Dissertations / Theses on the topic 'Stratégies de maintenance intégrée à la production'

À l’échelle mondiale, le développement de parcs éoliens connait une croissance inédite, visible à travers l’augmentation de la puissance éolienne installée annuellement et de la production éolienne mondiale. 2020 a été la meilleure année de l'histoire de l'industrie éolienne mondiale et on estime que l’installation des éoliennes devrait être trois fois plus rapide au cours de la prochaine décennie. Tout système de production d’énergie est sujet à des pannes aléatoires perturbant les plans de production. Le vieillissement, les pannes ainsi que les durées de maintenance sont des exemples de phénomènes aléatoires souvent observés dans ces systèmes. Dans le cas particulier des éoliennes, la nature hautement volatile et incertaine du vent implique que la durée des actions de maintenance doit être minimisée afin de maximiser la disponibilité de l’éolienne et donc sa production énergétique. D’autant plus que les risques liés à la maintenance font de ce celle-ci la cause majeure des accidents survenant dans le secteur éolien. A ceci, s’ajoutent le manque de formation des techniciens de maintenance et l’absence de plan de prévention. Ainsi l’élaboration d’un plan de maintenance est nécessaire, pour optimiser le nombre d’interventions et leur durée et réduire considérablement les conséquences techniques, économiques et humaines liées à ces opérations. La maintenance et la production représentent deux fonctions principales pour tout type de production. Dans la pratique, ces deux fonctions sont souvent gérées séparément malgré qu’elles soient en réalité étroitement liées. En effet, les politiques d’intégration permettent d’améliorer la productivité et de diminuer considérablement les coûts. Dans ce cadre, le travail de recherche proposé dans cette thèse consiste à déterminer de nouvelles politiques de maintenance intégrées à la production d’énergie pour un parc éolien. Deux stratégies de maintenance intégrée ont été testées : parfaite puis combinée imparfaite/sélective avec couplage à la production d’énergie satisfaisant un taux de service tout en tenant compte des contraintes environnementales et opérationnelles et. En effet, pour chaque stratégie développée, le but est de déterminer simultanément un plan de production d’énergie économique et un plan de maintenance optimal minimisant un coût total de production d’énergie et de maintenance. La particularité de cette étude est de considérer l’impact de la variation de production d’énergie sur la dégradation de l’éolienne. Le problème a été modélisé par le développement et l’optimisation de modèles analytiques, puis validé par des exemples numériques et des études de sensibilité prouvant la robustesse des modèles analytiques développés
Globally, the development of wind farms is experiencing exceptional growth, visible through the increase of wind power installed annually and global wind power production. 2020 was the best year in the history of the global wind industry and it is estimated that wind turbine installation should grow three times faster over the next decade. Any energy production system is subject to random breakdowns which trouble production plans. Aging, breakdowns and maintenance times are examples of random phenomena often observed in those systems. In the particular case of wind turbines, the highly volatile and uncertain nature of the wind means that the duration of maintenance actions must be minimized in order to maximize the availability of the wind turbine and therefore its energy production. In addition to this, the risks associated with maintenance make it the major cause of accidents in the wind energy sector. Considering the lack of training for maintenance technicians and the absence of a prevention plan, a maintenance plan optimizing the number of interventions and their duration and considerably reducing the technical, economic and human consequences linked to these operations is essential. Maintenance and production are two main functions for any type of production. In practice, these two functions are often managed separately despite being in reality so close. Indeed, integration policies can improve productivity and reduce costs considerably. In this context, the research work proposed in this thesis consists in determining new maintenance policies integrated into energy production for a wind farm. Two integrated maintenance strategies were tested: perfect then combined imperfect / selective coupled to energy production, satisfying a service rate while taking into account environmental and operational constraints and. Indeed, for each strategy developed, the goal is to simultaneously determine an economical energy production plan and an optimal maintenance plan minimizing a total cost of energy production and maintenance. The particularity of this study is to consider the impact of the variation in energy production on the degradation of the wind turbine. The problem was modeled by the development and optimization of analytical models, then validated by numerical examples and sensitivity studies proving the robustness of the analytical models developed

