IA industrielle et commande avancée des procédés

Remplacez les boucles instables et les consignes conservatrices par une commande prédictive basée sur les modèles — APC/MPC, capteurs logiciels, jumeaux numériques, optimisation en temps réel.

En pratique, le même problème de fond apparaît dans deux situations courantes : des équipes de production sous pression de performance, et des systèmes d'ingénierie avancés qui ne se comportent plus de façon robuste en conditions réelles.

Performance de production

Symptômes typiques dans les entreprises de production :

  • Pertes d'efficacité cachées, gaspillage, rebuts ou retouches
  • Forte consommation d'énergie et qualité de produit instable
  • Procédés trop sensibles aux variations de matières premières ou aux perturbations
  • Opérateurs qui s'appuient sur l'expérience plutôt que sur une aide à la décision robuste
  • Idées d'optimisation impossibles à tester sans risque en production
  • Équipes internes sans expertise spécialisée en commande, modélisation ou optimisation

Systèmes d'ingénierie avancés

Symptômes typiques dans les systèmes techniques avancés :

  • Une nouvelle génération de machine ou de système a été construite, mais le concept de commande hérité ne convient plus
  • Les états clés ne sont mesurés qu'indirectement : il faut un soft sensor ou un estimateur
  • L'optimisation, la simulation ou la MPC semblent plausibles hors ligne, mais ne sont pas robustes sur le système réel
  • La mise en service est plus lente et plus risquée parce que personne ne fait vraiment confiance aux modèles, aux mesures ou au comportement des boucles

Le chaînon manquant : dynamique, mesures et contraintes

La plupart de ces problèmes ne sont pas seulement des problèmes de données. Ils naissent de l'interaction entre la physique du procédé, les boucles de régulation, les mesures, les contraintes, les décisions des opérateurs et des conditions de fonctionnement changeantes.

  • quelle variable il faut réellement modifier
  • quelle contrainte compte vraiment
  • quelle mesure est fiable
  • quel modèle est suffisant
  • comment tester une meilleure stratégie de conduite sans risquer la production
  • comment transformer la connaissance du procédé en une commande automatique ou semi-automatique stable

Vos avantages

  • Débit accru et cycles plus rapides à qualité égale
  • Moindre coût d'énergie, de carburant et de matières premières ; rebuts et émissions réduits
  • Processus plus stables malgré les perturbations, variations d'entrée et incertitudes du modèle
  • Mises en service plus rapides et durées d'essais réduites
  • Usure réduite des composants, fatigue des actionneurs et coûts de maintenance en baisse
  • Moindre dépendance aux spécialistes rares — l'automatisation avancée gère les tâches complexes en continu sans exiger d'opérateurs experts à chaque équipe

Comment la collaboration démarre

Du premier appel au conseil senior en continu — quatre étapes, un seul point d'entrée payant.

Pourquoi mon expertise correspond

J'ai déjà résolu cette classe de problèmes : systèmes non linéaires aux mesures incomplètes, contraintes dures, régimes de fonctionnement changeants et régulateurs ou optimiseurs hérités qui ne se comportent plus de façon prévisible.

Formation internationale et disponibilité sur site : Doctorat entre l'Espagne, la Suisse (CERN) et le Japon · Master entre la France, l'Allemagne et la Pologne · C2 en 5 langues (PL, DE, EN, FR, ES) · journées sur site disponibles dans toute l'UE.

Dr Rafał Noga, IA industrielle et commande avancée des procédés
2000 Commande en pratique depuis
LHC NMPC temps réel testée au CERN
PhD en Systèmes de Contrôle
5 Langues parlées
Expérience chez
CERN IAV GmbH Skysails Power GmbH evosoft GmbH (Siemens) Atena Engineering GmbH (Assystem Group)

Postes antérieurs, pas d’aval de clients.

