Département de Mathématiques et de Génie Industriel
Programme de Baccalauréat
COURS: IND6212 – Exploration de données industrielles
SESSION:
Hivers
PROFESSEUR: Bruno AGARD
Exploration de données (data mining). Définition et étude des différentes étapes du processus général d’extraction d’information pour la
résolution de problèmes industriels. Segmentation d’un ensemble de produits, détermination de cellules de production. Recherche de règles
d’associations. Détermination de modèles d’arbres de décision et de classification. Détermination de modèles d’estimation et de
classification. Compléter, corriger une base de données industrielle. Exploration de données historiques. Traitement automatique
des données. Aide à la conception de produits, de processus et de systèmes logistiques. Standardisation. Analyse des pratiques de conception.
Amélioration des processus de production. Amélioration de la qualité. Détections et analyses d’erreurs.
Au terme de ce cours, l’étudiant sera en mesure de:
- Maîtriser différents concepts et outils liés à l’exploration de données industrielles (classification, estimation, segmentation,
description) dans le but de produire des résultats de type prédiction, segmentation et recherche de patrons fréquents ;
- Maîtriser un processus d’extraction de l’information contenue dans une base de données industrielles ;
- Résoudre différents problèmes industriels d’exploration de données (notamment en conception de produit et en productique).
Contenu du cours:
- 1. Le processus d’extraction d’information. Les différentes étapes du processus d’extraction d’information.
Processus général d’extraction d’information. Processus industriel d’extraction d’information pour la résolution de problèmes.
- 2. Segmentation. Définitions. Méthodes et algorithmes.
- 3. Règles d’association. Définitions. Méthodes et algorithmes.
- 4. Arbres de décision, classification automatique. Définitions. Méthodes et algorithmes.
- 5. Réseaux de neurones. Détermination de modèles d’estimation et de classification.
- 6. Réseaux Bayésiens.
- 7. Traitement de données temporelles.
- 8. Traitement de données textuelles.
- 9. Préparation des données. Transformations, compléments, astuces. Que faire quand il y a trop de données, ou pas assez.
Données incomplètes, données erronées. Les logiciels de data mining. Compléter, corriger une base de données industrielle.
Détection et correction d’erreurs dans les données. Détection d’évènements rares.
- 11. Conception et fabrication de produits. Aide à la conception de produits. Structurer une offre de produits. Définir un produit cible.
Définir un produit standardisé. Aide à la conception de plateforme de produits. Conception d’un produit pour une offre ciblée.
Standardisation de produits. Pour la fabrication de produits: Collecte de données. Traitement de gammes de production.
Amélioration des processus de production. Amélioration, gestion de la qualité. Analyse de problèmes de non qualité.
La dernière mise à jour le
Sunday, 20. February 2011