Brevet FR3063369A1 — publié le 20180831

DISPOSITIF DE GESTION DE L'ISOLEMENT ET PROCEDE DE GESTION DE L'ISOLEMENT Dans le domaine de l'invention, des modes de réalisation décrits ci-dessus se rapportent, de manière générale, à une technologie de gestion de l'isolement destinée à assurer la gestion du travail d'isolement afin d'isoler temporairement un dispositif cible dans une usine au cours d'un événement dans l'usine, tel que la construction, le contrôle d'entretien et/ou la réparation. Dans l'arrière-plan, de manière classique, avant un travail d'isolement dans une usine telle qu'une centrale de production d'énergie, un ingénieur spécialisé se réfère à un schéma de liaison développé représentatif d'une relation de liaison de composants respectifs et crée un plan de travail tout en considérant l'influence du travail d'isolement sur d'autres composants. Dans le but de réduire la tâche impliquée par un tel travail d'isolement, un procédé d'automatisation du planning des- travaux permettant d'assurer l'inspection de chaque bus de l'usine a été proposé. De plus, un procédé d'extraction du dessin cible à partir de documents de conception_a-été proposé. En outre, un procédé de prévention d'opération erronée au moment de l'exécution du travail d'isolement a été proposé. [Document de brevet 1] Publication de demande de brevet Japonaise non examinée N°116-46528 [Document de brevet 2] Publication de demande de brevet Japonaise non examinée N°2011-96029 [Document de brevet 3] Publication de demande de brevet Japonaise non 3063369 2 examinée N°2008-181283 Dans une usine, un grand nombre de composants, tels que différents types de dispositifs, sont installés sous la forme d'un ensemble. Ainsi, dans le cas de la création d'un plan de travail d'isolement prenant tous les composants en 5 considération, un nombre important de calculs est requis. Par exemple, lorsqu'il existe 100 dispositifs sur la zone cible et que chacun de ces 100 dispositifs présente deux états "ACTIF/INACTIF", il existe 2 à la puissance 100 profils d'état (1x1030 ou plus). Pour cette raison, il n'est pas efficace de calculer et d'obtenir l'ensemble des profils d'état et il existe un problème en ce qu'il n'est pas possible 10 de créer un plan de travail de manière efficace. Au vu du problème décrit ci-dessus, des modes de réalisation de la présente invention ont pour objectif de créer une technologie de gestion de l'isolement qui permet de produire de manière efficace un plan de travail qui est le plus approprié au travail d'isolement. 15 Afin de résoudre les problèmes cités ci-dessus, il est créé un dispositif de gestion de l'isolement comprenant : une base de données configurée de manière à mémoriser des informations qui se rapportent à une usine construite avec une pluralité de composants, les informations comprenant une relation entre la pluralité de composants ; un récepteur configuré de manière à recevoir des 20 informations de zone cible définissant une zone cible sur l'usine ; un analyseur configuré de manière à analyser une pluralité de profils d'état respectifs de la pluralité de composants en liaison avec un changement d'état d'au moins l'un de la pluralité de composants dans la zone cible, sur la base des informations mémorisées dans la base de données ; des circuits d'apprentissage approfondi configurés de manière à extraire- au moins un profil spécifique à partir de la pluralité de profils analysés par l'analyseur en tant que profil d'extraction ; un générateur de plan configuré de manière à produire un plan de travail sur la base du profil d'extraction ; et une interface de sortie configurée de manière à délivrer le plan de travail produit par le générateur de plan. Le dispositif de gestion de l'isolement peut, en outre, comprendre un vérificateur configuré de manière à vérifier le profil d'états respectifs sur les 3063369 3 composants à l'extérieur de la zone cible en liaison avec le changement d'état de chaque composant dans la zone cible en fonction du plan de travail. De préférence, les circuits d'apprentissage approfondi comportent une couche intermédiaire comprenant un réseau de neurones multicouche et sont 5 configurés de manière à acquérir une grandeur caractéristique de chacun de la pluralité de profils ; et les circuits d'apprentissage approfondi sont, en outre, configurés de manière à extraire le profil d'extraction en fonction la grandeur caractéristique de chacun de la pluralité de profils. De préférence, les circuits d'apprentissage approfondi comportent un 10 générateur de données d'apprentissage configuré de manière à produire des données d'apprentissage configurées afin de construire le réseau de neurones multicouche. De préférence, la base de données est configurée de manière à mémoriser des informations sur au moins un plan de travail antérieur ; et 15 le générateur de données d'apprentissage est configuré de manière à produire les données d'apprentissage sur la base du plan de travail antérieur mémorisé dans la base de données. De préférence, la pluralité de composants comprend un premier type de composant prédéterminé et un second type de composant lié au premier type de 20 composant ; le générateur de données d'apprentissage est configuré de manière à produire des premières données de matrice, dans lesquelles un état du premier type de composant analysé par l'analyseur est traité en tant que grandeur d'entrée, et des deuxièmes données de matrice, dans lesquelles un état du second type de 25 composant analysé par l'analyseur est traité en tant que grandeur de sortie ; et les circuits d'apprentissage approfondi sont configurés de manière à provoquer l'apprentissage par le réseau de neurones multicouche des données d'apprentissage qui comportent les premières données de matrice et les deuxièmes données de matrice. 30 De préférence, les circuits d'apprentissage approfondi sont configurés de manière à définir une récompense par rapport aux informations mémorisées dans 3063369 4 la base de données, extraire une pluralité de profils spécifiques à partir de la pluralité de profils analysés par l'analyseur, sous la forme d'une pluralité de profils d'extraction, et extraire un profil présentant une valeur de la récompense la plus élevée parmi la pluralité de profils d'extraction. 5 De préférence, les circuits d'apprentissage approfondi sont configurés de manière à extraire une procédure opérationnelle du travail d'isolement sur la base du profil d'extraction ; et le générateur de plan est configuré de manière à générer le plan de travail sur la base de la procédure opérationnelle extraite par les circuits d'apprentissage approfondi. 10 De préférence, l'analyseur est configuré de manière à exécuter au moins l'un d'une analyse de circuit analogique, d'une analyse de circuit logique et d'une analyse de recherche de trajet. La présente invention se rapporte, en outre, à un procédé de gestion de l'isolement comprenant : la mémorisation d'informations, qui se rapportent à une 15 usine construite avec une pluralité de composants et définissent la relation entre la pluralité de composants dans une base de données ; la réception d'informations de zone cible définissant une zone cible sur l'usine ; l'analyse d'une pluralité de profils d'états respectifs de la pluralité des composants en liaison avec un changement d'état d'au moins un de la pluralité de composants dans la zone cible, 20 sur la base des informations mémorisées dans la base de données ; l'extraction d'un profil spécifique à partir de la pluralité de profils analysés par l'analyseur, en tant que profil d'extraction ; la génération d'un plan de travail sur la base du profil d'extraction ; et la production du plan de travail. Une brève description des dessins annexés est faite ci-dessous, parmi 25 lesquels : la figure 1 est un schéma fonctionnel représentant un dispositif de gestion de l'isolement d'un premier mode de réalisation ; la figure 2 est un schéma simplifié représentant un réseau de neurones multicouche ; 30 la figure 3 est un schéma de configuration représentant un état d'un dispositif de distribution d'énergie avant le travail d'isolement ; 3063369 5 la figure 4 est un schéma de configuration représentant un état d'un dispositif de distribution d'énergie pendant le travail d'isolement ; la figure 5 est un algorithme représentant la première partie de traitement de gestion de l'isolement ; 5 la figure 6 est un algorithme représentant la deuxième partie du traitement de gestion de l'isolement consécutif à celui de la figure 5 ; la figure 7 est un algorithme représentant la troisième partie du traitement de gestion de l'isolement consécutif à ceux des figures 5 ou 6; la figure 8 est un algorithme représentant la partie finale du traitement de 10 gestion de l'isolement consécutif à celui de la figure 7. Une description détaillée va maintenant être faite ci-dessous. Dans un mode de réalisation de la présente invention, un dispositif de gestion de l'isolement comprend : une base de données configurée de manière à mémoriser des informations 15 qui se rapportent à une usine construite avec une pluralité de composants, les informations comprenant une relation entre la pluralité de composants ; un récepteur configuré de manière à recevoir des informations de zone cible définissant une zone cible sur l'usine ; un analyseur configuré de manière à analyser une pluralité de profils d'états 20 respectifs de la pluralité de composants en liaison avec un changement d'état d'au moins l'un de la pluralité de composants dans la zone cible, sur la base des informations mémorisées dans la base de données ; des circuits d'apprentissage approfondi configurés de manière à extraire au moins un profil spécifique à partir de la pluralité de profils analysés par 25 l'analyseur en tant que profil d'extraction ; un générateur de plan configuré de manière à produire un plan de travail sur la base du profil d'extraction ; et une interface de sortie configurée de manière à délivrer le plan de travail produit par le générateur de plan. 30 Dans