art das le domaie, ous préseteros otre démarche d extractio de coaissaces efouies das les modèles CAO baptisée KEM-KAD (Kowledge Extractio Methodology based o Kowledge Aided Desig files). U cas d applicatio idustriel est proposé pour expérimeter les cocepts proposés. EA DE L AR La problématique de la gestio du savoir-faire et des coaissaces est abordée par trois approches différetes. La première est l approche ascedate / descedate. Das les approches telles que MKSM (Methodology for Kowledge System Maagemet) [Ermie, 000], MASK (Méthode d Acquisitio et de Structuratio des Coaissaces) [Ermie, 00], CYGMA (CYcle de vie et Gestio des Métiers et Applicatios) [Serrafero, 00], etc, les experts sot cosidérés comme source de coaissaces. La secode est l approche décisioelle, les modèles sot le QOC (Questios, Optios ad Criteria) [oussait, 00], DYPKM (DYamicProcess for Kowledge Maagemet) [Bekhtl, 003], et DRAMA (Desig RAtioale MAagemet). La troisième est l approche orgaisatioelle, telle que celle proposée par Moticolo, via le paradigme aget [Moticolo, 008] Aujourd hui, les travaux traitat d extractio de la coaissace sot pricipalemet cetrés sur trois thèmes : l extractio de coaissace à partir d u texte [3], l extractio de caractéristiques géométriques (features) à partir de modèles CAO [6][4][5], et l extractio de coaissace depuis les pla D [7]. rès peu de travaux portat sur l extractio des règles métiers coteues das les modèles 3D CAO sot dispoibles das la littérature scietifique. Les outils de recherche de similarité 3D etre les modèles CAO sot aujourd hui utilisés pour aider à la réutilisatio de composats existats. Ils évitet aux cocepteurs de dupliquer les modèles CAO et permettet u gai potetiel o égligeable aux etreprises utilisat ces outils. Ils accélèret égalemet les processus de réductio de la complexité. Das le cadre de otre méthodologie ous ous sommes orietés vers l utilisatio de ces outils pour rechercher des familles de pièces similaires et e extraire des paramètres clés, afi plus tard de faire émerger de potetielles règles métiers. Les outils de recherche de similarité 3D sot basés sur la comparaiso des sigatures géométriques des modèles 3D. Cette sigature est ue représetatio mathématique de la forme 3D de la pièce. Les travaux cocerat l utilisatio de la sigature géométrique pour comparer différets modèles CAO 3D etre eux ot cous u récet regai d attetio das la commuauté CAO. Selo plusieurs études publiées, les sigatures géométriques peuvet être basées soit sur des caractéristiques géométriques (features), soit sur ue foctio spatiale, soit sur u histogramme géométrique, soit sur ue aalyse de sectio, u graphique topologique ou ecore des statistiques géométriques [8]. Des études récetes permettet de compléter ces approches par des algorithmes de recherche automatique de similarité 3D basés sur des graphes topologique et des graphes d agecemet de type form-feature [9]. Cette derière approche permet d obteir, e effet, de meilleurs résultats, otammet sur les petites variatios géométriques. Das otre méthodologie ous tetos d extraire les coaissaces embarquées das les modèles CAO 3D. Il est doc importat de défiir ce qu est le cocept de «coaissace», quelles e sot les typologies, commet elle se différecie des cocepts de «doées» et «d iformatio»... Selo [0], les coaissaces peuvet être divisées e deux catégories : les coaissaces tacites et les coaissaces explicites. Les coaissaces tacites [] peuvet être défiies comme état des coaissaces très persoelles et difficiles à commuiquer ou à partager avec d autres persoes. Elles sot doc, par ature, difficilemet retrascriptibles das des outils iformatiques. Au cotraire des coaissaces explicites, qui sot des coaissaces acquises pricipalemet lors de la scolarité, qui peuvet être plus facilemet retrascrites par des mots ou des chiffres afi d être partagées (Domaie de valeur d u paramètre, règles logique de type «si-alors-sio», formules mathématique, abaque graphique ). Mis sous cette forme, de telles coaissaces demeuret plus faciles à capitaliser das le cadre de projets d igéierie. 3 MEHODOLOGIE PROPOSEE Notre méthodologie d extractio de la coaissace baptisée KEM-KAD (Kowledge Extractio Methodology based o Kowledge Aided Desig files) s appuie sur deux outils ommés Kowledge Cofiguratio Maagemet (KCM) et Kowledge Extractio Assistat (KEA), évoqués précédemmet. Nous e reviedros que très rapidemet sur l approche KCM déjà développée par plusieurs auteurs