Le cadre générale du mémoire s’articule autour de la gestion de la maintenance intégrée à la production en tenant compte de la contrainte de sous-traitance. Notre recherche traite particulièrement la gestion économique du soutient productique d’un ou de plusieurs sous-traitants qui diffèrent par leurs disponibilités et leurs coûts unitaire de production. L’étude économique consiste à minimiser un coût total intégrant la production, l’inventaire et la maintenance. Notre étude sera menée suivant deux axes. Dans un premier axe, nous considérons une demande constante sur un horizon de temps infini. Une étude analytique est menée afin d’établir la politique de maintenance à adopter et le choix entre plusieurs sous-traitants. Dans un deuxième axe, nous avons considéré une demande aléatoire à satisfaire sur un horizon de temps fini. Cette demande doit être satisfaire sous un niveau de service exigé en faisant appel à la sous-traitance tout en assumant que le taux de panne de la machine principale varie avec l’usage et le temps. L’objectif a été de proposer un plan optimal de maintenance et de production satisfaisant le niveau de service et tenant compte de la dégradation de la machine tout en minimisant les coûts de production, d’inventaire et de maintenance. Les modèles analytiques établis dans les deux axes sont validés par des exemples numériques et interprétés à travers des études de sensibilités
The general study framework is built around the maintenance management integrated with the production, taking into account the constraint of subcontracting. Our research specifically addresses the economic management of the production delivery from one or more subcontractors that differ in their availability and cost per unit of production. The economic study consists in minimizing the total cost including production, inventory and maintenance. Our study will be conducted along two axes. In a first axis, we consider a constant demand on an infinite time horizon. An analytical study is conducted to determine the maintenance policy to be adopted and the choice between several subcontractors. In a second axis, we considered a random request to accommodate over a finite time. This application must be met in a required level of service by using outsourcing while assuming that the failure rate of the main machine varies with use and time. The objective was to propose an optimal production maintenance plan that satisfies the level of service and taking into account the deterioration of the machine while minimizing production, inventory and maintenance costs. The analytical models developed in the two axes are validated by numerical examples and interpreted through sensitivity studies

Le cadre générale du mémoire s’articule autour de la gestion de la maintenance intégrée à la production en tenant compte de la contrainte de sous-traitance. Notre recherche traite particulièrement la gestion économique du soutient productique d’un ou de plusieurs sous-traitants qui diffèrent par leurs disponibilités et leurs coûts unitaire de production. L’étude économique consiste à minimiser un coût total intégrant la production, l’inventaire et la maintenance. Notre étude sera menée suivant deux axes. Dans un premier axe, nous considérons une demande constante sur un horizon de temps infini. Une étude analytique est menée afin d’établir la politique de maintenance à adopter et le choix entre plusieurs sous-traitants. Dans un deuxième axe, nous avons considéré une demande aléatoire à satisfaire sur un horizon de temps fini. Cette demande doit être satisfaire sous un niveau de service exigé en faisant appel à la sous-traitance tout en assumant que le taux de panne de la machine principale varie avec l’usage et le temps. L’objectif a été de proposer un plan optimal de maintenance et de production satisfaisant le niveau de service et tenant compte de la dégradation de la machine tout en minimisant les coûts de production, d’inventaire et de maintenance. Les modèles analytiques établis dans les deux axes sont validés par des exemples numériques et interprétés à travers des études de sensibilités
The general study framework is built around the maintenance management integrated with the production, taking into account the constraint of subcontracting. Our research specifically addresses the economic management of the production delivery from one or more subcontractors that differ in their availability and cost per unit of production. The economic study consists in minimizing the total cost including production, inventory and maintenance. Our study will be conducted along two axes. In a first axis, we consider a constant demand on an infinite time horizon. An analytical study is conducted to determine the maintenance policy to be adopted and the choice between several subcontractors. In a second axis, we considered a random request to accommodate over a finite time. This application must be met in a required level of service by using outsourcing while assuming that the failure rate of the main machine varies with use and time. The objective was to propose an optimal production maintenance plan that satisfies the level of service and taking into account the deterioration of the machine while minimizing production, inventory and maintenance costs. The analytical models developed in the two axes are validated by numerical examples and interpreted through sensitivity studies