un autre mode de réalisation de la présente invention, un procédé de gestion de l'isolement comprend : 3063369 6 la mémorisation d'informations, qui se rapportent à une usine construite avec une pluralité de composants et définissent la relation entre la pluralité de composants dans une base de données ; la réception d'informations de zone cible définissant une zone cible sur 5 l'usine ; l'analyse d'une pluralité de profils d'états respectifs de la pluralité des composants en liaison avec un changement d'état d'au moins un de la pluralité de composants dans la zone cible, sur la base des informations mémorisées dans la base de données ; 10 l'extraction d'un profil spécifique à partir de la pluralité de profils analysés par l'analyseur, en tant que profil d'extraction ; la génération d'un plan de travail sur la base du profil d'extraction ; et la production du plan de travail. Selon des modes de réalisation de la présente invention il est créé une 15 technologie de gestion de d'isolement qui permet de produire de manière efficace un plan de travail qui est des plus approprié pour le travail d'isolement. Ci-dessous, des modes de réalisation vont être décrits en se référant aux dessins annexés. En premier, une usine telle qu'une centrale de production d'énergie est configurée à partir de plusieurs composants tels qu'un dispositif de 20 distribution d'énergie, un dispositif de commande et un dispositif de contrôle. Lorsqu'un événement tel qu'une construction, un contrôle de maintenance ou une réparation d'un dispositif ou ensemble spécifique est exécuté dans une telle usine, il est nécessaire de minimiser l'influence de l'événement sur la sécurité des travailleurs et des autres dispositifs ou ensembles. Ainsi, le dispositif cible ou 25 ensemble cible dans l'événement est isolé électriquement des autres dispositifs ou ensembles et arrêté (mis hors tension). Un tel travail est appelé isolement. Dans le cas de la création d'un plan de travail d'isolement en technologie classique, un ingénieur spécialisé se réfère à des documents de conception qui comportent un schéma de liaison filaire simple représentatif d'une relation de 30 liaison de composants respectifs, un schéma ECWD (schéma de câblage de commande élémentaire, c'est-à-dire, un type de schéma de circuit développé) 3063369 7 représentatif d'une relation de commande de composants respectifs, un schéma IBD (schéma fonctionnel imbriqué), et un schéma logique programmé. Au vu de ces documents, l'ingénieur spécialisé crée un plan de travail d'isolement tout en considérant l'influence du travail d'isolement. Par exemple, lorsqu'un ingénieur 5 formule un plan d'isolement pour une installation de production d'énergie nucléaire, il est nécessaire d'étudier des milliers à des dizaines de milliers de documents associés. De plus, un ingénieur doit posséder une expertise et expérience extensive et un travail important est dépensé. En outre, une alarme informant qu'une anomalie se produit du fait d'une erreur sur le plan qui peut être 10 attribuée à un examen ou supervision insuffisants par un ingénieur. Pour la même raison, il existe aussi un événement pour lequel le fonctionnement de l'usine s'arrête. En outre, il existe une procédure prédéterminée pour un travail d'isolement réel. Lorsque le travail d'isolement ne se déroule pas exactement selon cette 15 procédure (séquence), une alarme est délivrée ou un verrouillage est activé afin de déclencher un événement qui affecte l'usine. Ainsi, concernant chaque dispositif qui requiert une opération pour le travail d'isolement, il est nécessaire à un ingénieur spécialisé d'évaluer un tel dispositif pour chaque procédure en se référant à des documents de conception et à l'état de l'usine. Ceci nécessite un 20 travail important. Bien qu'il existe un procédé de simulation et d'évaluation de telles procédures évaluées manuellement pour chaque procédure, ce procédé de simulation implique un coût de calcul important. En outre, dans le cas d'une planification de travail d'isolement, il est, par exemple, concevable qu'une règle soit prévue préalablement pour une borne de 25 cavalier ou disjoncteur de circuit dans le but de réduire fortement le nombre de profils de simulation. Toutefois, lorsqu'un profil d'isolement est extrait par un simulateur, le fait que le profil d'isolement extrait soit ou non le plan optimum n'est pas évident. La définition du terme "optimum" décrit précédemment dépend des principes de gestion de l'administrateur. Par exemple, un plan d'isolement qui 30 minimise la dose d'exposition de travailleurs est supposé être une idée principale du plan d'isolement optimum. De manière similaire, un plan d'isolement qui 3063369 8 minimise le nombre d'étapes de travaux (durée d'opération) est supposé être une idée principale du plan d'isolement optimum. La référence numérique 1 sur la figure 1 est un dispositif de gestion de l'isolement 1 qui gère un plan de travail d'isolement et produit automatiquement 5 un plan de travail. Le dispositif de gestion de l'isolement 1 est équipé d'une base de données intégrée 2 qui mémorise (a) des documents de conception d'usine, (b) des informations d'opération (c'est-à-dire, des données de traitement), (c) des informations de planification de personnel, (d) des informations d'environnement, (e) des informations de construction, (f) des informations d'incident et (g) un plan 10 de travail d'isolement créé dans le passé. Les documents de conception d'usine comportent, par exemple, un schéma de construction d'usine, un schéma d'agencement, un schéma P&ID, un schéma ECWD, un schéma IBD, un schéma de liaison simple, et un schéma logique programmé. Les informations d'opération sont, par exemple, des informations sur un état opérationnel d'un équipement de 15 commande d'usine, de contrôle et d'instrumentation. Les informations de planification de personnel comportent, par exemple, un plan de construction et de progression dans l'usine. Les informations d'environnement comportent, par exemple, une dose de radiation, une température et une humidité au niveau de chaque site de travail dans l'usine. Les informations de construction sont des 20 informations sur la faisabilité telles que sur des obstacles sur le site de travail, des objets interférant au niveau du site travail et sur le travail à un emplacement avec une altitude élevée. Les informations d'incidents sont des informations sur les événements d'incidents antérieurs, chacun desquels comporte ses informations associées, telles qu'une date, une durée, un emplacement, un nom de dispositif, un 25 nom d'ensemble et une construction. Les différents types d'élément d'information décrits précédemment sont associés les uns aux autres sur la base de données intégrée 2. En d'autres termes, des données représentatives de différents types d'élément d'information sont structurées. En outre, la base de données intégrée 2 peut être construite sur un 30 serveur de données agencé dans l'usine ou peut être construite sur un serveur agencé sur une installation externe à l'usine. En plus ou en variante, la base de 3063369 9 - données intégrée 2 peut être construite sur un serveur réparti sur un réseau. En outre, ces différents types d'éléments d'information sont entrés au préalable sur la base de données intégrée 2. Le dispositif de gestion de l'isolement 1 comporte un simulateur d'usine 3 5 qui simule un changement de l'influence sur d'autres dispositifs ou d'autres ensembles dans le cas de l'isolement d'un dispositif prédéterminé ou d'un ensemble prédéterminé Le simulateur d'usine 3 comporte une section d'analyse (c'est-à-dire, un analyseur ou tous autres types de circuits) 4, une section de vérification (c'est-à-dire, un vérificateur ou tous autres types de circuits) 5, et une 10 section de mémorisation de données (c'est-à-dire, une base de données, un tampon, une mémoire ou tous autres types de circuits) 81 qui mémorise différentes données. La section d'analyse 4 est utilisée afin de simuler l'usine dans le cas de production d'un plan de travail d'isolement. La section de vérification 5 est utilisée afm de simuler différents changements se produisant dans l'usine 15 lorsque le travail d'isolement est exécuté selon le plan de travail d'isolement produit. En outre, la section d'analyse 4 comporte des circuits d'analyse de circuit analogique 6 configurés de manière à analyser un circuit analogique, des circuits d'analyse de circuit logique 7 configurés de manière à analyser un circuit logique 20 et les circuits d'analyse de recherche de trajet 8 configurés de manière à exécuter une analyse de recherche de trajet, par exemple, sur la base de la théorie des graphes. Il est aussi possible d'installer un procédé d'analyse arbitraire (logique) dans la section d'analyse 4 en plus des trois circuits d'analyse 6, 7 et 8 décrits précédemment. Lors du changement d'un état d'un dispositif ou d'un ensemble 25 associé à une zone cible (c'est-à-dire, un site cible ou une partie cible) du travail d'isolement, la section d'analyse 4 analyse des profils de changement d'états respectifs se produisant sur d'autres dispositifs ou ensembles sur la base des informations mémorisées dans la base de données intégrée 2. La section de vérification 5 présente aussi la même configuration que la section d'analyse 4, et 30 vérifie le plan de travail produit sur la base des informations mémorisées dans la base de données intégrée 2. 3063369 - 10 - Le dispositif de gestion de l'isolement 1 comporte des circuits d'apprentissage approfondi (par exemple, une unité d'apprentissage approfondi ou un modèle d'apprentissage approfondi) 9 qui exécute un traitement associé à la production d'un plan de travail d'isolement sur la base des données mémorisées 5 dans la base de données intégrée 2 et du résultat d'analyse du simulateur d'usine 3. Les circuits d'apprentissage approfondi 9 comportent un réseau de neurones multicouche 10. Le simulateur d'usine 3 est un ordinateur qui simule le comportement de l'usine. Le circuit d'apprentissage approfondi 9 est un ordinateur équipé d'une intelligence artificielle qui met en oeuvre l'apprentissage de machine. 