3 [Verier et al., 00] [Verier et al., 0][3] si ce est qu à travers la mise e œuvre d ue approche otologique [Moticolo, 008] et ous ous cocetreros davatage sur l approche KEA. La figure ci-après, traduit u schéma décrivat la complémetarité etre les deux approches. E effet, l approche KEM-KAD s appuyat sur des outils de KEA proposée permet de combler les lacues des outils de type KCM tout e l alimetat e règles métier. Cette approche est décomposée e six étapes : L utilisatio d outils de type KCM (cf 3.) la créatio d applicatios de type KBE (cf 3..) L utilisatio d outils de recherche de similarité 3D (cf 3..) L extractio des paramètres des fichiers CAO (cf 3..) L utilisatio d algorithmes de recherche de similarité 3D (cf 3..3) La soumissio des règles pour validatio aux experts métier (cf 3..4) (Etape ) (Etape 3) Ue fois les coaissaces formalisées, elles pourrot être mises à dispositio des cocepteurs das le cadre des approches traditioelles de type KCM. 3.. Permettre ue capitalisatio et ue formalisatio du savoir-faire par l utilisatio des FIC La première étape de l approche KEM-KAD utilisat les outils KCM de la méthodologie proposée par [Verier et al., 0] est ue étape logue et fastidieuse puisqu il s agit de capitaliser et de formaliser le savoir-faire métier de l etreprise. Elle écessite d adopter ue démarche rigoureuse afi de faciliter la réutilisatio des différets paramètres utilisés das les règles métiers. Nous e reviedros pas das cet article sur les méthodes de capitalisatio des coaissaces car déjà largemet abordée das l état de l art précédet. L approche reteue, pour formaliser le savoir-faire et les règles métier, passe par u lagage de représetatio des coaissaces qui ous permet à la fois de raisoer sur les coaissaces, et de garatir la sématique etre les coaissaces das le domaie étudié. Aujourd hui l otologie est u des lagages de représetatio des coaissaces les plus importats et so itérêt proviet de sa capacité à structurer les coaissaces explicites du domaie étudié et d e déduire d autres coaissaces implicites itéressates [Gado, 00]. Outils KCM (Etape ) (Etape 5) (Etape 4) (Etape 6) E philosophie, selo [Shirky, 005] l'otologie est «l'étude des etités et de leurs relatios», il pose égalemet la questio suivate : quelles etités existet ou peuvet exister das le mode, et quelles sot les relatios qui les liet? Plusieurs défiitios de l'otologie existet das la littérature scietifique mais la plus largemet utilisée est celle de [Gruber, 993]: «ue otologie est ue spécificatio explicite et formelle d'ue coceptualisatio partagée d'u domaie de coaissace». Aisi ue spécificatio est formelle quad elle est compréhesible par ue machie, et explicite parce que les cocepts, relatios, foctios, cotraites, axiomes sot explicitemet défiis. Outils KEA Outils Etités Persoels Figure. Schéma de la méthodologie KEM-KAD proposée e lie avec les outils de KCM et de KEA 3. Outils de type KCM Les outils de type KCM permettet ue approche très aalytique de la gestio des coaissaces. Ces outils requièret ue approche très itégrée qui iclut, par exemple, l utilisatio de modèles paramétriques, ou ecore le suivi cotiu des paramètres de coceptio et de leurs valeurs respectives, à chaque jalo du projet. L approche KEM-KAD que ous proposos est destiée aux experts métier das la mesure où elle permet de faciliter l extractio et la capitalisatio des coaissaces et savoirfaire métier ecapsulés das les modèles CAO. Figure. : Otologie réduite d u catalyseur de lige d échappemet Ue otologie décrit les cocepts et les relatios qui sot importats das u domaie particulier, e fourissat u vocabulaire pour ce domaie aisi que la descriptio automatique du ses des termes utilisés das le vocabulaire.