Actuellement, la compétition entre les entreprises se traduit par la révision des stratégies industrielles courantes dans le but d’améliorer simultanément les plans de production et de maintenance. En réalité, la non-satisfaction du client dans les délais est due souvent à des critères aléatoires liés essentiellement à la demande et aux défaillances soudaines des systèmes de production. Par conséquent, il est nécessaire de développer des politiques de maintenance intégrées à la production en tenant compte des contraintes liées au stockage, à la demande et au taux de défaillance. Dans ce travail, nous nous intéressons à une problématique industrielle qui s’articule autour du développement de différentes politiques de maintenance intégrées à la production. Le système considéré consiste en une machine fabriquant plusieurs types de produits, dans l’optique de satisfaire des demandes aléatoire avec des niveaux de service donnés. On note que l’originalité de notre étude, par rapport à l’existant en littérature dans le domaine de la maintenance intégrée à la production, consiste à considérer un système à multi-produits. Dans cette étude nous avons développé et optimisé analytiquement des politiques de production pour un système à multi-produits devant satisfaire plusieurs demandes aléatoires caractérisant respectivement différentes clients. Ces politiques consistent à établir des plans périodiques de production pour chaque produit, minimisant les coûts liés à la production et le stockage tout en satisfaisant un taux de service prédéfini pour chaque produit. Par la suite, en tenant compte de l’influence des plans économiques de production obtenus sur l’évolution de la dégradation du système de production, nous avons développé des stratégies optimales de maintenance. Plusieurs scénarios ont été étudiés selon les durées des sous-périodes de production et le coût de setup de chaque produit. En fin, des études de cas ont été traitées afin de confronter les résultats analytiques établis
Currently, the competition between companies is reflected in the revision of the current industry strategies to improve the planning of production and maintenance. In fact, the non- satisfaction of the customer on time is often due to a random demand or a sudden failure of production system. Therefore, it is necessary to develop new maintenance and production strategies. In this memory, we treat some maintenance policies integrated with production for a manufacturing system. This paper deals with the problem of maintenance strategy and production planning for a multiple-product manufacturing system. The manufacturing system under consideration consists of one machine which produces several products in order to satisfy random demands corresponding to every product. The significance of the present study is that the study deals with the case of a system which produces several products. In this study we have developed and optimized analytically production policies for a multiple-product manufacturing system, in order to meet several random requests characterizing respectively different customers. These policies consist of establishing periodic production plans for each product, minimizing the costs of production and storage while meeting predefined service level for each product. Subsequently, we have developed optimal strategies of maintenance, taking into account the influence of economic production plans obtained, on the evolution of the degradation of the production system. Several scenarios have been studied according to the durations of the sub-periods of production and the cost of set-up of each product. In the end, case studies were treated in order to compare the developed analytical results

Actuellement, la compétition entre les entreprises se traduit par la révision des stratégies industrielles courantes dans le but d’améliorer simultanément les plans de production et de maintenance. En réalité, la non-satisfaction du client dans les délais est due souvent à des critères aléatoires liés essentiellement à la demande et aux défaillances soudaines des systèmes de production. Par conséquent, il est nécessaire de développer des politiques de maintenance intégrées à la production en tenant compte des contraintes liées au stockage, à la demande et au taux de défaillance. Dans ce travail, nous nous intéressons à une problématique industrielle qui s’articule autour du développement de différentes politiques de maintenance intégrées à la production. Le système considéré consiste en une machine fabriquant plusieurs types de produits, dans l’optique de satisfaire des demandes aléatoire avec des niveaux de service donnés. On note que l’originalité de notre étude, par rapport à l’existant en littérature dans le domaine de la maintenance intégrée à la production, consiste à considérer un système à multi-produits. Dans cette étude nous avons développé et optimisé analytiquement des politiques de production pour un système à multi-produits devant satisfaire plusieurs demandes aléatoires caractérisant respectivement différentes clients. Ces politiques consistent à établir des plans périodiques de production pour chaque produit, minimisant les coûts liés à la production et le stockage tout en satisfaisant un taux de service prédéfini pour chaque produit. Par la suite, en tenant compte de l’influence des plans économiques de production obtenus sur l’évolution de la dégradation du système de production, nous avons développé des stratégies optimales de maintenance. Plusieurs scénarios ont été étudiés selon les durées des sous-périodes de production et le coût de setup de chaque produit. En fin, des études de cas ont été traitées afin de confronter les résultats analytiques établis
