Intelligence embarque IMA5 2022/2023 G2 : Différence entre versions
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De nos jours, la fabrication des engins de transports dans de nombreux domaines (e.g l'aéronautique, ferroviaire) sont réalisées par des machines. Et le calibrage de ces machines doit être précis pour fixer les éléments. Cependant, lorsque les moteurs commencent à être usés, le calibrage de ce dernier peut être imprécis. Une fluctuation de calibrage peut générer une longue erreur de production (ceci est grave pour l'entreprise de production en chaîne), il est alors nécéssaire de détecter ces erreurs de calibrage pour adopter une solution. | De nos jours, la fabrication des engins de transports dans de nombreux domaines (e.g l'aéronautique, ferroviaire) sont réalisées par des machines. Et le calibrage de ces machines doit être précis pour fixer les éléments. Cependant, lorsque les moteurs commencent à être usés, le calibrage de ce dernier peut être imprécis. Une fluctuation de calibrage peut générer une longue erreur de production (ceci est grave pour l'entreprise de production en chaîne), il est alors nécéssaire de détecter ces erreurs de calibrage pour adopter une solution. | ||
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L'idée est | L'idée est | ||
Version du 24 octobre 2022 à 11:01
Choix du projet
Idée 1
Nous avons décidé, d'utiliser dans la détection de problème dans le calibrage d'une machine
Contexte
De nos jours, la fabrication des engins de transports dans de nombreux domaines (e.g l'aéronautique, ferroviaire) sont réalisées par des machines. Et le calibrage de ces machines doit être précis pour fixer les éléments. Cependant, lorsque les moteurs commencent à être usés, le calibrage de ce dernier peut être imprécis. Une fluctuation de calibrage peut générer une longue erreur de production (ceci est grave pour l'entreprise de production en chaîne), il est alors nécéssaire de détecter ces erreurs de calibrage pour adopter une solution.
Idée
L'idée est