10 Les circuits d'apprentissage approfondi 9 comportent une section de génération de données d'apprentissage (c'est-à-dire, des circuits) 11 configurés de manière à produire des données d'apprentissage qui sont nécessaires afin d'assurer la construction du réseau de neurones multicouche 10 qui a achevé l'apprentissage. La section de génération de données d'apprentissage 11 comporte 15 des circuits de génération de deuxièmes données de matrice 12 et des circuits de génération de deuxièmes données de matrice 13. Les circuits de génération de premières données de matrice 12 produisent des premières données de matrice dans lesquelles l'état du premier type _de dispositif (composant) analysé par la section d'analyse 4 est traité comme sa grandeur d'entrée X. Les circuits de 20 génération de deuxièmes données de matrice 13 produisent les deuxièmes données de matrice dans lesquelles l'état du second type de dispositif (composant) analysé par la section d'analyse 4 est traité _comme sa grandeur de sortie Y. Les circuits d'apprentissage approfondi 9 comportent, en outre, une section de définition de récompense (c'est-à-dire, des circuits) 14 configurée de manière à 25 définir des récompenses respectives à différents types d'éléments d'information mémorisés dans la base de données intégrée 2, une section d'apprentissage de renforcement (c'est-à-dire, des circuits) 15 configurée de manière à extraire le modèle maximisant la valeur du plan d'isolement sur la base des récompenses, et une section d'extraction de procédure opérationnelle (c'est-à-dire, des circuits) 16 30 configurée de manière à extraire la procédure opérationnelle (ordre d'exécution) du travail d'isolement. 3063369 Le simulateur d'usine 3 et les circuits- d'apprentissage approfondi 9 peuvent être montés sur des dispositifs individuels ou installés dans un ordinateur ou un serveur sur une installation associée à l'usine. En plus, ou en variante, le simulateur d'usine 3 et les circuits d'apprentissage approfondi 9 peuvent être 5 installés sur un serveur réparti à l'extérieur de l'installation associée à l'usine. Le dispositif de gestion de l'isolement 1 comporte un générateur de plan 17 configuré de manière à produire un plan de travail sur la base d'un modèle prédéterminé extrait par les circuits d'apprentissage approfondi 9- et comporte, en outre, une interface d'utilisateur 18 utilisée par un administrateur du dispositif de 10 gestion de l'isolement 1. L'interface d'utilisateur 18 est constituée, par exemple, par un ordinateur personnel ou un terminal sur tablette dans une installation associée à une usine. De plus, l'interface d'utilisateur 18 comporte une section de réception (c'est-à-dire, un récepteur ou une interface d'entrée) 19 et une section de sortie (c'est-à-dire, une 15 interface de sortie) 20. La section de réception 19 reçoit la désignation d'un emplacement (ou zone) dans lequel un dispositif cible (composant) à soumettre à un travail d'isolement dans une usine existe, en tant qu'information de zone cible. La section de sortie 20 délivre le plan de travail produit. En outre, la section de réception 19 comporte des dispositifs d'entrée tels qu'un clavier et une souris avec 20 lesquels l'administrateur exécute un travail de saisie. En outre, la section de sortie 20 comporte des composants destinés à former une destination d'un plan de travail tel qu'un dispositif d'affichage, un dispositif d'impression et un dispositif de mémorisation de données. De plus, le dispositif de gestion de l'isolement 1 comporte une unité de 25 commande principale 100 qui commande de manière unitaire la base de données intégrée 2, le simulateur d'usine 3, les circuits d'apprentissage approfondi 9, le générateur de plan 17, et l'interface d'utilisateur 18. En outre, les circuits d'apprentissage approfondi 9 comportent une section de mémorisation de données (c'est-à-dire, base de données, tampon, mémoire ou tous autres types de circuits) 30 82 qui mémorise différentes données. La figure 2 représente un premier cas du réseau de neurones multicouche 3063369 -12- 10. Dans ce réseau de neurones multicouche 10, des unités sont agencées en couches multiples et sont raccordées les unes aux autres. Chaque unité reçoit des entrées multiples U et calcule une sortie Z. La sortie Z de chaque unité est exprimée sous la forme d'une sortie d'une fonction d'activation F de l'entrée totale 5 U. La fonction d'activation F présente un poids et un décalage. Le réseau de neurones 10 comporte une couche d'entrée 21, une couche de sortie 22 et au moins une couche intermédiaire 23. Dans le présent mode de réalisation, le réseau de neurones 10 comportant la couche intermédiaire 23 comprenant six couches 24 est utilisé. Chaque couche 24 10 de la couche intermédiaire 23 est composée de 300 unités. En amenant le réseau de neurones multicouche 10 à apprendre les données d'apprentissage au préalable, il est possible d'extraire automatiquement une grandeur caractéristique sur le profil d'un changement d'état du circuit ou de l'ensemble. Le réseau de neurones multicouche 10 peut définir un nombre arbitraire de couches intermédiaires, un 15 nombre arbitraire d'unités, un taux d'apprentissage arbitraire, un nombre d'apprentissage arbitraire et une fonction d'activation arbitraire sur l'interface d'utilisateur 18. Le réseau de neurones 10 est un modèle mathématique qui exprime des caractéristiques d'une fonction cérébrale par simulation informatique. Par 20 exemple, un neurone artificiel (noeud) qui a formé un réseau par liaison synaptique change de force de couplage synaptique par apprentissage et présente (c'est-à-dire, constitue) un modèle qui a acquis une capacité de résolution de problème. On peut noter que le réseau de neurones 10 du présent mode de réalisation acquiert la capacité de résolution de problème par apprentissage 25 approfondi. Ensuite, une description des procédés de production d'un plan de travail d'isolement selon le présent mode de réalisation va être donnée. Dans le présent mode de réalisation, une description du travail de remodelage de l'ensemble de distribution d'énergie 25 qui constitue une partie du dispositif d'alimentation en 30 énergie dans l'usine, va être donnée. La figure 3 est un diagramme représentant l'état de l'ensemble de 3063369 - 13 - distribution d'énergie 25 avant le travail d'isolement. La figure 4 est un schéma de configuration représentant l'état de l'ensemble de distribution d'énergie 25 au cours du travail d'isolement. Pour des questions de facilité de compréhension, les circuits de l'ensemble de distribution d'énergie 25 sont simplifiés sur les figures 3 5 et 4. Comme cela est montré sur figures 3 et 4, l'ensemble de distribution d'énergie 25 comporte plusieurs disjoncteurs de circuit 26 à 34, plusieurs sectionneurs 35 à 45, plusieurs transformateurs 46 à 52, et plusieurs panneaux de distribution d'énergie 53 à 60. L'ensemble de distribution d'énergie 25 est construit 10 en utilisant ces composants. Les disjoncteurs de circuit 26 à 34 et les sectionneurs à 45 constituent le premier type de composants et les panneaux de distribution d'énergie 53 à 60 raccordés au premier type de composants constituent le deuxième type de composants. En outre, plusieurs bus 61 à 63 sont présents et l'énergie électrique est délivrée aux dispositifs respectifs de l'usine à partir de ces 15 bus 61 à 63 par l'intermédiaire des panneaux de distribution d'énergie 53 à 60. Le côté supérieur de la feuille de chacune des figures 3 et 4 montre des composants qui sont sur le côté amont et à proximité de la source d'énergie. Le côté inférieur de la feuille de chacune des figures 3 et 4 montre des composants qui sont sur le côté aval et loin de la source d'énergie. Dans le présent mode de 20 réalisation, un cas d'isolement du panneau de distribution d'énergie 53 à partir de l'ensemble de distribution d'énergie 25 est représenté afin de réparer l'un des panneaux de distribution d'énergie 53 prédéterminé. Parmi l'ensemble des disjoncteurs de circuit 26 à 34 et des sectionneurs 35 à 45 sur les figures 3 et 4, ceux marqués par "X" sont ouverts (c'est-à-dire, dans un état isolé ou un état hors 25 service) et le reste (c'est-à-dire, ceux non marqués par "X") sont fermés (c'est-à- dire, dans un état conducteur ou un état actif). Dans le présent mode de réalisation, les panneaux de distribution d'énergie 53 à 55 sont raccordés respectivement aux trois bus 61 à 63. Les panneaux de distribution d'énergie 53 à 55 sont raccordés aux bus 61 à 63 par l'intermédiaire 30 des disjoncteurs de circuit 26 à 28 et des transformateurs 46 et 47. L'énergie électrique est délivrée aux panneaux de distribution d'énergie 56 à 60 sur le côté le 3063369 - 14 - plus en aval par l'intermédiaire des panneaux de distribution d'énergie 53 à 55. Les panneaux de distribution d'énergie 53 à 55 sur le côté amont sont raccordés aux panneaux de distribution d'énergie 56 à 60 sur le côté aval par l'intermédiaire des disjoncteurs de circuit 29 à 34, des sectionneurs 35 à 39 et des transformateurs 48, 5 49, 51, et 52. De plus, les panneaux de distribution d'énergie 56 à 60 sur le côté aval sont raccordés l'un à l'autre par l'intermédiaire des sectionneurs 40 à 44. Chacun des disjoncteurs de circuit 26 à 34 et des sectionneurs 35 à 45 présente deux états : Actif et Inactif. En outre, chacun des panneaux de distribution d'énergie 53 à 60 présente deux états : fonctionnement et arrêt. Dans 10 le présent mode de réalisation, il existe plusieurs profils d'état lorsque l'état de chacun de ces composants est changé. Parmi ces profils d'état, le profil d'état indicatif de l'état optimum pour l'isolement est spécifié. Dans la description suivante, le premier des panneaux de distribution d'énergie 53 à isoler est désigné de manière appropriée comme le panneau de distribution d'énergie 53 de la zone 15 cible T dans le présent mode de réalisation. Comme cela est montré à la figure 