4 Ces derières aées, les otologies ot été itroduites das de ombreuses commuautés scietifiques afi de partager, et de réutiliser les coaissaces d'u domaie spécifique. Les otologies sot deveues vitales pour de ombreuses applicatios telles que les portails de la coaissace scietifique, la gestio de l'iformatio et itégratio de systèmes, le commerce électroique et les web services sématiques. Das la méthodologie KEM-KAD, ous utilisos les otologies pour formaliser le savoir-faire métier de l etreprise. Ces otologies cotieet des cocepts, des relatios, des axiomes, et des istaces comme l illustre la figure ci-avat. Afi de faciliter la réutilisatio des coaissaces, doc des règles métiers et des paramètres idetifiés grâce à l otologie présetée précédemmet, ous proposos de mettre e place ce que ous qualifieros ici de FIC (Feature Idetity Card) pour chaque etité capitalisée. La FIC est ue représetatio des coaissaces à u istat doé d u projet. Par etité capitalisée, ous etedos ici soit u produit, ue pièce ou u paramètre. Chacue de ces etités peut être reliée à ue autre par u lie de type paret-efat. Ces FIC costituet des métadoées associées aux etités. Elles sot idispesables pour esuite savoir exactemet das quelle cofiguratio istaciée se trouve chaque etité. Aisi, lors de la capitalisatio des coaissaces, il s agira de formaliser les lies parets-efats, aisi que le positioemet géométrique des paramètres vis-à-vis des etités 3D sur lesquelles elles s appuiet. stocké das la base de doées de l outil KCM stockat les cofiguratios de coaissaces. La figure 4 ci-dessous traduit u exemple de règle métier capitalisée, à savoir le format de la appe d u catalyseur e foctio de la largeur B. Figure 4. Exemple de règle métier Ue fois cette étape de capitalisatio et de formalisatio effectuée, il s agit de réutiliser e cotexte projet tout le savoir-faire acquis e associat les KCS (pour Kowledge Check Sheets) aux pièces qui costituet la omeclature. 3.. Permettre ue meilleure itégratio du savoir-faire das le développemet de produits par la créatio d applicatios de type KBE Afi de mieux réemployer le savoir-faire capitalisé das la première partie de la méthodologie, ous utilisos des applicatios métiers de type KBE. La figure 5 ci-après traduit u exemple d applicatio métier, dédiée à la coceptio et au dimesioemet de catalyseur de lige d échappemet, actuellemet utilisée das l idustrie automobile. Ces applicatios métiers utiliset des programmes développés sous VBA pour Catia M ou ecore sous Kadviser M, moteur d iférece à propagatio de cotraites permettat d assister le cocepteur à l aide de raisoemets utilisat les coaissaces métier capitalisées. Ces applicatios métier embarquet toutes les règles métiers issues des coaissaces explicites et permettet aux cocepteurs de cocevoir correctemet, dès la première itératio. De plus elles permettet u gai de temps sigificatif cotribuat à réduire o seulemet les délais d igéierie routiière mais aussi la qualité des produits coçus car coforme à l esemble des règles et savoir-faire métier de l etreprise. Figure 3. Exemple de FIC pour u produit silecieux (muffler) Les FIC (Feature Idetity Card) cotieet doc des iformatios sur le cotexte d utilisatio de l etité istaciée. Elles cotieet u uméro uique, ici qualifié de «ID». Cet ID est propre à chaque famille d etité. Par exemple, la famille tube aura le uméro de famille 5. Lors de l istaciatio, ous rajoutos u deuxième uméro qui lui, est propre à l etité istaciée. Aisi uiquemet avec l ID d ue etité, il est possible de savoir à quelle famille appartiet cette etité, aisi que so uméro d istaciatio das la famille e questio. La figure motre u exemple de FIC pour u produit silecieux (muffler). Le savoir-faire aisi capitalisé et formalisé sous forme de règles métier iscrites das des regroupemets de règles qualifiés de KCS (pour Kowledge Check Sheets) est Figure 5. Exemple d