Cheddadi Sihem | Université 8 Mai 1945 Guelma

Until today the life of the parts remains subjective. Therefore decision making on the choice of maintenance policy is influenced by several parameters.

One of the challenges of the optimization of maintenance is the production of decisional models combining performance at the strategic level and the operational level. A traditional assumption is to consider that the level of wear can be modelled by a particular stochastic process characterized in stationary regime without taking account of the effects of the environment of exploitation of the system.

This assumption can be seen like one of the factors involving of the differences between the expected performances and those measured.

The objective of this research is to develop tools of decision-making aid of maintenance for systems with gradual wear evolving/moving in a random environment stressing. We propose various modelings of the environment and its impact knowing that it can influence either the failure of the system, or the process of degradation. We clarify the mutual relations between the environment and the process of degradation and we build various policies of adaptive maintenances which are based on the state of degradation of the system but also on the evolution of the environment. Moreover, the policies suggested make it possible to base either only on one knowledge a priori system, or to integrate information available on line concerning the environment.

We will seek to propose new approaches of maintenance combining expected theoretical performances on an operational side and reality of another.

Abstract (Ar)

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Abstract (Fr)

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Jusqu'à aujourd’hui la durée de vie des pièces reste subjective. Par conséquent la prise de décision sur le choix de la politique de maintenance est influencée par plusieurs paramètres.

L’un des challenges de l’optimisation de la maintenance est la production de modèles décisionnels conjuguant performance au niveau stratégique et au niveau opérationnel. Une hypothèse classique est de considérer que le niveau de l’usure peut être modélisé par un processus stochastique particulier caractérisé en régime stationnaire sans tenir compte des effets de l’environnement d’exploitation du système.

Cette hypothèse peut être vue comme un des facteurs entraînant des écarts entre les performances attendues et celles mesurées.

L’objectif de cette recherche est de développer des outils d’aide à la décision de maintenance pour des systèmes à usure graduelle évoluant dans un environnement aléatoire stressant. Nous proposons différentes modélisations de l’environnement et de son impact sachant qu’il peut influencer soit la défaillance du système, soit le processus de dégradation. Nous explicitons les relations mutuelles entre l’environnement et le processus de dégradation et nous construisons différentes politiques de maintenances adaptatives qui se basent sur l’état de dégradation du système mais également sur l’évolution de l’environnement. De plus, les politiques proposées permettent de se baser soit uniquement sur une connaissance a priori du système, soit d’intégrer l’information disponible en ligne concernant l’environnement.

Nous chercherons à proposer de nouvelles approches de maintenance combinant performances théoriques attendues d’un côté et réalité opérationnels d’un autre.

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