Developing hybrid intelligent methods to manage systemic risks in the integration of smart wearables in manufacturing

Karevan, Ali (2026). Developing hybrid intelligent methods to manage systemic risks in the integration of smart wearables in manufacturing. Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

The increasing integration of smart wearables, such as smart glasses and smart gloves, into modern manufacturing systems promises benefits in worker guidance, ergonomics, and real time monitoring. However, these technologies also introduce new systemic risks that traditional risk management methods struggle to capture. Advanced systemic approaches such as STAMP–STPA, and FRAM more accurately capture the complexity of socio-technical systems; however, they remain predominantly qualitative.

This dissertation develops and validates three hybrid methods that combine systemic risk models with Particle Swarm Optimization (PSO) to enhance quantitative assessment and mitigation. First, the STPA–PSO framework extends System-Theoretic Process Analysis by quantifying control actions and supporting semi-automated mitigation strategies. Second, the FRAM–PSO framework integrates the Functional Resonance Analysis Method with PSO to model performance variability and, for the first time, embeds sustainability dimensions— economic, environmental, and social—into systemic risk mitigation. Third, the STPA-BN– PSO framework applies Bayesian Networks optimized with PSO to capture probabilistic dependencies among control actions, hazards, and losses, enabling path-based systemic risk quantification and sensitivity analysis.

These frameworks were applied to three case studies in sequential assembly, job-shop assembly, and disassembly, with a focus on the introduction and integration of multiple smart wearables. The results highlight three main findings: (1) the combined use of smart glasses and smart gloves creates new couplings and dependencies that reshape the risk landscape; (2) the three hybrid frameworks provide complementary strengths—with STPA–PSO suited to early design, FRAM–PSO to variability and sustainability evaluation, and STPA-BN–PSO to operational risk monitoring; and (3) embedding sustainability principles enables not only measurable reductions in systemic risk but also alignment with broader industrial and societal objectives.

In summary, this research advances the state of risk assessment by hybridizing systemic models with metaheuristic optimization. This shows that qualitative and quantitative approaches can be meaningfully combined. The work extends existing systemic methods with new hybrid frameworks and demonstrates their applicability through case studies involving multiple wearables, and provides decision-makers with practical methods to achieve safer, more sustainable, and human-centered manufacturing. Through this contribution, the thesis advances the principles of Industry 5.0, emphasizing the complementary roles of humans and intelligent technologies in shaping resilient socio-technical systems of the future.

Titre traduit

Développement de méthodes hybrides intelligentes pour la gestion des risques systémiques liés à l’intégration des dispositifs portables intelligents dans la fabrication

Résumé traduit

L’intégration croissante des dispositifs portables intelligents, tels que les lunettes et les gants connectés, dans les systèmes de production modernes promet des avancées en matière de guidage des opérateurs, d’ergonomie et de suivi en temps réel. Toutefois, ces technologies introduisent également de nouveaux risques systémiques que les méthodes traditionnelles de gestion des risques peinent à anticiper et à évaluer. Des approches systémiques avancées, telles que STAMP–STPA et FRAM, rendent mieux compte de la complexité des systèmes sociotechniques, mais demeurent encore largement qualitatives.

Cette thèse développe et valide trois méthodes hybrides combinant des modèles de risque systémique avec l’optimisation par essaims particulaires (PSO), afin de renforcer l’évaluation quantitative et les stratégies de mitigation. Premièrement, le cadre STPA–PSO étend l’Analyse des Processus Systémiques (STPA) en quantifiant les actions de contrôle et en appuyant des stratégies semi-automatisées de réduction des risques. Deuxièmement, le cadre FRAM–PSO intègre la Méthode de Résonance Fonctionnelle (FRAM) à PSO pour modéliser la variabilité des performances et, pour la première fois, inclure les dimensions de durabilité — économique, environnementale et sociale — dans la mitigation des risques systémiques. Troisièmement, le cadre BN–PSO utilise les réseaux bayésiens, optimisés par PSO, afin de représenter les dépendances probabilistes entre actions de contrôle, aléas et pertes, permettant ainsi une quantification systémique des risques fondée sur les parcours de risques ainsi qu’une analyse de sensibilité.

Ces cadres méthodologiques ont été mis en oeuvre dans trois études de cas portant sur une ligne d’assemblage, un atelier, et un processus de désassemblage, avec un focus particulier sur l’introduction et l’intégration de dispositifs portables intelligents multiples. Les résultats mettent en évidence trois constats majeurs : (1) l’usage combiné des lunettes et des gants intelligents génère de nouveaux couplages et interdépendances qui reconfigurent le portrait des risques ; (2) les trois cadres hybrides présentent des forces complémentaires — STPA–PSO se prête aux phases de conception , FRAM–PSO à l’évaluation de la variabilité et de la durabilité aux phases d’opérations, et STPA-BN–PSO permet un suivi opérationnel des risques ; et (3) l’intégration des principes de durabilité permet non seulement une réduction mesurable des risques systémiques, mais aussi une mise en cohérence avec les objectifs industriels et sociétaux plus larges.

En résumé, cette recherche fait progresser l’évaluation des risques en hybridant les modèles systémiques avec une optimisation méta-heuristique. Elle démontre que les approches qualitatives et quantitatives peuvent être judicieusement combinées. Ce travail enrichit les méthodes systémiques existantes par de nouveaux cadres hybrides, il illustre l’applicabilité au moyen d’études de cas impliquant plusieurs dispositifs portables, et offre aux décideurs des méthodes pratiques pour parvenir à une production plus sûre, plus durable et centrée sur l’humain. À travers cette contribution, la thèse s’inscrit pleinement dans les principes de l’Industrie 5.0, en soulignant la complémentarité entre l’humain et les technologies intelligentes dans la construction de systèmes sociotechniques résilients pour l’avenir.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Thèse de doctorat électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Manuscript-based thesis presented to École de technologie supérieure in partial fulfillment for the degree of Doctor of Philosophy". Comprend des références bibliographiques (pages 293-330).
Mots-clés libres:	industrie 5.0, gestion des risques, dispositifs portables intelligents, durabilité, FRAM, STPA, réseaux bayésiens, PSO, fabrication hybride
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Nadeau, Sylvie
Programme:	Doctorat en génie > Génie
Date de dépôt:	13 mars 2026 13:44
Dernière modification:	13 mars 2026 13:44
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/3840

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