applicatio KBE La pricipale difficulté de l approche proposée réside das le fait qu elle e peut être déployée das tous les bureaux d études d ue etreprise multi-sites. U certai ombre de modèles CAO e pourrot être systématiquemet issus d ue telle approche. Cepedat, de tels modèles embarquet éamois du savoir-faire de l etreprise qu il coviet égalemet de capitaliser afi de l ijecter à ouveau das les applicatios de type KBE. Nous proposos doc de compléter cette première approche avec ue démarche permettat d extraire les règles embarquées das les modèles CAO o géérés par l approche utilisat

5 les outils de KCM, décrite précédemmet. C est l objectif que ous ous sommes fixés avec l approche KEM-KAD s appuyat sur les outils de KEA. 3. Outils KEA Deux raisos persistet pour développer de tels outils de KEA. La première raiso réside das le fait que l émergece des outils de KCM est ecore trop récete pour que ces outils puisset être déployés et expérimetés à grade échelle. Certais sites idustriels d igéierie e pourrot bééficier que difficilemet de tels outils et ceci pour différetes raisos (cotraites des cliets, processus de stadardisatio o mis e place ). La deuxième raiso proviet de la costitutio même des outils de Product Data Maagemet (PDM) qui stocket les modèles géométrique CAO aalysés. Comme l illustre la figure 6, les fichiers qui les composet peuvet être classifiés de la faço suivate : ) Des fichiers CAO géérés par les applicatios KBE proveat des outils KCM ) Des fichiers CAO géérés par les applicatios KBE 3) Des fichiers CAO cofigurés de maière floue à l iitiative du cocepteur. 4) Des fichiers coteat de la géométrie morte Das les cas ) et ), évoqués au paragraphe précédet, le savoir-faire embarqué est cou puisqu il a été capitalisé avat d être itégré das les applicatios. Cepedat das ces deux premiers cas aisi que das les cas 3) et 4), il y a certaiemet du savoir-faire qui est pas ecore capitalisé. Le but premier de l approche KEM-KAD est doc d extraire la coaissace embarquée das ces fichiers géométrique, stockés das le PDM, afi de les réisérer das la base de doées de l outil KCM. 3.. Méthodologie basée sur des outils de recherche de similarité 3D La première étape de otre méthodologie KEM-KAD est basée sur des outils de recherche de similarité 3D tel que par exemple, 3DPartFider M proposée par l etreprise 3D Sematix, ou ecore 3DSearchI M développé par Cadbas. Le but affiché par de tels outils est d idetifier les géométries similaires stockées das le PDM. Ces outils sot basés sur ue sigature 3D des modèles CAO prédéfiies lors d ue opératio de référecemet des modèles géométriques coteus das la base de doées. Les outils de recherche de similarité utiliset des algorithmes propriétaires pour comparer les sigatures des fichiers CAO stockés das le PDM avec celles de modèles de référece. La questio du choix des modèles de référece est très importate à ce stade puisqu elle va détermier e grade partie le résultat obteu. Il faut doc défiir ue base de doées de pièces de référeces qui servirot de base de comparaiso pour le logiciel d aalyse de sigatures géométrique choisi. L autre poit importat cocere les limitatios de certais logiciels idustriels de recherche de similarité 3D qui e peuvet effectuer la recherche qu à partir d ue pièce et o d u assemblage complet de pièces. E effet, ous avos choisi d utiliser le logiciel 3DPartFider pour comparer les modèles CAO etre eux, même si ce derier est aujourd hui pas capable de mesurer les similarités etre des assemblages de pièces. Cepedat, de ombreuses règles métiers découlet des cotraites liées aux assemblages etre les pièces, otammet les règles proveat du toléracemet des pièces. La mise e place des FIC ous permet de pallier e partie à ce problème puisqu à partir d ue pièce, il ous est possible de remoter à ses parets au iveau de l arbre produit. Ue fois atteit l assemblage supérieur, ous pouvos comparer la famille de produits similaires aisi obteue. 