About this ebook
L'ère de la programmation statique des automates programmables industriels (API) est révolue ; l'ère de l'agent auto-évolutif est arrivée.
Les systèmes de contrôle industriels traditionnels sont fragiles et incapables de s'adapter à la complexité du temps réel sans intervention manuelle.
Quels sont les avantages ?
- Maîtriser la transition d'une logique à relais rigide à un raisonnement dynamique basé sur les agents.
- Mettre en œuvre des cycles de raisonnement internes permettant aux systèmes d'apprendre et de s'adapter.
- Concevoir des architectures de contrôle qui évoluent au rythme de vos processus industriels.
- Réduire les temps d'arrêt grâce au déploiement de structures logiques autonomes auto-correctrices.
- Acquérir une expertise technique approfondie grâce à 210 concepts soigneusement sélectionnés et répartis dans 21 annexes spécifiques à chaque chapitre.
Quelle est la feuille de route ? 1 - Au-delà du contrôleur logique : L’évolution de la prise de décision industrielle
2 - Fondements de la modélisation multi-agents : Définir l’unité autonome
3 - L’architecture de l’autonomie : Plans structurels pour un contrôle intelligent
4 - Cycles Percevoir-Réfléchir-Agir : Maîtriser les boucles de raisonnement internes
5 - Cadres BDI dans l’industrie : Croyances, désirs et intentions
6 - Structures auto-évolutives : Concevoir des systèmes qui apprennent et évoluent
7 - Moteurs de décision heuristiques : Accélérer le raisonnement en temps réel
8 - Machines à états finis vs agents autonomes : Rompre les chaînes du déterminisme
9 - Logique symbolique et raisonnement Le langage de la délibération machine
10 - Architectures de subsomption : superposition d'intelligence pour une robustesse accrue
11 - Planification d'actions orientée objectifs : recherche dynamique de chemins pour les états logiques
12 - Raisonnement non monotone : gestion des données incomplètes et évolutives
13 - Intelligence distribuée : coordination du raisonnement multi-agents
14 - Apprentissage par rétroaction : renforcement dans le cycle de raisonnement
15 - Logique probabiliste : gestion de l'incertitude dans le contrôle industriel
16 - Systèmes de tableau noir : mémoire partagée pour la résolution de problèmes complexes
17 - Ontologies pour l'automatisation : structuration des connaissances pour les agents
18 - Logique temporelle dans le contrôle Raisonnement temporel et séquentiel
19 - Interface homme-agent : Raisonnement transparent et confiance
20 - Vérification formelle de la logique : Garantir la sécurité des systèmes auto-évolutifs
21 - L'avenir de la logique de contrôle : Vers une autonomie totale
À qui s'adresse cet ouvrage ?
Il est conçu pour les ingénieurs en automatisation, les architectes en IA et les concepteurs de systèmes industriels qui explorent les nouvelles frontières du contrôle.
Comment passer à l'action ?
Cessez de gérer des machines et commencez à orchestrer une intelligence qui s'enrichit chaque jour.
Construisez l'avenir de l'autonomie industrielle : commencez dès aujourd'hui à concevoir votre premier moteur auto-évolutif.
