Découvrir la recherche liée aux procédés et à la productique

La 4e révolution industrielle qui est en marche chamboule les façons de faire de l'industrie manufacturière et des ressources naturelles. Il est aujourd'hui possible d'informatiser toute la chaîne logistique d'une entreprise à l'aide de capteurs sans fil, de logiciels et d'autres technologies de pointe en vue d'optimiser la production et la qualité des produits. Ces outils permettent aux entreprises de réagir plus rapidement aux changements du marché. Quelques-uns de nos chercheurs en génie logiciel, en mathématiques et en génie chimique mettent leurs aptitudes et savoir-faire au profit des industries, dont leurs connaissances en données massives, en intelligence artificielle et en modélisation mathématique. Ils créent des logiciels sur mesure pour optimiser la chaîne logistique, conçoivent des simulations numériques prenant en compte toute la complexité des procédés de fabrication ou encore analysent et surveillent chacun des procédés à l'aide de méthodes statistiques et de modèles virtuels pour les optimiser.

Les visages de la recherche sur les procédés et la productique

Voici le résumé des sujets de recherche abordés par nos chercheurs dans l'axe procédés et productique ainsi qu'un bref portrait des travaux menés par l'un de nos professeurs dans chacun d'eux.

Modélisation et simulation de systèmes complexes

Grâce aux progrès remarquables réalisés en informatique ces dernières années, il est maintenant possible de modéliser et de simuler sur ordinateur des phénomènes d'une grande complexité. On peut désormais innover sur le plan algorithmique afin d'obtenir des formulations stables de haute précision. Puisque le milieu industriel doit résoudre plusieurs problèmes de nature complexe, les simulations numériques s'avèrent bien souvent la seule façon de parvenir à une meilleure compréhension des procédés de fabrication en vue de produire des produits de grande qualité et à haute valeur ajoutée. Il s'agit ici d'un bel exemple de l'apport des mathématiques aux sciences appliquées.

Modèles virtuels et optimisation des procédés industriels

L'optimisation d'un procédé consiste d'abord à l'observer, soit à extraire des données fiables provenant des relations de cause à effet entre variables pour en tirer un modèle virtuel capable de comprendre et de prévoir les comportements complexes du procédé. Ensuite, à la lumière des résultats, la phase d'optimisation consiste à modifier en continu l'opération en vue de maximiser la production et la qualité du produit tout en réduisant les coûts et les dépenses énergétiques du procédé.

Carl Duchesne, professeur au Département de génie chimique

Carl Duchesne, professeur titulaire, Département de génie chimique

Membre du Centre de recherche sur l'aluminium et du Centre de recherche en données massives

Carl Duchesne est un spécialiste des méthodes statistiques multidimensionnelles afin d'analyser, de surveiller et d'améliorer des procédés industriels ce qui permet, ultimement, de contrôler la qualité des produits. Dans le Laboratoire d'observation et d'optimisation des procédés (LOOP), le professeur Duchesne travaille notamment à bâtir des modèles prédictifs assurant la stabilité de comprimés pharmaceutiques. Ces modèles devront être capables de détecter des changements dans la qualité des matières premières ou encore dans les conditions de fabrication qui pourraient poser un risque pour la stabilité du produit.

Mon projet vise à soutenir la coordination des décisions entre l'approvisionnement et la production. En rassemblant les concepts de qualité des données, d'incertitude et de collaboration, je veux aider les gens à mieux travailler ensemble pour faire face aux changements constants des ressources naturelles.

Vanessa Simard, étudiante au doctorat en génie mécanique avec concentration en génie industriel sous la direction de Nadia Lehoux, professeure au Département de génie mécanique

Optimisation des réseaux logistiques

La gestion des ressources naturelles, en vue de leur transformation, exige la concertation entre plusieurs intervenants et décideurs qui ne partagent pas les mêmes objectifs et dont les processus de planification diffèrent. Autres difficultés, cette gestion exige des investissements importants à long terme et des quantités impressionnantes de matière première et de produits, sans compter que les processus s'appuient bien souvent sur de l'information et des données incertaines. Pour optimiser la chaîne logistique allant de la matière première jusqu'au client, certains de nos chercheurs mettent en place des systèmes logiciels pour coordonner toutes les activités d'une industrie et ainsi traiter et analyser en temps réel la masse de données produites. Cette interconnexion de chacune des opérations facilite grandement la prise de décision et améliore la rentabilité de l'entreprise.

Jonathan Gaudreault, professeur au Département d'informatique et de génie logiciel

Jonathan Gaudreault, professeur titulaire, Département d'informatique et de génie logiciel

Directeur du Consortium de recherche en ingénierie des systèmes industriels 4.0 et codirecteur de FORAC

Jonathan Gaudreault combine différentes sphères de connaissance, dont l'intelligence artificielle, le génie industriel et la recherche opérationnelle, pour mettre au point des outils logiciels intelligents d'aide à la décision afin de résoudre des problèmes industriels. Il a notamment créé, avec des collègues, un logiciel sur mesure pour l'industrie forestière afin d'optimiser l'utilisation des séchoirs à bois dans les scieries. Ce logiciel tient compte des livraisons fermes de l'entreprise et des demandes anticipées du marché.

Les outils acquis [grâce à la Chaire de leadership en enseignement en analyse des données industrielles en génie chimique] permettront aux ingénieurs de détecter plus rapidement les problèmes. Cela amènera une réduction des coûts de production et une amélioration de la productivité.

Carl Duchesne, professeur au Département de génie chimique