| Titre : | La maintenance prédictive dans les usines intelligentes |
| Auteurs : | Safa MERAGHNI, Auteur ; Sadek Labib Terrissa, Directeur de thèse |
| Type de document : | Thése doctorat |
| Editeur : | Biskra [Algérie] : Faculté des Sciences Exactes et des Sciences de la Nature et de la Vie, Université Mohamed Khider, 2021 |
| Format : | 1 vol. (107 p.) / couv. ill. / 30 cm |
| Langues: | Français |
| Résumé : |
La transformationnumériquedel’industrieapromisdesavantageséconomiquesconsid- érables. Enparticulier,lesuividel’étatdesantédeséquipementsdeproductiongrâceàla mise enoeuvredel’internetdesobjets(IoT),leCloudComputingetlesjumeauxnumériques. Grâce àcesdéveloppementstechnologiques,lesdonnéesdesmachinespeuventêtrecol- lectées demanièrepluspratiqueavecunevitesse,unvolumeetunevariétéplusélevés, ce quiouvredenouvellespossibilitésd’applicationbeaucouppluslargedestechnologies Prognostics andHealthManagement(PHM). Le PHMs’intéresseàl’évaluationducomportementdedégradationetlaprédictiondela durée devieutilerestante(RUL).Lesinformationsfourniesparlespronosticssontutilisées par lasuitedansladécisionpost-pronostic.Lorsdecetteétape,lestâchesdemaintenance sont planifiéesentenantcomptedelaRULetlesautrescontraintestellesquelaproduction et lalogistique.L’objectifdeladécisionpost-pronosticestd’assurerl’efficacitédusystème et deminimiserlescoûtsetlesrisquesdelamaintenance. Cette thèses’intéresseàladécisionpost-pronosticdansl’industrie4.0aveclesmachines géographiquement distribuées.Unjumeaunumériquebasésurdesdonnéesestdéveloppé pour surveillerl’étatdesantédechaquemachine.Ensebasantsurlesinformationsfournies par lejumeaunumérique,uneplanificationconjointedelamaintenanceetdelalogistiqueest proposée. UnaspectimportantdelaPHMestl’estimationdelaRULdesmachines.Alors qu’il estpeuprobablequecetteestimationcorrespondeexactementàladuréedevieutile restante réelle.Parconséquent,l’incertitudeassociéeàl’estimationdelaRULestessentielle pour laprisededécision.Enparticulierdanslesapplicationsoùdespannesimprévues peuvententraînerdescoûtsélevésoucauserdesdommagesmatérielsouhumaines.La planification demaintenanceproposédanscettethèses’intéresseàoptimiserlecoûtde maintenance enprenantencomptel’incertitudeduRULpourlaplanificationdestâchesde maintenance. |
| Sommaire : |
List oftables x Nomenclature x 1 Context:LePHMetl’industrie4.0 8 1.1 Introduction.................................. 8 1.2 Industrie4.0.................................. 8 1.2.1 Technologiesclésdel’industrie4.0................. 9 1.2.2 ServicesCloudComputing...................... 10 1.3 Maintenance................................. 15 1.3.1 typesdemaintenance......................... 15 1.3.2 Ledéveloppementdelamaintenance................ 16 1.4 PHM...................................... 17 1.5 PHMpourl’industrie4.0........................... 18 1.5.1 PHMandCloudComputing..................... 18 1.5.2 PHMandIoT............................. 19 1.5.3 PHMandCPS............................ 19 1.6 Prisededécisiondemaintenance...................... 20 1.7 LeschallengesduPHM............................ 20 1.7.1 L’incertitude............................. 20 1.8 Conclusion.................................. 21 2 LesjumeauxnumériquesdanslePHM 22 2.1 Introduction.................................. 22 2.2 contexteetconceptdujumeaunumérique.................. 22 2.2.1 Définition............................... 22 2.2.2 l’histoired’évolutiondesjumeauxnumérique............ 23 Tableofcontents vii 2.2.3 Application.............................. 24 2.3 Jumeaunumériquesetlesautrestechnologies................ 25 2.3.1 Jumeaunumériqueetl’industrie4.0................. 25 2.3.2 JumeaunumériqueetInternetdesObjet(IoT)............ 