Currently, the competition between companies is reflected in the revision of the current industry strategies to improve the planning of production and maintenance. In fact, the non- satisfaction of the customer on time is often due to a random demand or a sudden failure of production system. Therefore, it is necessary to develop new maintenance and production strategies. In this memory, we treat some maintenance policies integrated with production for a manufacturing system. This paper deals with the problem of maintenance strategy and production planning for a multiple-product manufacturing system. The manufacturing system under consideration consists of one machine which produces several products in order to satisfy random demands corresponding to every product. The significance of the present study is that the study deals with the case of a system which produces several products. In this study we have developed and optimized analytically production policies for a multiple-product manufacturing system, in order to meet several random requests characterizing respectively different customers. These policies consist of establishing periodic production plans for each product, minimizing the costs of production and storage while meeting predefined service level for each product. Subsequently, we have developed optimal strategies of maintenance, taking into account the influence of economic production plans obtained, on the evolution of the degradation of the production system. Several scenarios have been studied according to the durations of the sub-periods of production and the cost of set-up of each product. In the end, case studies were treated in order to compare the developed analytical results

Dans cette étude, on s’intéresse à un système de production par usinage qui est l’un des procédés de fabrications les plus adoptés par les différentes industries mécaniques (automobile, aéronautique, ferroviaire…). L'objectif de cette thèse pluridisciplinaire (Mécanique et Génie Industriel) est double : (1) le développement d’un nouveau modèle thermomécanique de la coupe oblique, avec vibration, en usinage à sec et (2) la maximisation du profit afin d’établir conjointement une stratégie de production et un plan de maintenance préventive. Le couplage entre l’opération d’usinage et la partie « optimisation simultanée des coûts de production et de maintenance » se fait à travers la prise en compte de l’effet des conditions de coupe sur l’état de la surface généré et sur l’usure de l’outil de coupe. Dans l’approche proposée, l’usure est prise en compte via la loi empirique de Taylor et l’état de la surface usinée est prédite à travers une nouvelle modélisation des vibrations en coupe oblique. Le premier objectif de la thèse concerne le développement d’une nouvelle modélisation thermomécanique de la coupe oblique avec vibration. Dans ce modèle analytique de coupe, le système vibratoire outil-porte outil est assimilé à un système à un seul degré de liberté dans la direction d’avance. On prend en compte le couplage entre les oscillations de l’outil, le processus thermomécanique de formation du copeau ainsi que l’effet régénératif. Ce dernier résulte de la variation de la quantité de matière à usiner entre deux passes successives. Les sorties de l’outil de la zone de coupe en fonction des conditions de coupe sont également considérées. Le couplage entre l’ensemble de ces mécanismes rend le problème à résoudre fortement non linéaire. Un algorithme de résolution permettant de réduire le temps de calcul a été mis en place. Le deuxième objectif de la thèse est réalisé par le biais du développement d’un modèle analytique. Dans ce modèle, le profit à maximiser, intègre les revenus de vente du produit fini, les coûts de production et de maintenance tout en considérant l’impact des conditions d’usinage sur les coûts de production, la qualité des pièces usinées ainsi que la dégradation du système de production. On prend donc en compte d’une manière simultanée l’impact des conditions d’usinage sur trois aspects fondamentaux pour la partie « optimisation simultanée des coûts de production et de maintenance ». Le premier concerne l’impact des conditions d’usinage sur la durée et les coûts de production. Le deuxième concerne l’impact sur la dégradation du système d’usinage et par conséquent sur le plan de maintenance optimal à adopter. Le troisième concerne l’impact sur la qualité du produit fini qui affecte directement les coûts de vente et plus précisément les coûts de reviens. Ces interactions sont prises en considération par le biais du développement d’un modèle analytique afin d’établir un plan optimal de maintenance intégrée à la production pour le système d’usinage