Outils et Plateformes
Python MATLAB / Simulink C / C++ CasADi / acados WinCC OA

Mes réussites

Cryogénie · NMPC PUBLICATION / PREUVE DE CONCEPT Cryogénie · NMPC

NMPC temps réel pour une cryogénie à mesures rares

NMPC économique à retour de sortie et estimation d'état non linéaire pour un procédé d'hélium superfluide du LHC fortement non linéaire, avec retard pur, réponse inverse, saturation, contraintes et instrumentation clairsemée.

Montre comment la modélisation par premiers principes, l'estimation, la simplification et l'optimisation en ligne rendent la commande avancée praticable sur un procédé cryogénique contraint.

Pertinent pour : Installations cryogéniques, laboratoires d’accélérateurs, fusion, aimants supraconducteurs et équipes de contrôle de procédés.

Tâche documentée

"best possible controller for the temperature regulation … of the … superconducting magnets … (LHC)"

CERN · Lettre de recommandation (Geneva, 10.03.2009)
Évaluation

« Je recommande M. Noga sans aucune réserve. »

CERN · Lettre de recommandation (Genève, 10.03.2009)
Systèmes aéroportés · Optimisation de trajectoires PUBLICATION + TRAVAIL DE PROJET Systèmes aéroportés · Optimisation de trajectoires

Des commandes héritées d'un prototype aux trajectoires de vol optimisées

Expérience chez SkySails : réglage de prototypes à l'échelle réelle, analyse de données de vol, amélioration de la rétroaction par identification et modèles, adaptation des consignes et optimisation non linéaire sous contraintes de trajectoires pour des cerfs-volants d'énergie éolienne aéroportée à calage variable.

Montre le chemin qui va de rendre utilisable un vrai prototype à des flux d'optimisation pour les consignes, les études de performance, l'analyse de sensibilité et le dimensionnement des composants.

Pertinent pour : Équipes AWES, parafoil, drones captifs, UAV et autonomie de vol.

Tâche documentée

« Optimisation non linéaire des trajectoires de vol de cerfs-volants captifs »

SkySails Power GmbH · Certificat de travail (Hambourg, 31.03.2024) · traduit de l’allemand
Évaluation

« En raison de ses très bonnes prestations et compétences, nous avons toujours été extrêmement satisfaits de M. Noga. »

SkySails Power GmbH · Certificat de travail (Hambourg, 31.03.2024) · traduit de l’allemand
Énergie éolienne · Grandes machines PROJET / MATÉRIEL PUBLIC Énergie éolienne · Grandes machines

Commande avancée pour des machines plus grandes et plus élastiques

Travaux de commande d'éoliennes : architecture à base de modèles, estimation d'état, approche NMPC économique, optimisation de paramètres, diagnostic et arbitrage entre production, mouvements de structure, charges de fatigue, usure des actionneurs et contraintes.

Pertinent quand une nouvelle génération de machine devient plus flexible ou plus couplée et que le concept de commande hérité n'équilibre plus de façon robuste performance et charges.

Pertinent pour : Constructeurs d'éoliennes, fabricants de machines, R&D en énergies renouvelables et équipes de commande de machines lourdes.

Tâche documentée

« Conception de régulateurs prédictifs non linéaires (NMPC) pour une éolienne »

IAV GmbH · Certificat de travail (Gifhorn, 31.07.2020) · traduit de l’allemand
Évaluation

« Il convient de souligner tout particulièrement son esprit d’analyse remarquable et sa très grande rapidité de compréhension. »

IAV GmbH · Certificat de travail (Gifhorn, 31.07.2020) · traduit de l’allemand
Soft sensors · Fusion de capteurs PROJET + MOTIF RÉCURRENT Soft sensors · Fusion de capteurs

Estimer ce qui ne se mesure pas directement

Estimation non linéaire par fusion de données pour un variomètre de parapente — modélisation aérodynamique par premiers principes, architecture de fusion de capteurs et vols expérimentaux — et le motif de soft sensor présent dans les travaux cryogéniques, éoliens et aéroportés ci-dessus.

Montre l'approche soft sensor comme travail concret d'ingénierie produit : modèle + capteurs disponibles + estimation non linéaire donnent la variable dont l'opérateur ou le régulateur a réellement besoin.

