Le Laboratoire de Conception de Produits et d’Innovation (LCPI)

Le Laboratoire de Conception de Produits et d’Innovation (LCPI) 

Depuis sa création en 1973, le LCPI des Arts et Métiers ParisTech se positionne en génie industriel dans l’analyse des méthodes industrielles pour conduire l’innovation. Les recherches qu’il supporte sont alors reliées à « l’optimisation du processus de conception et d’innovation » en gardant une vision transverse à l’ensemble de ses composantes.  Un axe métiers vise à extraire les spécificités, telles que des connaissances, des pratiques ou des outils pouvant contribuer à l’évolution du processus de conception. Le deuxième axe concerne les processus et vise à formaliser et maîtriser leurs phases de manière transverse. Enfin, le dernier axe concerne les technologies, considérées comme un support et une voie d’enrichissement de la conception.

Nous nous positionnons ici au croisement de ces trois axes dans la maîtrise d’une technologie venant ouvrir des potentiels d’innovation pour l’industrie. Nous nous intéresserons à la fois à l’impact de cette technologie sur la conduite de processus de conception ainsi qu’à l’implication nécessaire des métiers dans sa mise en œuvre.

Rattachement aux axes de recherche du laboratoire

Notre étude prend place dans une continuité de recherches portées sur la réalisation de systèmes dans le domaine du numérique et valorisant la mise en place de solutions intelligentes. Cette dynamique de travaux a été initiée par (Lim 2003) avec ses recherches portées sur le design et l’ergonomie pour intégrer l’utilisateur dans la conception d’une interface de téléviseur interactif. Suite à ses travaux se sont succédé un ensemble de recherches sur la mise au point d’outils numériques pour supporter les activités des concepteurs. Nous pouvons alors citer les systèmes tels que TRENDS (Mougenot 2008), GENIUS (Kim 2011) ou SKIPPI (Bongard 2013). Ces trois systèmes ont la particularité de disposer d’une composante que nous pouvons qualifier d’intelligente, où la structuration et le traitement des données suivent les préceptes de l’intelligence artificielle afin de supporter le concepteur dans l’une des tâches qu’il doit accomplir.

Au regard des autres projets réalisés au sein du LCPI, cette thèse trouve son originalité dans la cible à laquelle s’adressent les solutions développées. Autrement dit, les précédents projets utilisent les technologies de l’information principalement comme support du processus de conception. Leurs utilisateurs sont donc restreints à une poignée d’initiés dans le cadre d’une activité de conception spécifique. Ces projets ont le mérite de capter et de supporter des mécaniques cognitives complexes engagées dans cette activité, cependant, ils ne s’adressent pas au marché de masse.

Notre recherche vise à construire des systèmes s’adressant de manière directe aux utilisateurs finaux des produits de l’entreprise, dans toute leur diversité. L’objectif de cette recherche n’est donc pas uniquement orienté vers la maîtrise de cette technologie en elle-même pour assister l’utilisateur dans une activité spécifique. En effet, nous portons également notre intérêt vers la proposition de nouvelles fonctionnalités de nos produits sur cette base technologique. Nous nous orientons alors également dans la recherche du besoin des utilisateurs et des usages attendus du système.

e.l.m. leblanc

Créée en 1932 par Marcel Leblanc, l’entreprise e.l.m. leblanc s’est spécialisée dans la production d’appareils pour le chauffage individuel et la production d’eau chaude sanitaire au gaz. Installée dès son origine à Drancy, près de Paris, elle est passée par étapes du stade artisanal au stade industriel. En 1996, elle rejoint la division Thermotechnique du groupe Bosch, leader européen en systèmes de chauffage et de production d’eau chaude.

L’entreprise e.l.m. leblanc, avec 700 collaborateurs, représente une entreprise modeste au sein d’un groupe qui en pèse plus de 200 000. Néanmoins, elle s’inscrit pleinement dans les démarches et la culture d’innovation portée par le groupe. En effet, avec plus de 3 800 demandes de dépôt de brevet en 2009, le groupe Bosch est un leader technologique mondial dans ses secteurs d’activité.

Cette thèse prendra place dans le cadre d’un projet d’innovation, la « Thermibox », détaillé dans la partie suivante. Ce projet se déroulera sur le site de Drancy, dans le service en charge de réaliser les études de pré-développement pour l’ensemble des nouveaux produits de la marque. Ce service dispose à la fois d’une expertise sur les méthodes et les processus liés à l’innovation, mais également d’une forte expertise technique sur ses produits et sur les contraintes industrielles qui leurs sont liées. Afin d’assurer la pertinence des développements, ce service d’innovation entretient un contact particulier avec l’ensemble des autres services de l’entreprise. Notamment, le marketing et la qualité se comportent tels des clients d’une étude en spécifiant les attentes d’un produit vis-à-vis des contraintes de leurs domaines. D’autre part, le service après-vente, la logistique et les ventes interviennent tout au long de l’étude afin de s’assurer de la bonne intégration des nouveaux produits dans le processus de fabrication, de distribution et de maintien existant. D’autre part, ce service dispose également de contacts particuliers avec des entités extérieures à l’entreprise. Elle entretient notamment des contacts avec d’autres entreprises du groupe Bosch afin d’échanger sur des domaines de compétences particuliers ou de faire part de retours d’expérience vis-àvis de certaines technologies. Nous pouvons par exemple y retrouver ici des entités maîtresses des technologies liées à l’électronique de contrôle des appareils ou bien des entités de recherche centrales autour des technologies et techniques de valorisation de la donnée. Le service de pré développement entretient également des contacts avec des entreprises extérieures au groupe afin de co-développer des applications d’une technologie ou bien de partager des compétences dans le cadre d’une application telle une relation client fournisseur classique. Ceci constitue l’environnement industriel dans lequel notre étude prendra place. Afin de définir le contexte direct des applications auxquelles nous nous intéressons, nous abordons maintenant l’historique que possède l’entreprise dans les produits de l’internet des objets.

