Thèse de Behnam Einabadi


Sujet :
Nouvelles méthodes d'aide à la décision pour la maintenance prédictive dynamique basée sur la science des données et l'optimisation multi objectifs

Résumé :

Cette thèse a pour objectif de développer des nouveaux modèles et des méthodes d’aide à l’organisation de la maintenance prédictive dans le contexte de l’évolution vers l'industrie 4.0 en s’appuyant sur les informations et les données du temps de réelles via les capteurs et l’internet des objets. Nous nous intéressons en particulier au système de production de FPT lndustrial à Bourbon Lancy (principalement atelier d’usinage).

Cette recherche commencera par une revue de la littérature sur la planification de la maintenance prédictive à l'aide de données et d'informations du temps réelles issues de l'atelier et doit permettre de mieux comprendre le sujet et la contribution des recherches antérieures sur le système de production FPT et comprendre leur problème.

Notre objectif est de prendre en compte non seulement les informations historiques des activités de maintenance et des pannes durant les périodes précédentes, mais également les informations du temps réel concernant la situation actuelle des équipements tels que les informations sur la vibration, la consommation d'énergie, la température, etc. de chaque équipement. Il faut ensuite identifier la corrélation entre les pièces, la machine, les produits et les activités d'usinage, puis de prédire le meilleur moment pour la prochaine maintenance de chaque pièce de rechange. Cette planification doit être modifiée après chaque panne ou déviation dans les informations venant des capteurs. Nous nous intéressons également à la planification des pièces de rechange et à la détermination de la meilleure stratégie pour commander ces pièces. De ce fait, une stratégie globale de la planification de maintenance et de réapprovisionnement des pièces est envisageable.

Les méthodes à développer doivent s’appuyer simultanément sur les méthodes et technique de data Analytics, la recherche opérationnelle et la simulation. Ces méthodes peuvent être développées par modélisation mathématique et codées sous le logiciel Matlab ou un logiciel d’analyse de données. Enfin, la vulgarisation des méthodes développées pour une application sur le cas de FPT est demandée.


Encadrant : Armand Baboli