Retour d'expérience sur l'analyse des données d'un tunnelier

Marie Le Guilly 1 Jean-Marc Petit 1 Vasile-Marian Scuturici 1
1 BD - Base de Données
LIRIS - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information
Résumé : Ce papier présente un retour d'expérience tiré d'une étude réalisée pour une entreprise de travaux publics d'un grand groupe industriel, portant sur la valorisation des données générées par un tunnelier. Les tunneliers sont d'énormes machines, ressemblant à des " petits trains " équipées de nombreux capteurs pour le guidage, le forage, l'excavation des matériaux, .... L'objectif était de déterminer si les données issues d'un tunnelier permettaient de prédire des événements sur le chantier, par exemple pour améliorer la maintenance prédictive du tunnelier et/ou réduire les coûts liés aux incidents. L'étude a duré six mois et a permis de toucher les étapes classiques de ce type de projet : identification des sources de données, intégration des données, analyse des données et validation avec les experts métiers. L'étude a montré l'intérêt des données pour l'entreprise, tout en pointant qu'une amélioration significative des résultats ne serait possible qu'en améliorant les processus menant à l'acquisition des données lors du fonctionnement d'un tunnelier. Nous tirons quelques leçons de cette expérience qui a servi au lancement d'une offre plus large de valorisation des données, nommée DataValor, au sein du LIRIS pour faciliter le transfert entre le monde académique et le monde industriel.
Document type :
Conference papers
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01686296
Contributor : Marie Le Guilly <>
Submitted on : Tuesday, January 29, 2019 - 4:45:35 PM
Last modification on : Tuesday, February 26, 2019 - 4:07:17 PM
Long-term archiving on : Tuesday, April 30, 2019 - 5:11:23 PM

File

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Identifiers

  • HAL Id : hal-01686296, version 2

Citation

Marie Le Guilly, Jean-Marc Petit, Vasile-Marian Scuturici. Retour d'expérience sur l'analyse des données d'un tunnelier. BDA 2017 33ème conférence sur la Gestion de Données — Principes, Technologies et Applications, Nov 2017, Nancy, France. ⟨hal-01686296v2⟩

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