3, avant le travail d'isolement, l'énergie électrique est délivrée à partir du bus prédéterminé 61 au panneau de distribution d'énergie 53 de la zone cible T. En outre, l'énergie électrique est délivrée aux panneaux de distribution d'énergie 56 et 57 sur le côté aval par l'intermédiaire du 20 panneau de distribution d'énergie 53. Comme pour d'autres panneaux de distribution d'énergie, le panneau de distribution d'énergie 54 est arrêté et les disjoncteurs de circuit 27, 33 et le sectionneur 38 qui sont reliés à ce panneau de distribution d'énergie 54 sont ouverts. Un autre panneau de distribution d'énergie 55 est en fonctionnement, mais le disjoncteur de circuit 34 et le sectionneur 39 sur 25 le côté aval de ce panneau de distribution d'énergie 55 sont ouverts. En d'autres termes, l'énergie électrique est délivrée aux cinq panneaux de distribution d'énergie 56 à 60 sur le côté aval par l'intermédiaire du panneau de distribution d'énergie 53 sur la zone cible T. Par exemple, dans le cas de l'isolement du panneau de distribution d'énergie 30 53 de la zone cible T, tous les disjoncteurs de circuit 26 et 29 à 32 raccordés directement au panneau de distribution d'énergie 53 sont ouverts (le disjoncteur de 3063369 - 15 - circuit 29 est montré à l'état ouvert à la figure 3) et les sectionneurs 35 et 36 sur le côté aval des disjoncteurs de circuit 29 à 32 ouverts sont ouverts. Dans ce cas, l'alimentation en énergie électrique à partir du bus 61 est arrêtée pour le panneau de distribution d'énergie 53 de la zone cible T et tous les panneaux de distribution 5 d'énergie 56 à 60 sur le côté aval. En d'autres termes, lorsque les états respectifs des disjoncteurs de circuit 26, 29 à 32 et des sectionneurs 35 et 36 sont modifiés par rapport à la zone cible T, les états des panneaux de distribution d'énergie 56 à 60 respectifs au niveau des autres emplacements changent. Ici, il est supposé qu'il existe une règle opérationnelle de telle sorte que le 10 panneau de distribution d'énergie 56 particulier sur le côté aval conserve l'état alimenté. Sur la base de cette règle opérationnelle, lorsque l'isolement du panneau de distribution d'énergie 53 de l'emplacement cible T est mis en oeuvre, le panneau de distribution d'énergie 56 particulier est placé dans un état de défaut d'alimentation et ainsi une alarme d'anomalie est délivrée. Comme cela a été décrit 15 précédemment, il est requis de spécifier le profil d'état de l'alimentation en énergie électrique au panneau de distribution d'énergie 56 particulier par l'intermédiaire d'un autre trajet d'alimentation en énergie d'une telle manière que le profil du changement d'état sur chaque composant ne devienne pas un profil dans lequel une alarme d'anomalie est délivrée. 20 Par exemple, un trajet d'alimentation en énergie électrique à partir du bus 63 est sécurisé en tant qu'autre trajet d'alimentation en énergie comme cela est montré à la figure 4. L'énergie électrique est délivrée au panneau de distribution d'énergie 60 sur le côté aval en fermant le disjoncteur de circuit 34 et le sectionneur 39 qui sont raccordés au panneau de distribution d'énergie 55 correspondant à ce bus 63. 25 De cette manière, l'énergie électrique est délivrée au panneau de distribution d'énergie 56 particulier à partir du panneau de distribution d'énergie 60. L'état montré sur la figure 4 est le profil spécifique représentatif de l'état optimum dans lequel l'isolement est achevé. Incidemment, le travail d'isolement comporte une procédure opérationnelle 30 (séquence) des dispositifs prédéterminés. Par exemple, lorsqu'il existe un panneau de distribution d'énergie 56 particulier, le travail d'isolement est mis en oeuvre 3063369 - 16 - après fixation d'un autre trajet d'alimentation en énergie pour ce panneau de distribution d'énergie 56. De plus, après fermeture des disjoncteur de circuit 34 et sectionneur 39 prédéterminés, les autres disjoncteurs de circuit 26 à 32 et sectionneurs 35 et 36 sont ouverts. En outre, lorsque les disjoncteurs de circuit 30 5 et 31 et les sectionneurs 35 et 36 sont raccordés l'un à l'autre, les disjoncteurs de circuit 30 et 31 sont ouverts, et après cela, les sectionneurs 35 et 36 respectifs correspondant aux disjoncteurs de circuit 30 et 31 sont ouverts. Dans le présent mode de réalisation, le profil du changement d'état dans chaque composant optimum pour l'isolement est extrait automatiquement en 10 utilisant le simulateur d'usine 3 et les circuits d'apprentissage approfondi 9. En premier, il va être donné une description d'un cas dans lequel il n'existe pas de modèle du réseau de neurones multicouche 10 qui a achevé l'apprentissage nécessaire pour un apprentissage approfondi. Comme cela est montré à la figure 1, lors de la production d'un plan de 15 travail, le dispositif de gestion de l'isolement 1 reçoit en premier des informations de zone cible définissant la zone cible T d'isolement. Après cela, un administrateur réalise une opération d'entrée afin de spécifier le panneau de distribution d'énergie 53 de la zone cible T en utilisant l'interface d'utilisateur 18. Lors de la réception de cette opération d'entrée, le dispositif de gestion de 20 l'isolement 1 acquiert des données telles que des documents de conception associés au ou aux dispositifs et à l'ensemble, auxquels le tableau de distribution d'énergie 53 de la zone cible T est raccordé, à partir de la base de données intégrée 2. En outre, le dispositif de gestion de l'isolement 1 construit des listes des 25 informations de liaison, des informations de dispositif et des informations d'attribut contenues dans les documents de conception, et incorpore les listes dans la section d'analyse 4 du simulateur d'usine 3. En outre, le dispositif de gestion de l'isolement 1 incorpore les informations de procédé et les informations d'état des dispositifs mémorisés dans la base de données intégrée 2 (par exemple, des 30 informations indiquant si les disjoncteurs de circuit 26 à 34 respectifs sont ouverts ou fermés) de la section d'analyse 4. 3063369 - 17 - Ici, la section d'analyse 4 exécute une simulation sur la base des listes des informations de dispositif, des informations d'attribut, des informations de liaison et des informations d'état en utilisant les circuits d'analyse de circuit analogique 6, les circuits d'analyse de circuit logique 7 et/ou les circuits d'analyse de recherche de trajet 8. On peut noter que deux, ou plusieurs de ces fonctions d'analyse 6, 7, 8 peuvent être associées en fonction du circuit cible ou de l'ensemble cible. Par exemple, il est possible d'associer les circuits d'analyse de circuit logique 7 et la fonction d'analyse de recherche de trajet 8 dans le cas d'une simulation de ciblage qui est composée d'un schéma IBD et d'un schéma de dispositif basé sur un 10 schéma de liaison simple. De cette manière, il est possible de simuler le comportement de chaque composant de l'usine et l'influence sur chaque composant de l'usine dans le cas de l'exécution d'un travail d'isolement. De plus, la section d'analyse 4 délivre l'état de chaque composant (dispositif), par exemple, l'état de conduction du panneau de distribution d'énergie 15 53 de la zone cible T dans le cas du changement distinct des états respectifs de l'ensemble des disjoncteurs de circuit 26 à 34 et l'ensemble des sectionneurs 35 à 45. Il existe de nombreux profils de changement sur les états respectifs de ces composants. Ces profils de changement sont transmis à la section de génération de données d'apprentissage 11 des circuits d'apprentissage approfondi 9. 20 En outre, la section de génération de données d'apprentissage 11 traite les attributs ou états des disjoncteurs de circuit 26 à 34 et des sectionneurs 35 à 45 (le premier type de composants) en tant que grandeur d'entrée X et construit des listes des attributs ou états des panneaux de distribution d'énergie 53 à 60 (le second type de composants) en tant que grandeur de sortie Y. On peut noter que les 25- attributs ou états du premier type de composants et du second type de composants sont délivrés à partir de la section d'analyse 4. La fonction de génération de premières données de matrice 12 de la section de génération de données d'apprentissage 11 exprime l'état (c'est-à-dire, état ouvert ou état bloqué) de chacun des disjoncteurs de circuit 26 à 34 et 30 sectionneurs 35 à 45 sous la forme de 0 ou de 1, et produit ainsi les premières données de matrice de la grandeur d'entrée X qui sont des données des états 3063369 - 18 - respectifs de ces composants 26 à 34 et 35 à 45. La fonction de génération de deuxièmes données de matrice 13 de la section de génération de données d'apprentissage 11 assigne 0 ou 1 à l'état (c'est-à-dire, état conducteur ou état non-conducteur) de chacun des panneaux de distribution 5 d'énergie 53 à 60 lorsque chacun des disjoncteurs de circuit 26 à 34 et sectionneur 35 à 45 est dans un état prédéterminé. En d'autres termes, la fonction de génération de deuxièmes données de matrice 13 exprime l'état de chacun des panneaux de distribution d'énergie 53 à 60 sous la forme de 0 ou de 1, et produit ainsi les deuxièmes données de matrice de la grandeur de sortie Y qui sont des 10 données des états respectifs de ces composants 26 à 34 et 35 à 45 en termes de conduction. Dans le présent mode de réalisation, des valeurs discrètes 0 et 1 sont délivrées en tant que grandeur de sortie. Toutefois, en définissant de manière appropriée des fonctions et paramètres tels que la fonction d'activation dans la couche de sortie, il est possible de les classer dans des classes multiples autres que 15 0 et l et il est aussi possible de délivrer des valeurs continues. Le dispositif de gestion de l'isolement 1 amène le réseau de neurones multicouche 10 à apprendre ces données de matrice listées en tant que données d'apprentissage. Les circuits &apprentissage approfondi 9 construisent le réseau de neurones 10 qui a achevé l'apprentissage, d'une telle manière que le taux de 20 réponse correct du résultat de sortie devienne élevé. Par exemple, les circuits d'apprentissage approfondi 9 construisent le réseau de neurones 10 qui a achevé l'apprentissage, d'une telle- manière que l'incertitude entre le résultat de sortie et la réponse (sortie attendue) dans le cas de l'entrée de données de vérification devient faible. 