In this study, we are interested in a machining production system which is one of the manufacturing processes most adopted by the various mechanical industries (automotive, aviation…etc.). The objective of this multidisciplinary thesis (Mechanics and Industrial Engineering) is double: (1) the development of a new thermomechanical model of oblique cutting in dry machining and (2) the maximization of profit in order to establish a strategy production and a preventive maintenance plan.The coupling between the machining operation and the part "simultaneous optimization of production and maintenance costs" is done by considering the effect of cutting conditions on the generated surface quality and on the tool wear. In the proposed approach, wear is taken into account through Taylor's empirical law and the machined surface quality is predicted via a new model of vibrations in oblique cutting.The first objective of this work concerns the development of a new thermomechanical model of the oblique cutting with vibration. In this analytical cutting model, the vibratory system is assimilated to a system with a single degree of freedom in the tool feed direction. We take into account the coupling between tool oscillations, the thermomechanical process of chip formation as well as the regenerative effect. The latter results from the variation in the material quantity to be machined between two successive passes. The coupling between all of these mechanisms makes the problem to be solved strongly nonlinear. A resolution algorithm making it possible to reduce the computation time has been implemented.The second objective of the thesis is achieved through the development of an analytical model where the optimization consists in maximizing a profit integrating selling price of finished product, production and maintenance costs. We note the originality of this part consists in considering the impact of the machining conditions, especially the cutting speed, on the production durations and costs, the quality of the machined parts as well as the degradation of the production system. The impact of machining conditions on three fundamental aspects is therefore considered simultaneously for the "simultaneous optimization of production and maintenance costs" part. The first concerns the impact of machining conditions on production time and costs. The second concerns the impact on the degradation of the machining system and therefore on the optimal maintenance plan to be adopted. The third concerns the impact on the quality of the output product which directly affects the selling costs and more specifically the total profit. These interactions are taken into account through the development of an analytical model to establish an optimal integrated production maintenance plan for the machining system, illustrated by the optimal switching date for changing cutting speed and the optimal numbers of batches to produce before every preventive maintenance action for every production phase. Every production phase is characterized by a cutting speed

Le mémoire traite de la planification de la production et des stratégies de maintenance des systèmes de production. Le but du projet de recherche est d'améliorer les paramètres de planification dans notre problématique, l'inventaire et la période de maintenance préventive afin d'avoir un prix de revient des produits minimal. Étant donné que, dans un système de production, les perturbations sont courantes, nous nous intéressons particulièrement aux stratégies permettant d'atténuer l'effet des perturbations sur la production. Ces stratégies se résument dans notre cas à la maintenance préventive permettant de diminuer la fréquence des pannes. Cette maintenance est combinée avec une politique de stockage de produits pour palier aux pénuries. De ce fait, la disponibilité des produits augmente et le coût total de production est minimal pour des politiques de maintenance et de stockage optimales. Dans ce mémoire, nous utilisons une modélisation basée sur la théorie des processus stochastiques pour représenter un système de production. Cette représentation permet de considérer les variables de décision telles que la durée de la maintenance préventive et le niveau d'inventaire dans un modèle de commande optimale qui minimise le coût total de stockage, de pénurie et d'opération sur les machines (maintenance préventive et réparation des machines). Les conditions d'optimum obtenues sont résolues numériquement afin d'obtenir le niveau d'inventaire et la période (moment et durée) de maintenance préventive optimale. Le mémoire présenté ainsi, donne une représentation plus performante d'un système de production. De plus, avec cette perspective, l'efficacité d'une machine de production est améliorée.

Dans ce projet, le problème de la planification de la production et de la maintenance d'un système manufacturier affecté par des pannes et des réparations aléatoires, sera considéré. L'analyse du système manufacturier, sera faite en intégrant des notions supplémentaires aux modèles existants. Également, l'ajout de fluctuation aléatoire à différents paramètres permettra d'analyser les impacts des hypothèses simplificatrices, présentes dans les modèles analytiques de la littérature. Notre objectif est de déterminer des politiques conjointes de production et de maintenance plus flexible et de facilité leurs adaptions dans certain contexte industriel bien précis. Afin de restreindre le nombre d'hypothèses simplificatrices, nécessaire pour la résolution analytique, une approche expérimentale basée sur la combinaison des outils de simulation et des techniques de modélisation et d'optimisation statistiques sera privilégiée. Cette méthode regroupe les plans d'expérience, la méthodologie des surfaces de réponse et l'analyse de la variance.