26 2.3.3 JumeaunumériqueetBigData.................... 26 2.3.4 JumeaunumériqueetlesCPS.................... 27 2.3.5 Jumeaunumériqueetlasimulation.................. 27 2.4 L’architecturedujumeaunumérique..................... 28 2.4.1 Architectureà3couches....................... 28 2.4.2 Nouvellesexigencesdel’architectureduDT............ 30 2.4.3 Architectureà5couches....................... 31 2.4.4 DonnéesDT............................. 33 2.5 JumeaunumériquepourlePHM....................... 33 2.5.1 modèledetwingnumérique..................... 34 2.6 Propositiond’uneméthodedepronosticDTbaséesurlesdonnées..... 35 2.6.1 Frameworkdelaméthodeproposée................. 35 2.6.2 ModèledepronosticsbasésurSDA................. 37 2.6.3 PrévisionRULenligne........................ 38 2.7 Casd’étude.................................. 40 2.7.1 Jumeaunumériquedansl’énergie.................. 40 2.7.2 DescriptiondesdonnéesdedégradationdelaPEMFC....... 40 2.7.3 prétraitement............................. 41 2.7.4 MiseenplaceduSDA........................ 43 2.7.5 Évaluationdesrésultats........................ 45 2.7.6 Discussion.............................. 46 2.8 Conclusion.................................. 48 3 Décisionpost-pronosticdeséquipementsdistribués 49 3.1 Introduction.................................. 49 3.2 Modélisationdel’objectifd’optimisation.................. 49 3.2.1 Coûtdemaintenance......................... 50 3.3 Optimisationdespratiquesdemaintenance................. 50 3.4 Planificationetordonnancementdelamaintenance............. 51 3.4.1 Objectifs............................... 51 3.4.2 Contraintes.............................. 52 3.5 MaintenanceplanningusingtheRUL.................... 54 3.6 Planificationdelamaintenancedeséquipementsrépartisgéographiquement 54 3.7 Problèmedetournéesdevéhicules...................... 56 3.7.1 Formulationmathématique...................... 57 3.8 methodes................................... 58 3.8.1 Regroupement............................ 58 3.8.2 Méthodesd’optimisation....................... 58 3.8.3 Méta-heuristiques........................... 58 3.9 approcheproposée.............................. 59 3.9.1 Casd’étude:éoliennesoffshore................... 59 3.9.2 descriptiondelaproblématique................... 61 3.9.3 Formulationmathématique...................... 64 3.10 Résultats.................................... 65 3.10.1 Générationdesdonnées....................... 65 3.10.2 Résultatsetdiscussion........................ 67 3.11 Conclusion.................................. 70 4 Évaluationdel’incertitudedansladécisionpost-pronostic 71 4.1 Introduction.................................. 71 4.2 PHMincertitude................................ 71 4.2.1 Sourced’incertitudes......................... 72 4.2.2 Quantificationdel’incertitude.................... 74 4.2.3 Représentationetinterprétationdesincertitudes........... 75 4.2.4 Gestiondel’incertitude........................ 75 4.3 planificationavecl’incertitude........................ 75 4.4 Méthodeproposée............................... 76 4.4.1 Coûtdelagestiondelamaintenance................ 77 4.4.2 Coûtdelamaintenance........................ 78 4.4.3 Coûtdeladéfaillance......................... 78 4.4.4 Coûtdutransport........................... 78 4.4.5 Méthodesd’optimisationdecoût................... 79 4.4.6 Résultat................................ 80 4.5 Conclusion.................................. 82 References 86 |
| En ligne : | http://thesis.univ-biskra.dz/5580/1/Maintenance%20Pr%C3%A9dictive%20dans%20les%20usines%20intelligentes.pdf |
Disponibilité (1)
| Cote | Support | Localisation | Statut |
|---|---|---|---|
| TINF/168 | Théses de doctorat | bibliothèque sciences exactes | Consultable |