25 Ensuite, une description d'une procédure de production d'un plan de travail d'isolement en utilisant le réseau de neurones multicouche 10 qui a achevé l'apprentissage va être donnée. En premier, la désignation du panneau de distribution d'énergie 53 de la zone cible T est reçue en tant qu'information de zone cible en utilisant l'interface d'utilisateur 18. Dans le présent mode de 30 réalisation, une instruction destinée à désactiver le panneau de distribution d'énergie 53 de l'emplacement d'installation T est entrée en tant qu'information de 3063369 - 19 - zone cible. De plus, les informations d'état du panneau de distribution d'énergie 53 de la zone cible T et les informations d'état des disjoncteurs de circuit 26 à 34 et des sectionneurs 35 à 45 sont délivrées à partir de la base de données intégrée 2 aux 5 circuits d'apprentissage approfondi 9. Les disjoncteurs de circuit 26 à 34 et les sectionneurs 35 à 45 sont raccordés en tant que dispositifs au panneau de distribution d'énergie 53 et sont des composants de cet ensemble. Les circuits d'apprentissage approfondi 9 utilisent le réseau de neurones 10, qui a été construit sur la base de la grandeur d'entrée X et a achevé l'apprentissage, de manière à 10 extraire un tel profil d'association des états des disjoncteurs de circuit 26 à 34 et des sectionneurs 35 à 45 dans lequel le panneau de distribution d'énergie 53 de la zone cible T est désactivé. Dans le présent mode de réalisation, des profils d'associations "actif/inactif' des disjoncteurs de circuit 26 à 34 et des sectionneurs 35 à 45 concernant le 15 panneau de distribution d'énergie 53 de la zone cible T sont entrés en tant que grandeur d'entrée X sur le réseau de neurones 10 qui a achevé l'apprentissage. Les circuits d'apprentissage approfondi 9 extraient un tel profil &associations "ACTIF/INACTIF" des disjoncteurs de circuit 26 à 34 et des sectionneurs 35 à 45 dans lequel le panneau de distribution d'énergie 53 de l'emplacement de cible T 20 est désactivé, à partir de tous les états des panneaux de distribution d'énergie 53 à 60. Lorsqu'il n'existe pas de procédure opérationnelle (c'est-à-dire, lorsque l'opérateur sur le site peut démarrer à partir d'une opération quelconque) concernant le fonctionnement réel des disjoncteurs de circuit 26 à 34 et des 25 sectionneurs 35 à 45, il est possible de produire le plan de travail d'isolement sur la base du profil extrait de l'association "ACTIF/INACTIF". Au contraire, lorsqu'il existe une procédure opérationnelle spécifique (c'est-à-dire, lorsque l'opérateur sur le site doit démarrer à partir d'une opération spécifique), les circuits d'apprentissage approfondi 9 introduisent le profil 30 d'association "ACTIF/INACTIF" extrait (c'est-à-dire, un profil spécifique) et les règles et logique de la procédure opérationnelle dans la section d'extraction de 3063369 - 20 - procédure opérationnelle 16. La section d'extraction de procédure opérationnelle 16 extrait la procédure opérationnelle "ACTIF/INACTIF" des disjoncteurs de circuit 26 à 34 et des sectionneurs 35 à 45 qui correspond aux règles et logique et délivre la procédure opérationnelle extraite. Les règles et logique de la procédure 5 opérationnelle peuvent être entrées sur l'interface d'utilisateur 18 ou être mémorisées au préalable dans la base de données intégrée 2. La section d'extraction de procédure opérationnelle 16 introduit des profils d'associations "ACTIF/INACTIF" respectifs des disjoncteurs de circuit 26 à 34 et des sectionneurs 35 à 45, qui peuvent être prélevés au cours du traitement du 10 travail d'isolement, en tant que grandeur d'entrée X dans le réseau de neurones 10 qui a achevé l'apprentissage. La section d'extraction de procédure opérationnelle 16 délivre des profils d'états respectifs des panneaux de distribution d'énergie 53 à 60 en tant que grandeur de sortie Y. Dans ce traitement, la section d'extraction de procédure opérationnelle 16 limite la grandeur d'entrée X et la grandeur de sortie 15 Y sur la base des règles ou logique de la procédure opérationnelle entrées, et ensuite, extrait finalement (liste) la procédure opérationnelle dans laquelle le panneau de distribution d'énergie 53 de la zone cible T est amené dans l'état cible. En outre, il est supposé que plusieurs plans proposés (choix) existent dans les profils extraits (liste) et la procédure opérationnelle Ainsi, en utilisant des 20 informations arbitraires telles que des informations d'environnement dans l'usine, le plan optimum proposé est extrait à partir des différents plans proposés en utilisant la section d'apprentissage de renforcement 15. La section d'apprentissage de renforcement 15 utilise l'apprentissage de renforcement qui est un type d'apprentissage de machine. Dans l'apprentissage de renforcement, un agent, qui 25 est un corps conséquent de l'apprentissage, tel qu'un agent logiciel, apprend à maximiser la valeur dans un environnement donné. Lorsqu'un état St à l'instant t de l'environnement est donné, l'agent perçoit un tel état St de l'environnement et sélectionne une action (ou un ensemble d'actions) At à l'instant t. Avec une telle action At, l'agent obtient une récompense 30 numérique rt+1 et l'état de l'environnement transite de l'état St à l'état St±i. Avec 3063369 - 21 - l'apprentissage de renforcement, l'agent sélectionne un ensemble d'actions afin de maximiser une valeur de la récompense totale obtenue (ou dont l'obtention est espérée) au cours d'un tel ensemble d'actions. Une telle récompense totale obtenue (ou dont l'obtention est espérée) au cours d'un ensemble d'actions est appelée une 5 valeur et une telle valeur est formulée comme une fonction de valeur Q(s, a), dans laquelle s représente un état de l'environnement et a représente une action éventuellement prise ou sélectionnée. Dans le présent mode de réalisation, l'apprentissage de renforcement approfondi qui exprime la fonction de valeur par le réseau de neurones multicouche 10 est utilisé. 10 Le profil extrait et la procédure opérationnelle extraite sont entrés dans la section d'apprentissage de renforcement 15. De plus, les informations arbitraires comportant les informations d'environnement mémorisées dans la base de données intégrée 2 sont entrées dans la section d'apprentissage de renforcement 15. Par exemple, les informations de dose de radiation, de température, d'humidité, de 15 position (coordonnées) pour chaque zone dans la centrale de production d'énergie et/ou la distance de déplacement d'un opérateur sont entrées. En outre, ces éléments d'information sont définis par des récompenses. Par exemple, lorsque l'environnement de la zone dans laquelle le panneau de distribution d'énergie 53 de la zone cible T est agencé est indiqué avec une dose de radiation 1 pSv/h, une 20 température de 25°C, une humidité de 30% et une distance de mouvement de 10 m, les récompenses correspondant à ces quatre valeurs de paramètre sont définies respectivement comme -1 point, -1 point, -6 points et -6 points. Pour défmir ces récompenses, une fonction arbitraire ou formule de conversion définie par l'administrateur peut être utilisée. Par exemple, les 25 informations d'environnement sont définies comme une récompense pour chaque zone dans laquelle chaque composant est agencé, telle que la zone dans laquelle les disjoncteurs de circuit 30 et 31 sont agencés et la zone dans laquelle les sectionneurs 35 et 36 sont agencés. La grandeur d'entrée X est défmie comme la transition de la zone de travail 30 associée au fonctionnement "ACTIF/INACTIF" des disjoncteurs de circuit 26 à 34 et des sectionneurs 35 à 45, laquelle transition est au moins un des éléments 3063369 - 22 - d'information associés à la récompense s, au profil d'entrée, et à la procédure opérationnelle. Une fonction de valeur est exprimée en utilisant le réseau de neurones multicouche 10. En utilisant une telle fonction de valeur, le plan qui présente la valeur la plus élevée parmi les différents plans proposés est déterminé. 5 Sur la base du plan proposé déterminé, le générateur de plan 17 produit un plan de travail. Ce plan de travail peut être un document composé de phrases et de figures pouvant être identifiées par un opérateur ou des données de support du travail. Le plan de travail produit par le générateur de plan 17 est entré dans la section de vérification 5 du simulateur d'usine 3 avant d'être éventuellement 10 délivré. La section de vérification 5 vérifie l'influence sur l'usine dans le cas de l'exécution du travail d'isolement en fonction du plan de travail. Par exemple, dans le principe d'évaluation basé sur le simulateur, la vérification est réalisée sur la base de modèles physiques tels que des schémas de circuit et schémas d'ensemble. 15 En outre, il est vérifié si un problème, tel qu'une alarme d'anomalie et une erreur sur le travail d'isolation se produit ou non, dans le cas de l'exécution du travail d'isolement en fonction du plan de travail. De cette manière, il est possible de vérifier si le plan de travail sur la base du profil spécifique extrait par les circuits d'apprentissage approfondi 9 est approprié ou non, avant d'exécuter réellement le 20 travail d'isolement. Lorsqu'il n'existe pas de problème sur le plan de travail en résultat de cette vérification, ce plan de travail est délivré par la section de sortie 20 de l'interface d'utilisateur 18. Dans le présent mode de réalisation, comme cela a été décrit précédemment, il est possible de produire de manière automatique un plan de travail d'isolement 25 en associant le simulateur d'usine 3 et les circuits d'apprentissage approfondi 9 qui comportent le réseau de neurones multicouche 10. De plus, par comparaison avec le cas dans lequel un plan de travail d'isolement est réalisé par le simulateur seul, le coût de calcul peut être supprimé. En outre, en utilisant la section d'apprentissage de renforcement 15, il est possible de créer automatiquement le 30 plan de travail d'isolement par lequel le travail d'isolement peut être mis en oeuvre plus efficacement. 