Pertinent pour : Installations de procédés, fabricants de machines et de capteurs, projets de soft sensors et équipes R&D aux mesures rares ou bruitées.

Tâche documentée

« Développement d’estimateurs d’état pour systèmes linéaires et non linéaires »

SkySails Power GmbH · Certificat de travail (Hambourg, 31.03.2024) · traduit de l’allemand

My publications

Articles évalués par des pairs, actes de conférences et thèses sur la commande prédictive, l'estimation d'état et la cryogénie au CERN.

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Du symptôme à la bonne couche technique

Une fois le symptôme clair, la question suivante n'est pas le nom d'un outil, mais la couche technique défaillante : mesure, estimation, surveillance, commande, optimisation ou simulation.

Couche 1 Les bons signaux manquent, sont incohérents ou ne sont pas historisés proprement.

Solution typique : Mesure et infrastructure de données

Avant l'optimisation ou la commande avancée, l'installation a besoin de mesures fiables, d'horodatage, de mises à l'échelle et d'un accès aux données.

Couche 2 La variable de qualité importante ou l'état interne n'est pas mesuré directement.

Solution typique : Soft sensors et estimation d'état

Pertinent quand les valeurs de laboratoire arrivent trop tard, que des états clés sont cachés ou que le procédé a besoin d'une couche de mesure inférentielle.

Couche 3 Le procédé dérive, se comporte étrangement ou produit des anomalies sans cause claire.

Solution typique : Surveillance de procédé (SPC / MSPC / FDD)

Sert à détecter tôt les écarts et à rendre visible le comportement du procédé avant qu'il ne se traduise par des rebuts ou des arrêts.

Couche 4 L'usure, la dégradation ou le risque de défaillance provoquent des arrêts imprévus et des coûts de maintenance.

Solution typique : Maintenance prédictive

Pertinent quand le vrai sujet est la maintenance conditionnelle plutôt que le suivi de consignes ou l'optimisation.

Couche 5 Les boucles oscillent, les perturbations comptent et plusieurs variables et contraintes interagissent.

Solution typique : APC / MPC / NMPC

C'est la bonne couche quand l'installation a besoin d'une meilleure commande en boucle fermée, pas seulement de visibilité ou de tableaux de bord.

Couche 6 L'installation tourne, mais pas au point de fonctionnement économiquement optimal.

Solution typique : Optimisation en temps réel

Pertinent quand débit, énergie, rendement et contraintes doivent être arbitrés en continu au gré des conditions.

Couche 7 Les équipes ont besoin de tests sans risque, de mises en service plus rapides ou de former les opérateurs sans risquer la production.

Solution typique : Jumeau numérique

Utile quand le goulot d'étranglement est l'expérimentation, l'analyse de scénarios ou la confiance avant de modifier l'installation réelle.

Mes domaines d'intervention

Le travail se concentre là où la commande à base de modèles, l'estimation et l'optimisation ont un effet opérationnel direct.

Industries de procédés et commande cryogénique

Industries de procédés — APC/MPC, soft sensors, commande cryogénique

APC/MPC, soft sensors et commande à base de modèles pour les installations de procédés, y compris les systèmes thermohydrauliques et cryogéniques à contraintes dures.

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Fabrication & CNC

Fabrication et CNC — automatisation, cellules robotisées, construction de machines

Réduire les temps de cycle et augmenter le débit sur l'usinage CNC, le fraisage robotique et les lignes d'assemblage. Compensation d'erreur de contour, optimisation d'avance et prédiction de déflexion réduisent les rebuts et améliorent la qualité de surface.

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Commande d'éoliennes

Commande d'éoliennes — pitch, couple, réduction des charges, amortissement du mât

Pitch, couple, supervision, diagnostic et concepts de commande économique pour éoliennes de grande puissance.

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Systèmes parapente et cerf-volant

Systèmes parapente et cerf-volant — parafoil, AWES, autopilote UAV

Estimation d'état de vol et commande en boucle fermée pour parapentes et cerf-volants — conception d'observateurs, augmentation de stabilité et guidage autonome, avec plus de 1 000 heures de vol en parapente.