3.. Extractio des paramètres depuis les modèles géométriques 3D Après avoir idetifié les produits similaires das le PDM, ous pouvos extraire les paramètres clés de chaque produit et de chaque pièce. A ce jour et compte teu des techologies existates, il est difficile d extraire les paramètres coteus das les fichiers CAO sas les ouvrir directemet das le modeleur CAO (Catia M, Uigraphics M, ProEgieer M ). Nous sommes doc cotrait de faire tourer des macros de type VBA das le modeleur pour e extraire les différets paramètres coteus das l arbre de coceptio des pièces. Pour l istat il s agit uiquemet des paramètres qui sot remotés das l arbre de coceptio par les cocepteurs, où déjà préset si la pièce proviet d ue applicatio de type KBE Maipulatio des paramètres à l aide d algorithmes de recherche de similarité etre les paramètres Nous utilisos das cette sectio l approximatio diffuse afi de trouver et d idetifier toutes les règles possibles Figure 6. Costitutio du PDM

6 etre les paramètres (foctios et variables). Cette méthode va ous permettre d extraire de maière automatique toutes les règles et relatios possible. L expressio vectorielle de l approximatio diffuse [Lebaal, 005] s écrit comme suit : ~ f ( x) = P( x) a( x) () P ( x) = p ( x), p ( x),..., p ( x) a de base p i (x), et = a0, a, a,..., a m coefficiets a i (x). m est le vecteur des foctios m est le vecteur des Nous cherchos les coefficiets a i de l approximatio f~ de la foctio f(x) avec des foctios de base P(x) et les valeurs de la foctio F sur ue collectio de poits x i. Les coefficiets a(x) sot détermiés par miimisatio de l expressio ci-dessous de la méthode des moidres carrées : R ~ ( i i ) ( a) = f ( x ) f ( x ) = i= i= ( f ( x ) P( x ) a( x) ) = Les matrices F et P sot défiies par : = f x, f x,..., f i ( F P. a ). ( F P a ) ( ) ( ) ( x ) F P P P = P ( x ) ( x ) M ( x ) x m (4) Avec R(a) l erreur etre la foctio d approximatio et la foctio «réelle», est le ombre des poits d évaluatio. La miimisatio de R(x) doe: avec : R = A a B A ( x).a( x) B( x).f = 0 ( x) P( x ) P ( x ) = i= = P P ( x) p( x ), p( x ),..., p( x ) = i = P (7) Aisi ous avos : a( x) = A ( x) B( x)f (8) L erreur représete le résidu R. Si l erreur est iférieure à ε = 0 0, ous cosidéros qu il y a ue relatio etre les i i (6) (5) () (3) paramètres. Das ce cas, la relatio est égale à P( x ) a( x) i Soumissio pour validatio des règles métiers aux experts Ue fois les hypothétiques règles extraites, ous devos les comparer aux règles déjà présetes das la base de doées KCM. Das la mesure où elles e sot pas déjà présetes et référecées das l outil KCM, ous pouvos les soumettre aux experts métiers pour validatio. 4 CAS D APPLICAION : LE CAALYSEUR D UNE LIGNE D ECHAPPEMEN AUOMOBILE Aujourd hui, ous avos pu expérimeter otre méthodologie KEM-KAD sur u cas d applicatio proveat de l idustrie automobile : le catalyseur d ue lige d échappemet. Pour les besois de l étude, ous avos recréé ue base de doées de pièces uiquemet avec des applicatios de type KBE alimetées par l outil de KCM KrossRoads («Kowledge CrossRoads» pour «carrefour de coaissaces») développé das le cadre des travaux de recherche de Cyrille Verier [Verier et al., 00] [Verier et al., 0]. Aisi ous pouvos expérimeter de maière cojoite les outils issus de l approche KCM avec ceux issus de la méthodologie KEM- KAD. Cette démarche de validatio costitue ue première étape de os travaux de recherche. Elle devra être cosolidée ultérieuremet par ue validatio sur des modèles CAO paramétriques qui auraiet pas été créés à partir des outils KCM. 4. Défiitio de la omeclature Das otre cas expérimetal de coceptio du catalyseur automobile, toutes les règles ot été au préalable capitalisées auprès des experts métiers. ableau. Nomeclature d u catalyseur Niveau Désigatio Quatité 0 Catalysor_BlocSubstrate CaigModular_BlocSubstrate Substrate Mat Cover FrotSeal RearSeal FrotCoe La première étape cosiste doc à créer la BOM de ce composat afi de pouvoir y associer les KCS. Le tableau ci-après illustre la omeclature du catalyseur choisi pour les besois de l expérimetatio réalisée. Sot représetés aussi bie le iveau de chaque pièce das l arbre produit mais aussi la quatité. 