3063369 - 23 - Dans le présent mode de réalisation, une grandeur caractéristique de profils de changement est acquise par le réseau de neurones multicouche 10 et un profil spécifique est extrait sur la base de la grandeur caractéristique. Ainsi, l'efficacité de traitement afin d'extraire un profil spécifique à partir de plusieurs profils de 5 changement peut être améliorée. De plus, il est possible de raccourcir une durée d'extraction d'un profil spécifique à partir de plusieurs profils de changement en amenant le réseau de neurones multicouche 10, qui a achevé l'apprentissage à extraire le profil spécifique. 10 En outre, la section de génération de données d'apprentissage 11 peut produire un plan de travail qui suit le travail d'isolement exécuté dans le passé, en produisant des données d'apprentissage sur la base des plans de travail antérieurs mémorisés dans la base de données intégrée 2. En résultat, la fiabilité du plan de travail peut être améliorée. 15 En outre, les circuits d'apprentissage approfondi 9 peuvent produire des données d'apprentissage qui correspondent aux types de composants respectifs constituant l'usine, en amenant le réseau de neurones multicouche 10 à apprendre les données d'apprentissage qui comportent les premières données de matrice et les deuxièmes données de matrice. Ainsi, il est possible de construire le réseau de 20 neurones multicouche 10 approprié pour le travail d'isolement dans l'usine. La section d'apprentissage de renforcement 15 peut extraire le profil le plus approprié pour le travail d'isolement en extrayant le plan proposé avec la valeur la plus élevée sur la base de la récompense à partir de plusieurs plans proposés respectifs qui sont produits à partir de plusieurs profils spécifiques. Incidemment, 25 la section d'apprentissage de renforcement 15 comporte une fonction d'apprentissage de renforcement approfondi 15A en tant qu'option de l'apprentissage de renforcement, et cette fonction d'apprentissage de renforcement approfondi 15A utilise un réseau de neurones. En outre, la section d'extraction de procédure opérationnelle 16 peut extraire 30 la procédure opérationnelle la plus appropriée pour le travail d'isolement, en extrayant la procédure opérationnelle du travail d'isolement sur la base des profils 3063369 - 24 - spécifiques extraits. Le dispositif de gestion de l'isolement 1 du présent mode de réalisation comporte des ressources matérielles telles qu'une unité CPU (unité centrale de traitement), une mémoire ROM (mémoire morte), une mémoire RAM (mémoire 5 vive) et un disque HDD (disques dur), et est configure comme un ordinateur dans lequel un traitement d'informations par logiciel est assuré avec utilisation des ressources matérielles en amenant l'unité CPU à exécuter différents programmes. En outre, le procédé de gestion de l'isolement du présent mode de réalisation est obtenu en amenant l'ordinateur à exécuter les différents programmes. 10 Ensuite, une description du traitement exécuté par le dispositif de gestion de l'isolement 1 va être donnée en se référant aux algorithmes des figures 5 à 8. Comme cela est montré à la figure 5, dans l'étape S11 correspondant au trajet RI sur la figure 1, la base de données intégrée 2 mémorise en premier différentes informations comportant des documents de conception de l'usine, des 15 informations de commande, des informations de planification de personnel, des informations d'environnement, des informations de construction, des informations d'incident et des plans de travail antérieurs. Dans l'étape S12 suivante correspondant aux trajets R2 et R3 sur la figure 1, la section de réception 19 de l'interface d'utilisateur 18 reçoit des informations de 20 zone cible définissant la zone cible T du travail d'isolement sur la base de l'opération entrée par l'administrateur. Par exemple, la désignation du panneau de distribution d'énergie 53 de la zone cible T est reçue en tant qu'information de zone cible. Dans l'étape S13 suivante correspondant aux trajets R6 et RI1 sur la figure 25 I, l'unité de commande principale 100 du dispositif de gestion de l'isolement I provoque l'acquisition, par la section de mémorisation de données 81 du simulateur d'usine 3 et la section de mémorisation de données 82 des circuits d'apprentissage approfondi 9, d'informations sur le panneau de distribution d'énergie 53 de la zone cible T à partir de la base de données intégrée 2. De 30 manière plus spécifique, les sections de mémorisation de données 81 et 82 acquièrent des informations qui se rapportent au panneau de distribution d'énergie 3063369 - 25 - 53 (composant) de la zone cible T spécifiée sur l'interface d'utilisateur 18 et constituent aussi des informations sur les disjoncteurs de circuit 26 à 34 et les sectionneurs 35 à 45 à proximité du panneau de distribution d'énergie 53. Par exemple, les sections de mémorisation de données 81 et 82 acquièrent l'état 5 "ACTIF/INACTIF" ou l'état ouvert/fermé de chacun des panneaux de distribution d'énergie ainsi que des disjoncteurs de circuit 26 à 34 et des sectionneurs 35 à 45. Dans l'étape S14 suivante correspondant au trajet R4 sur la figure 1, l'unité de commande principale 100 détermine s'il existe ou non un réseau de neurones 10 qui a achevé l'apprentissage par rapport à la zone cible spécifiée par l'interface 10 d'utilisateur 18. Lorsqu'il n'existe pas un tel réseau de neurones 10 qui a achevé l'apprentissage, le traitement passe à l'étape S20 qui va être décrite ultérieurement. Au contraire, lorsqu'il existe un réseau de neurones 10 qui a achevé l'apprentissage, le traitement passe à l'étape S15. A l'étape S15 correspondant au trajet R6 sur la figure 1, l'unité de 15 commande principale 100 définit le ou les composants et état de la zone cible T dans les circuits d'apprentissage approfondi 9 sur la base des informations acquises à partir de la base de données intégrée 2. Par exemple, l'unité de commande principale 100 définit le panneau de distribution d'énergie 53 à l'état DÉSACTIVÉ. 20 Dans l'étape S16 suivante, l'unité de commande principale 100 produit une liste de profils d'association des états des composants respectifs associés à la zone cible T sur la base des informations mémorisées dans la base de données intégrée 2. Par exemple, l'unité de commande principale 100 produit une liste d'associations représentatives des états "ACTIVÉ/DÉSACTIVÉ" respectifs des 25 disjoncteurs de circuit 26 à 34 et des sectionneurs 35 à 45 qui sont raccordés directement ou indirectement au panneau de distribution d'énergie 53 de la zone cible T. Dans l'étape S17 suivante correspondant au trajet R7 sur la figure 1, l'unité de commande principale 100 délivre la liste produite des profils d'association des 30 états respectifs des composants concernant la zone cible T au réseau de neurones 10, qui a achevé l'apprentissage et appartient aux circuits d'apprentissage 3063369 - 26 - approfondi 9. Dans Pétape S18 suivante, le réseau de neurones 10 acquiert l'état de chacun des composants de la zone cible T (c'est-à-dire, les composants en rapport avec la zone cible T), et acquiert les résultats d'analyse tels que l'influence sur d'autres 5 composants (c'est-à-dire, des composants sans rapport avec la zone cible T) et le fait qu'une alarme est ou non délivrée. Dans l'étape S19 suivante correspondant au trajet R20 sur la figure 1, l'unité de commande principale 100 extrait un profil d'état spécifique des composants respectifs par l'apprentissage approfondi du réseau de neurones 10 et provoque la 10 mémorisation, par la section de mémorisation de données 82, du profil extrait. De manière plus spécifique, l'unité de commande principale 100 extrait un tel profil d'association des états respectifs des disjoncteurs de circuit 26 à 34 et des sectionneurs 35 à 45 lorsque le panneau de distribution d'énergie 53 de la zone cible T est amené à être désactivé. Après cela, le traitement passe à l'étape S30 sur 15 la figure 7 qui va décrite ultérieurement. L'étape S20 sur la figure 6 est le traitement à exécuter immédiatement après l'étape S14 lorsqu'il n'existe pas de réseau de neurones 10 qui a achevé l'apprentissage à l'étape S14. Dans l'étape S20 correspondant au trajet R8 sur la figure 1, la section de génération de données d'apprentissage 11 liste différents 20 éléments d'information contenus dans les informations acquises à partir de la base de données intégrée 2 ou fait l'acquisition des informations qui ont déjà été listées. On peut noter que le verbe "lister" mentionné précédemment signifie le traitement de données acquises ou l'exécution d'une conversion, dans le présent mode de réalisation. 25 Dans l'étape S21 suivante correspondant au trajet R9 sur la figure 1, la section d'analyse 4 du simulateur d'usine 3 fait l'acquisition de la liste de différents éléments d'information. Dans l'étape S22 suivante correspondant au trajet R21 sur la figure 1, la section d'analyse 4 produit un modèle de simulation du dispositif de distribution 30 d'énergie 25 de l'usine sur la base des données mémorisées dans la section de mémorisation de données 81. 3063369 - 27 - Dans l'étape S23 suivante, l'unité de commande principale 100 détermine s'il faut utiliser l'apprentissage approfondi. Lorsque la quantité de calculs (c'est-à-dire, la valeur cible de détermination) afin d'assurer l'extraction d'un profil spécifique approprié pour le travail d'isolement est inférieure à une valeur de seuil 5 prédéterminée, c'est-à-dire, lorsque le traitement peut être exécuté par une simulation de Round-Robin, l'unité de commande principale 100 détermine de ne pas utiliser l'apprentissage approfondi et fait avancer le traitement à l'étape S28 qui va être décrite ultérieurement. Au contraire, lorsque la quantité de calculs (c'est-à-dire, valeur cible de détermination) afin d'assurer l'extraction d'un profil 10 spécifique approprié pour le travail d'isolement est supérieure ou égale à la valeur de seuil prédéterminée, c'est-à-dire, lorsque le traitement avec l'utilisation de l'apprentissage approfondi est nécessaire, l'unité de commande principale 100 détermine l'utilisation de l'apprentissage approfondi et fait avancer le traitement à l'étape S24. 