Projet Thermibox 

La Thermibox est un projet précurseur en termes de connectivité. Effectivement, développée en 2004 et mise sur le marché en 2006, la Thermibox est un système de communication en charge de faire le lien entre une chaudière à gaz et le service après-vente de l’utilisateur dans le but d’améliorer l’efficacité de ce dernier. Ce système est composé d’un système d’information, permettant le traitement des informations, et d’un boîtier communiquant chargé de la collecte des données à l’interface de l’automate de la chaudière. Vendu sous forme de contrat de maintenance amélioré, la Thermibox offre la possibilité de suivre le comportement de la chaudière en temps réel afin d’en améliorer la maintenance. Les fonctionnalités du système reposent sur deux éléments : la remontée des informations en cas de panne et la prévention des pannes.

Grace à ce système, lorsqu’une chaudière se met en défaut et cesse de fonctionner, l’opérateur du service après-vente est immédiatement informé. Il dispose alors d’informations complémentaires caractérisant la panne, dont le code erreur de la chaudière et une boîte noire décrivant les dernières secondes de fonctionnement de l’appareil. L’opérateur peut alors juger de la gravité de la panne et prendre les décisions qui s’imposent. Cela pouvant aller du simple contact avec le client pour s’assurer que son système fonctionne correctement au déclenchement d’une intervention d’un technicien afin de remettre en état l’appareil. D’autre part, le système collecte périodiquement les données de comportement du produit en fonctionnement. Les données de fonctionnement d’un appareil sont alors mises en relation avec l’ensemble des données du parc afin de les comparer. Le système apprend alors ce qu’est un « fonctionnement normal » pour un produit et met en place un système de limites de fonctionnement afin d’identifier des dérives et valeurs anormales. Lorsque de tels modes de fonctionnement sont détectés, le système notifie l’opérateur du service après-vente d’un potentiel problème sur l’appareil. Un retour d’expérience de la part des membres de l’entreprise qui ont vu grandir cette solution nous a permis de mettre en lumière un certain nombre de points positifs du système ainsi que des lacunes. Dans les points positifs, nous pouvons retenir que :
– Cette première version constitue une validation technologique pour ces nouvelles fonctionnalités. Précurseur dans le domaine des objets connectés, ce système permet de créer de nouveaux services basés sur des données comportementales des produits installés.
– La réaction du client face à ces types de fonctionnalités est majoritairement positive. En effet, lorsque le service après-vente prend les devants en appelant le client pour faire face à une panne, cela semble le rassurer et il montre une certaine satisfaction envers le service proposé.
– Le nombre d’interventions sur les chaudières équipées de ce système a significativement baissé. Autrement dit, ce type de système permet d’améliorer la rentabilité du service après-vente.

Table des matières

Introduction générale
Objectif et problématique de recherche
Structure du document
1. Positionnement et enjeux de la recherche
1.1. Enjeux de la recherche
1.1. Positionnement scientifique
1.1.1. Le Laboratoire de Conception de Produits et d’Innovation (LCPI)
1.1.2. Rattachement aux axes de recherche du laboratoire
1.2. Contexte industriel
1.2.1. e.l.m. leblanc
1.2.2. Projet Thermibox
1.2.3. Problématique industrielle
1.2.4. Projet Hybride 2.0
1.3. Conclusion du positionnement
2. État de l’art
2.1. Les objets connectés
2.1.1. Introduction à l’internet des objets
2.1.2. Les technologies de l’internet des objets
2.1.3. Les architectures « plateforme »
2.1.4. Synthèse sur l’internet des objets
2.2. Les sciences de la conception
2.2.1. Méthodologies de conception
2.2.2. L’ingénierie concourante et le Design for X
2.2.3. La conception des logiciels
2.2.4. Synthèse sur la science de la conception
2.3. Le service
2.3.1. Définition du service
2.3.2. Méthodologies et bonnes pratiques de la conception de services
2.3.3. Les outils et techniques de la conception de service
2.3.4. Synthèse sur le service
2.4. Machine Learning
2.4.1. Positionnement du Machine Learning
2.4.2. Méthodologies et bonnes pratiques du Machine Learning
2.4.3. Les outils et techniques du Machine Learning
2.4.4. Synthèse sur la découverte de connaissances
2.5. Synthèse bibliographique et constat
3. Problématique de recherche
3.1. Enoncé de la problématique
3.2. Formulation des hypothèses
H1 : L’approche service, moteur de la conception
H2 : Un développement des fonctions intelligentes intégré
4. Expérimentations
4.1. Expérimentation 1 : Conception amont par le service
4.1.1. Objectifs
4.1.2. Protocole
4.1.3. Application
4.1.4. Analyse des résultats et conclusion
4.2. Expérimentation 2 : Conception intégrée des fonctions intelligentes
4.2.1. Objectifs
4.2.2. Démarche
4.2.3. Cadre d’application et contexte
4.2.4. Application
4.2.5. Analyse des résultats et conclusion
4.3. Expérimentation 3 : Conception générique de fonctions intelligentes par le service
4.3.1. Objectifs
4.3.2. Démarche
4.3.3. Cadre d’application et contexte
4.3.4. Application
4.3.5. Analyse des résultats et conclusion
4.4. Conclusion des expérimentations
5. Apports et discussion
5.1. Modèle de conception par le service
5.2. Dynamique de conception détaillée des fonctions intelligentes
5.3. Les apports industriels
Conclusion

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