4. Défiitio des règles métiers associées La omeclature établie, ous pouvos associer les KCS à chacu des composats du produit. Ces même KCS cotieet les règles mais aussi les paramètres de coceptio. Le tableau ci-avat motre ue partie des KCS et des règles associées à u côe de catalyseur. DCS Rule Descriptio Picture DCS - EUR - Assembled Cat coverter & DPF - Caig isocat with coes Spherical upwarded coe - Gap seal/coe Is the gap betwee the L-seal ad the coe respected? Nomial : g3= mm Real : -0.5mm<g3<3.5mm g3<a Spherical upwarded coe - Gap moolith/coe Is the gap betwee the mooluth ad the coe respected? g4.5mm ableau. Exemple de KCS et règles associées à u côe de catalyseur

7 Chaque règle est costituée de paramètres qui serot réutilisés das les applicatios KBE et les modèles géériques par la suite. 4.3 Créatio applicatios KBE embarquat les règles produits-process Lorsque toutes les règles associées à otre projet sot défiies, ous pouvos créer les applicatios KBE embarquat ces règles métier. Nous gééros esuite grâce aux applicatios de type KBE quize catalyseurs, sept de format rod et huit de format ovale. Auxquels ous associos das la base de doées dix tubes de diamètre et logueur différets, aisi que dix silecieux. 4.4 Utilisatio de 3DPartFider pour extraire les familles de pièces similaires La prochaie étape de la méthodologie KEM-KAD cosiste à utiliser u logiciel de recherche de similarité 3D pour extraire les familles de pièces similaires. Nous avos utilisé le logiciel 3DPartFider développé par la société 3D Sematix pour effectuer cette tâche. Das otre cas expérimetal, ous avos choisi qu ue seule pièce de référece. Cette pièce est u côe de catalyseur à sectio rode, elle est représetée das la figure 7 ci-après. Cette pièce est certes géométriquemet assez simple mais elle permet de se redre compte de l efficacité de la méthodologie mise e place. Le logiciel utilisé pour la comparaiso géométrique foctioe aussi bie avec des pièces géométriques simples qu avec des pièces plus complexes. Cet outil utilise des algorithmes propriétaires de comparaiso des sigatures umérique des pièces pour idetifier les pièces géométriquemet similaires. Après avoir scaé la base de doées, le logiciel recoait les sept côes de formes rodes, aisi que deux côes de sectios ovales comme état des pièces similaires. Les FIC ous permettet cepedat de restreidre ce choix aux sept côes de formes rodes, compte-teu de leurs sectios différetes. Ces mêmes FIC ous permettet de remoter jusqu au produit supérieur, à savoir les sept catalyseurs de sectio rode. Figure 7. Modèle de référece choisi pour la recherche de similarité Après avoir extrait ue famille de pièces similaires, ous utilisos ue macro VBA pour extraire les paramètres des fichiers CAO 3D. 4.5 Comparaiso des paramètres et recherche de règles Afi d extraire les règles potetielles etre les paramètres extraits précédemmet, ous utilisos u algorithme Matlab de recherche de similarité etre des paramètres. Le tableau 3 ci-après motre u extrait de la liste de relatios potetielles extraites par l algorithme. Si o pred par exemple la lige surligée e jaue, o peut coclure grâce au paramètre «erreur» égal à zéro qu il existe ue relatio etre le paramètre 7 et les paramètres 3, et 6. Regle Cette relatio a pour forme : V7 = V3 + *V + *V6 (9) Ce qui correspod, si o repred les oms des paramètres à la relatio : r cover = r substrat + *gap mat/substrat + *epaisseur cover (0) ableau 3. Extrait de la liste de relatio et de coefficiet extrait par l algorithme Matlab Foctio V V V3 erreur coef coef coef3 coef La figure 8 est u graphique 4D qui représete la relatio etre les quatre paramètres listés ci-dessus. O costate bie qu ils sot reliés etre eux par ue relatio liéaire. 