15 Dans l'étape S24 correspondant au trajet R10 sur la figure 1, la section d'analyse 4 du simulateur d'usine 3 produit des données représentatives de l'état de chaque composant et transmet les données produites à la section de génération de données d'apprentissage 11. Par exemple, Ta section d'analyse 4 produit des données représentatives de l'état de conduction du panneau de distribution 20 d'énergie 53 de la zone cible T dans le cas de changement des états respectifs de l'ensemble des disjoncteurs de circuit 26 à 34 et sectionneurs 35 à 45. Dans l'étape S25 suivante, la section de génération de données d'apprentissage 11 des circuits d'apprentissage approfondi 9 produit des données d'apprentissage. Par exemple, la section de génération de données d'apprentissage 25 11 produit les premières-données de matrice représentatives des états respectifs des disjoncteurs de circuit 26 à 34 et des sectionneurs 35 à 45, et produit, en outre, les deuxièmes données de matrice représentatives des états respectifs des panneaux de distribution d'énergie 53 à 60. 30 Dans l'étape S26 suivante correspondant au trajet R5 sur la figure 1, l'unité de commande principale 100 provoque l'exécution par le réseau de neurones 3063369 - 28 - multicouche 10 des circuits d'apprentissage approfondi 9 d'un apprentissage dans lequel les données de matrice sont traitées en tant que données d'apprentissage. Dans l'étape S27 suivante, les circuits d'apprentissage approfondi 9 construisent le réseau de neurones 10 qui a achevé l'apprentissage et renvoient le 5 traitement à l'étape S15 sur ta figure 5. L'étape S28 sur la figure 6 est le traitement à exécuter immédiatement après l'étape S23 lorsqu'il est déterminé de ne pas utiliser l'apprentissage approfondi. Dans l'étape S28 correspondant au trajet R11 sur la figure 1, le simulateur d'usine 3 positionne les composants et état de la zone cible T dans le modèle de 10 simulation de la section d'analyse 4. Dans l'étape S29 suivante, la simulation de Round-Robin est mise en oeuvre et un profil spécifique approprié pour le travail d'isolement est extrait, et ensuite le traitement passe à l'étape S30 sur la figure 7. Dans l'étape S30 de la figure 7, l'unité de commande principale 100 15 détermine si une procédure opérationnelle spécifique (c'est-à-dire, un profil spécifique de fonctionnement qui a été extrait et a été mémorisé dans la section de mémorisation de données 81) est nécessaire pour le fonctionnement réel des disjoncteurs de circuit 26 à 34 et des sectionneurs 35 à 45 mi_ pas. Lorsque la procédure opérationnelle spécifique n'est pas nécessaire, le traitement passe à 20 l'étape S34 qui va être décrite ultérieurement. Au contraire, lorsque la procédure opérationnelle spécifique est nécessaire, le traitement passe à l'étape S31. Dans l'étape S31 correspondant aux trajets R12 et R13 sur la figure 1, l'unité de commande principale 100 entre le profil spécifique mémôrisé dans les sections de mémorisation de données 81 et 82 dans la section d'extraction de procédure 25 opérationnelle 16 des circuits d'apprentissage approfondi 9. Dans l'étape S32 suivante correspondant aux trajets R12 et R13 sur la figure 1, l'unité de commande principale 100 délivre les règles et logique de la procédure opérationnelle se rapportant au fonctionnement réel des disjoncteurs de circuit 26 à 34 et des sectionneurs 35 à 45 dans la section d'extraction de procédure 30 opérationnelle 16 des circuits d'apprentissage approfondi 9. Dans l'étape S33 suivante, la section d'extraction de procédure 3063369 - 29 - opérationnelle 16 spécifie et fait l'acquisition de la procédure opérationnelle qui correspond aux règles et logique. Dans l'étape S34, l'unité de commande principale 100 amène les circuits d'apprentissage approfondi 9 à produire plusieurs plans proposés en tant que choix 5 sur la base du profil spécifique et de la procédure opérationnelle. Dans l'étape S35 suivante correspondant au trajet R15 sur la figure 1, l'unité de commande principale 100 délivre les différents plans proposés en tant que choix à la section d'apprentissage de renforcement 15 des circuits d'apprentissage approfondi 9. 10 Dans l'étape S36 suivante correspondant au trajet R15 sur la figure 1, l'unité de commande principale 100 entre des informations arbitraires dans la section d'apprentissage de renforcement 15, lesquelles informations arbitraires se rapportent à l'usine et comportent les informations d'environnement acquises à partir de la base de données intégrée 2. 15 Dans l'étape S37 suivante correspondant au trajet R14 sur la figure 1, l'unité de commande principale 100 amène la section de définition de récompense 14 des circuits d'apprentissage approfondi 9 à définir une récompense par rapport aux informations arbitraires entrées sur l'usine, et fait ensuite avancer le traitement à l'étape S38 sur la figure 8. La récompense ayant été définie par la section de 20 définition de récompense 14 est entrée dans la section d'apprentissage de renforcement 15, qui correspond au trajet R23 sur la figure 1. Les informations sur la procédure opérationnelle sont aussi entrées dans la section d'apprentissage de renforcement 15, qui correspond au trajet R24 sur la figure 1. Dans l'étape S38 de la figure 8, l'unité de commande principale 100 25 détermine si l'apprentissage de renforcement approfondi doit être _utilisé afin d'assurer l'extraction du plan optimum à partir des différents plans proposés ou pas. Lorsque la quantité de calculs (c'est-à-dire, une valeur cible de détermination) afm d'assurer l'extraction du plan optimum proposé est. inférieure- au seuil prédéterminé, l'unité de commande principale 100 détermine que l'apprentissage 30 de renforcement approfondi est inutile, puis définit une fonction de valeur par des procédés tels que le procédé de Monte Carlo ou l'apprentissage de valeur Q à 3063369 - 30 - l'étape S40 et fait ensuite avancer le traitement à l'étape S41. Au contraire, lorsque la quantité de calculs (c'est-à-dire, une valeur cible de détermination) afin d'assurer l'extraction du plan proposé optimum est supérieure ou égale à la valeur au seuil prédéterminée, c'est-à-dire, lorsqu'il est nécessaire de 5 réaliser le traitement d'extraction du plan proposé optimum en utilisant l'apprentissage de renforcement, l'unité de commande principale 100 détermine l'utilisation de l'apprentissage de renforcement approfondi, puis amène le réseau de neurones multicouche 10 à exprimer une fonction de valeur dans étape S39, et fait ensuite avancer le traitement à l'étape S41. 10 Dans l'étape S41 correspondant au trajet R16 sur la figure 1, l'unité de commande principale 100 amène la section d'apprentissage de renforcement 15 des circuits d'apprentissage approfondi 9 à spécifier une valeur calculée par la fonction de valeur pour chacun des différents plans proposés (c'est-à-dire, des choix) et délivre les informations sur la valeur spécifiée au générateur de plan 17. 15 Dans l'étape S42 suivante correspondant au trajet R17 sur la figure 1, le générateur de plan 17 produit le plan de travail sur la base du plan proposé spécifié qui présente la valeur la plus élevée, et délivre le plan de travail produit à la section de vérification 5 du simulateur d'usine 3. Dans l'étape S43 suivante correspondant au trajet R22 sur la figure 1, la 20 section de vérification 5 exécute un traitement de vérification de l'influence sur l'usine dans le cas de l'exécution du travail d'isolement en fonction du plan de travail, sur la base des données mémorisées dans la section de mémorisation de données 81. Dans l'étape S44 suivante correspondant au trajet R18 sur la figure 1, la 25 section de vérification 5 détermine si le plan de travail est approprié ou pas. Lorsqu'il est déterminé que le plan de travail est approprié, le traitement passe à l'étape S45 dans laquelle ce plan de travail est délivré par la section de sortie 20 de l'interface d'utilisateur 18 par l'intermédiaire du générateur de plan 17 comme cela est indiqué par le trajet R19 sur la figure 1, et ensuite l'ensemble du traitement est 30 achevé. Au contraire, lorsqu'il est déterminé que le plan de travail n'est pas approprié, la section de sortie 20 de l'interface d'utilisateur 18 réalise une 3063369 -31 - notification indiquant que le plan de travail n'est pas approprié, et ensuite l'ensemble du traitement est achevé. Dans le présent mode de réalisation, la détermination d'une première valeur (c'est-à-dire, une valeur cible) en utilisant une valeur de référence (c'est-à-dire, 5 une valeur de seuil) peut être une détermination du fait que la valeur cible est supérieure ou égale à la valeur de référence ou non. En plus, ou en variante, la détermination de la valeur cible en utilisant la valeur de référence peut être une détermination du fait que la valeur cible excède la valeur de référence ou non. 10 En plus, ou en variante, la détermination de la valeur cible en utilisant la valeur de référence peut être une détermination du fait que la valeur cible est inférieure ou égale à la valeur de référence ou non. En plus, ou en variante, la détermination de la première valeur en utilisant la valeur de référence peut être une détermination du fait que la valeur de cible est 15 inférieure à la valeur de référence ou non. En plus, ou en variante, la valeur de référence n'est pas nécessairement fixée et la valeur de référence peut être modifiée. Ainsi, une plage prédéterminée de valeurs peut être utilisée plutôt que la valeur de référence, et la détermination de la valeur cible peut être une détermination du fait que la valeur cible est comprise 20 dans la plage prédéterminée ou