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Consortiums Européens de R&D

Disponible comme partenaire technique désigné / conseiller scientifique pour les propositions de R&D Eureka, Eurostars-3, Horizon Europe et ZIM-international. Profondeur accréditée sur les piliers procédés industriels, mécatronique et autonomie aérienne. Résident en Allemagne ; éligible ZIM.

Comment je m'intègre dans votre consortium →

Questions fréquentes

Questions courantes sur le contrôle avancé et notre collaboration.

Qu'est-ce que le contrôle prédictif (MPC) ? +

Le MPC est une stratégie de commande avancée utilisant un modèle mathématique du procédé pour prédire le comportement futur et optimiser les actions de contrôle. Il excelle pour les systèmes multivariables avec contraintes.

Combien de temps prend une implémentation APC ? +

Les délais varient selon le périmètre. Une phase diagnostic prend généralement 2-4 semaines. Une preuve de concept complète peut être achevée en 2-3 mois. Nous travaillons en sprints agiles de 2 semaines.

Quel ROI pouvez-vous attendre ? +

Implémentations de référence publiées : 17 % d'énergie primaire en moins en simulation par rapport à l'ancienne régulation à base de règles d'un immeuble de bureaux suisse (ETH Zurich OptiControl-II, IEEE TCST 2016), une variabilité de la température du précalcinateur réduite de plus de 50 % dans une cimenterie (Holcim Lägerdorf / ABB, 2008) et l'erreur moyenne de température des brames d'un four de réchauffage ramenée de 13,0 K à 0,9 K (Dillinger / TU Wien, 2013). Le retour sur investissement dépend de vos coûts d'énergie et de qualité et du point de départ ; je l'estime donc au cas par cas plutôt que d'annoncer une fourchette générique. Chaque procédé est différent — un appel de 30 minutes suffit à estimer le potentiel réaliste pour votre système.

Travaillez-vous à distance ou sur site ? +

Les deux. De nombreuses phases peuvent être réalisées à distance : analyse de données, développement de modèles, simulation. La présence sur site est précieuse pour la mise en service et la formation.

Avec quels secteurs travaillez-vous ? +

Industrie de procédés (chimie, pharma, agroalimentaire), fabrication, constructeurs de machines et production d'énergie.

Pouvez-vous signer un NDA avant de partager des données ? +

Oui — un NDA mutuel est une pratique standard. Nous le signons avant tout partage de données ou de détails de procédé. Nous travaillons également dans des environnements soumis au contrôle des exportations.

Que se passe-t-il si le projet ne livre pas les résultats attendus ? +

Chaque engagement est structuré en phases avec des livrables clairs et des points de sortie. Si une phase montre que le bénéfice attendu n’est pas atteignable, nous le communiquons — et nous arrêtons — plutôt que de continuer à facturer.

Pouvez-vous travailler avec notre SCADA / DCS / ERP existant ? +

Oui. Nous travaillons au niveau de la couche données — si votre historian ou infrastructure de données exporte des formats standards (OPC-UA, CSV, REST), nous pouvons interfacer avec lui quel que soit le fournisseur de DCS ou SCADA. L'intégration au niveau PLC nécessite une collaboration avec votre équipe d'automatisation ou le fournisseur.

À qui appartient la propriété intellectuelle et le code développé ? +

Le code et les modèles développés restent la propriété intellectuelle de Dr. Noga. Le client reçoit une licence d’utilisation perpétuelle incluse dans le prix de développement. Les licences exclusives et les accords de non-concurrence (NCA) sont disponibles et négociables. Les détails sont définis dans le contrat.

Travaillez-vous seul ou avec une équipe ? +

Principalement seul — ce qui signifie une attention de niveau senior sur chaque tâche, sans transferts à des juniors et sans frais généraux de gestion de compte. Pour les projets nécessitant une capacité supplémentaire, je dispose d’un réseau d’ingénieurs spécialisés de confiance.

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