5 4 Variable Variable V3=.5 V3=.85 V3=. V3=.55 V3=.9 V3=3.5 V3=3.6 V3=3.95 V3=4.3 V3=4.65 V3=5 Y experimetal Y experimetal Y3 experimetal Y4 experimetal Y5 experimetal Y6 experimetal Y7 experimetal Figure 8. Graphique 4D des quatre paramètres reliés etre eux par ue relatio liéaire 5 RESULAS E PERSPECIVES La méthodologie KEM-KAD proposée doe des résultats satisfaisats. La formalisatio du savoir-faire par des otologies permet de cotextualiser les coaissaces et ous parveos à extraire des règles métiers depuis les modèles CAO 3D. Certes les modèles CAO utilisés das le cas d applicatio sot des modèles issues des outils de type KCM et sot géométriquemet assez simple, mais ils permettet de se redre compte de l efficacité des algorithmes mis e place pour rechercher les similarités etre les paramètres extraits. De plus la coaissace et les paramètres y sot déjà formalisés et les problèmes de sématique y sot mois présets. L étape suivate cosistera à étedre otre démarche aux modèles CAO o issus des outils de KCM afi de pouvoir valider la dimesio géérique de la méthodologie proposée. A cet effet, il s agira à court terme, de mettre e place u référetiel relatif aux pièces CAO traditioelles permettat de cotextualiser les paramètres de coceptio, et de faciliter leur extractio ultérieure. E effet, il peut das certais cas y avoir des problèmes de paramètres istaciés avec le même om deux ou plusieurs fois das ue même pièce. Il faut alors être capable de détermier exactemet la positio et la foctio du paramètre das la pièce, afi de pouvoir esuite les extraire pour les comparer. La cotextualisatio des paramètres est doc écessaire si o souhaite les réutiliser efficacemet das os algorithmes de recherche de similarité.

8 A moye terme, ous essaieros de compléter automatiquemet le réseau sématique coteu das les otologies par des méthodologies d étude de l eviroemet proche des oms des paramètres [Lim et al., 009]. A plus log terme, il s agira de développer des algorithmes d extractio automatique des paramètres coteus das les fichiers CAO. Il serait sas doute judicieux de les extraire sas même ouvrir les fichiers das u modeleur CAO, afi de gager e temps d extractio, otammet sur ue base de doées idustrielle coteat plusieurs milliers de fichiers CAO. Les premiers résultats issus de l applicatio de otre démarche d igéierie hautemet productive chez u idustriel équipemetier automobile sot particulièremet prometteurs das la mesure où ils ot permis d améliorer sigificativemet la productivité et la qualité des activités de développemet des produits. Certais gais actuellemet mesurés das le cadre des travaux de thèse de Luis oussait [9] avoisiet les 90%. Notre démarche KEM- KAD écessitera certes u ivestissemet supplémetaire e terme de temps (cotextualisatio des modèles CAO, recherche des pièces similaires, extractio des paramètres de coceptio, applicatio des algorithmes de recherche de règles, ), mais devrait aboutir à des gais de productivité et de qualité supplémetaire car permettat de mieux stadardiser le développemet des produits. 6 REFERENCES [] Bhuyia, N., et Bahgel, A. (005) A Overview of cotiuous improvemet: from past to preset. Maagemet Decisio. Volume 43, o. 5, pp [] Womack, J.P. et James, D.., (003) Lea thikig: Baish waste ad create wealth i you corporatio. Free Press, d Editio, pp. 0 [3] Boli, H., (008) Kowledge Extractio Based o Setece matchig ad Aalyzig. Iteratioal Symposium o Kowledge Acquisitio ad Modelig, Wuha, Chia, 0- Décembre 008 [4] Pal, P., igga, A.M., Kumar, A., (005) Feature extractio from large CAD databases usig geetic algorithm. 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