non. Bien qu'un mode dans lequel chaque étape est exécutée en série soit représenté sur les algorithmes du présent mode de réalisation, l'ordre d'exécution des étapes respectives n'est pas nécessairement fixé et l'ordre d'exécution d'une partie des étapes peut être modifié. De plus, certaines étapes peuvent être 25 exécutées en parallèle avec une autre étape. Le dispositif de gestion de l'isolement 1 du présent mode de réalisation comporte un dispositif de mémorisation tel qu'une mémoire ROM (mémoire morte) et une mémoire RANI (mémoire vive), un dispositif de mémorisation externe tel qu'un disque HDD (disque dur) et un disque SDD (disque à 30 semiconducteur), un dispositif d'affichage tel qu'un écran d'affichage, un dispositif d'entrée tel qu'une souris et un clavier, une interface de communication, et un 3063369 - 32 - dispositif de commande qui comporte une unité de traitement à niveau d'intégration élevé telle qu'une puce électronique à usage spécifique, un réseau FPGA (réseau de portes programmable sur site), une unité GPU (unité de traitement graphique) et une unité CPU (unité centrale de traitement). Le 5 dispositif de gestion de l'isolement 1 peut être mis en oeuvre par une configuration matérielle en utilisant un ordinateur normal. On peut noter que chaque programme exécuté sur le dispositif de gestion de l'isolement 1 du présent mode de réalisation est proposé en étant incorporé au préalable dans une mémoire, telle qu'une mémoire ROM. En plus, ou en variante, 10 chaque programme peut être proposé en étant mémorisé sous la forme d'un fichier présentant un format pouvant être installé ou exécuté sur un support de mémorisation non volatile pouvant être lu par ordinateur, tel qu'un disque CD-ROM, un disque CD-R, une carte de mémoire, un disque DVD et un disque flexible (FD). 15 De plus, chaque programme exécuté dans le dispositif de gestion de l'isolement 1 peut être mémorisé sur un ordinateur raccordé à un réseau tel qu'Intemet et peut être proposé en téléchargement par l'intermédiaire d'un réseau. En outre, le dispositif de gestion de l'isolement 1 peut aussi être configuré par interconnexion et association de modules distincts, qui présentent 20 indépendamment les fonctions respectives des composants, par l'intermédiaire d'un réseau ou d'une ligne spécifique. Bien qu'un travail de remodelage du dispositif de distribution d'énergie 25 constituant une partie du dispositif d'alimentation en énergie de l'usine soit décrit à titre d'exemple dans le présent mode de réalisation, la présente invention peut être 25 appliquée dans le but de produire un plan de travail d'isolement autre que pour le dispositif de distribution d'énergie. On peut noter que les circuits d'apprentissage approfondi 9 peuvent extraire le profil présentant le plus faible changement se produisant à d'autres emplacements sous la forme d'un profil spécifique. De cette manière, il est 30 possible d'extraire le profil qui présente la moindre influence sur d'autres composants (c'est-à-dire, des composants sans rapport avec la zone cible T) et est 3063369 - 33 - le plus approprié pour le travail d'isolement. Selon les modes de réalisation décrits précédemment, il est possible de produire de manière efficace un plan de travail plus approprié au travail d'isolement en intégrant (a) un analyseur configuré de manière à analyser des 5 profils de changement d'état se produisant sur des composants à d'autres emplacements dans le cas du changement de l'état d'un composant se rapportant à une zone cible définie et (b) des circuits d'apprentissage approfondi configurés de manière à extraire un profil spécifique à partir de plusieurs profils du changement d'état analysé par l'analyseur sur la base de l'apprentissage approfondi. 10 Bien que certains modes de réalisation aient été décrits, ces modes de réalisation ont été présentés uniquement à titre d'exemple et ne sont pas destinés à limiter la portée de l'invention. Evidemment, les nouveaux procédés et dispositifs décrits ici peuvent être mis en oeuvre suivant une variété d'autres formes ; en outre, différentes omissions, substitutions et modifications sur la forme des 15 procédés et dispositifs décrits ici peuvent être réalisées sans s'écarter de l'esprit de l'invention. REVENDICATIONS1. Dispositif de gestion de l'isolement (1) comprenant : une base de données (2) configurée de manière à mémoriser des informations qui se rapportent à une usine construite avec une pluralité de composants (26), les informations comprenant une relation entre la pluralité de composants (26) ; un récepteur configuré de manière à recevoir des informations de zone cible définissant une zone cible sur l'usine ; un analyseur configuré de manière à analyser une pluralité de profils d'états respectifs de la pluralité de composants (26) en liaison avec un changement d'état d'au moins l'un de la pluralité de composants (26) dans la zone cible, sur la base des informations mémorisées dans la base de données (2) ; des circuits d'apprentissage approfondi (9) configurés de manière à extraire au moins un profil spécifique à partir de la pluralité de profils analysés par l'analyseur en tant que profil -d'extraction; un générateur de plan (17) configuré de manière à produire un plan de travail sur la base du profil d'extraction ; et une interface de sortie (18) configurée de manière à délivrer le plan de travail produit par le générateur de plan. 2. Dispositif de gestion de l'isolement (1) selon la revendication 1, comprenant, en outre, un vérificateur configuré de manière à vérifier le profil d'états respectifs sur les composants (26) à l'extérieur de la zone cible en liaison 25 avec le changement d'état de chaque composant dans la zone cible en fonction du plan de travail. 3. Dispositif de gestion de l'isolement (1) selon la revendication 1 ou 2, dans lequel les circuits d'apprentissage approfondi (9) comportent une 30 couche intermédiaire comprenant un réseau de neurones multicouche et sont configurés de manière à acquérir une grandeur caractéristique de chacun de la 3063369 - 35 - pluralité de profils ; et les circuits d'apprentissage approfondi (9) sont, en outre, configurés de manière à extraire le profil d'extraction en fonction la grandeur caractéristique de chacun de la pluralité de profils. 5 4. Dispositif de gestion de l'isolement (1) selon la revendication 3, dans lequel les circuits d'apprentissage approfondi (9) comportent un générateur de données d'apprentissage configuré de manière à produire des données d'apprentissage configurées afin de construire le réseau de neurones multicouche. 10 5. Dispositif de gestion de l'isolement (1) selon la revendication 4, dans lequel la base de données (2) est configurée de manière à mémoriser des informations sur au moins un plan de travail antérieur ; et le générateur de données d'apprentissage est configuré de manière à produire des données d'apprentissage sur la base du plan de travail antérieur 15 mémorisé dans la base de données. 6. Dispositif de gestion de l'isolement (1) selon la revendication 4 ou 5, dans lequel la pluralité de composants (26) comprend un premier type de composant prédéterminé et un second type de composant lié au premier type de 20 composant ; le générateur de données d'apprentissage est configuré de manière à produire des premières données de matrice, dans lesquelles un état du premier type de composant analysé par l'analyseur est traité en tant que grandeur d'entrée, et des deuxièmes données de matrice, dans lesquelles un état du second type de 25 composant analysé par l'analyseur est traité en tant que grandeur de sortie ; et les circuits d'apprentissage approfondi (9) sont configurés de manière à provoquer l'apprentissage par le réseau de neurones multicouche des données d'apprentissage qui comportent les premières données de matrice et les deuxièmes données de matrice. 30 7. Dispositif de gestion de l'isolement (1) selon l'une quelconque des revendications 3 à 6, 3063369 - 36 - dans lequel les circuits d'apprentissage approfondi (9) sont configurés de manière à: définir une récompense par rapport aux informations mémorisées dans la base de données, 5 extraire une pluralité de profils spécifiques à partir de la pluralité de profils analysés par l'analyseur, sous la forme d'une pluralité de profils d'extraction, et extraire un profil présentant une valeur de la récompense la plus élevée parmi la pluralité de profils d'extraction. 8. Dispositif de gestion de l'isolement (1) selon l'une quelconque des 10 revendications 1 à 7, dans lequel les circuits d'apprentissage approfondi (9) sont configurés de manière à extraire une procédure opérationnelle du travail d'isolement sur la base du profil d'extraction ; et le générateur de plan (17) est configuré de manière à générer le plan de 15 travail sur la base de la procédure opérationnelle extraite par les circuits d'apprentissage approfondi. 9. Dispositif de gestion de l'isolement (1) selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel l'analyseur est configuré de manière à exécuter au moins l'un 20 d'une analyse de circuit analogique, d'une analyse de circuit logique et d'une analyse de recherche de trajet. 10. Procédé de gestion de l'isolement comprenant : la mémorisation d'informations, qui se rapportent à une usine construite avec une pluralité de composants (26) et définissent la relation entre la pluralité 25 des composants (26) dans une base de_données ; la réception d'informations de zone cible définissant une zone cible sur l'usine ; l'analyse d'une pluralité de profils d'états respectifs de la pluralité des composants (26) en liaison avec un changement d'état d'au moins un de la 30 pluralité de composants (26) dans la zone cible, sur la base des informations mémorisées dans la base de données ; 3063369 - 37 - l'extraction d'un profil spécifique à partir de la pluralité de profils analysés par l'analyseur, en tant que profil d'extraction ; la génération d'un plan de travail sur la base du profil d'extraction ; et la production du plan de travail. 5