Dans cette thèse, des stratégies de maintenance conditionnelle sont proposées pour les systèmes de production de biens et de services. Ces stratégies sont développées en tenant compte de la dégradation de l'environnement causée par la détérioration du système de production. Le système de production est sujet à une dégradation aléatoire qui affecte la qualité de l'environnement. Les modèles de maintenance proposés consistent à réduire la dégradation de l'environnement en contrôlant la détérioration du système. Pour contrôler la détérioration du système, des inspections sont effectuées à des dates précises. L'objectif est de déterminer les dates optimales d'inspection qui optimisent un critère de performance donné. Deux modèles mathématiques d'optimisation sont alors proposés dans cette thèse. Le premier modèle considère le coût total moyen par unité de temps, tandis que le deuxième modèle considère la disponibilité stationnaire du système. L'optimisation sous contrainte a été aussi étudiée où l'objectif est de minimiser le coût total moyen par unité de temps sous une contrainte de disponibilité stationnaire ou alors de maximiser la disponibilité stationnaire du système sous une contrainte de budget. Basé sur la méthode de Nelder-Mead, des algorithmes sont développés pour calculer les dates optimales d'inspection pour chaque critère d'optimisation. Des exemples numériques sont présentés pour montrer l'applicabilité des stratégies de maintenance conditionnelle proposées
In this thesis, condition-based maintenance strategies are proposed for production systems of goods and services. These strategies are developed while taking into account the environmental degradation caused by the deterioration of the production system. The system is subjected to random deterioration which impacts the environmental quality. The proposed maintenance models aim to assess the system deterioration in such a way to reduce the environmental degradation. To control this deterioration, inspections are performed on specific dates. The objective is to determine optimal inspection dates which optimize a given performance criterion. Two mathematical optimization models are then proposed in this thesis. The first model considers the average total cost per time unit, while the second model considers the stationary availability of the system. The constrained optimization has also been discussed in this work where the objective is to minimize the average total cost per time unit under an availability constraint or to maximize the stationary availability of the system under a budget constraint. On the basis of Nelder-Mead method, inspection dates as optimal solutions are computed for each optimization criterion. Numerical examples are provided to show the applicability of the proposed condition-based maintenance strategies

Dans cette thèse, des stratégies de maintenance conditionnelle sont proposées pour les systèmes de production de biens et de services. Ces stratégies sont développées en tenant compte de la dégradation de l'environnement causée par la détérioration du système de production. Le système de production est sujet à une dégradation aléatoire qui affecte la qualité de l'environnement. Les modèles de maintenance proposés consistent à réduire la dégradation de l'environnement en contrôlant la détérioration du système. Pour contrôler la détérioration du système, des inspections sont effectuées à des dates précises. L'objectif est de déterminer les dates optimales d'inspection qui optimisent un critère de performance donné. Deux modèles mathématiques d'optimisation sont alors proposés dans cette thèse. Le premier modèle considère le coût total moyen par unité de temps, tandis que le deuxième modèle considère la disponibilité stationnaire du système. L'optimisation sous contrainte a été aussi étudiée où l'objectif est de minimiser le coût total moyen par unité de temps sous une contrainte de disponibilité stationnaire ou alors de maximiser la disponibilité stationnaire du système sous une contrainte de budget. Basé sur la méthode de Nelder-Mead, des algorithmes sont développés pour calculer les dates optimales d'inspection pour chaque critère d'optimisation. Des exemples numériques sont présentés pour montrer l'applicabilité des stratégies de maintenance conditionnelle proposées
In this thesis, condition-based maintenance strategies are proposed for production systems of goods and services. These strategies are developed while taking into account the environmental degradation caused by the deterioration of the production system. The system is subjected to random deterioration which impacts the environmental quality. The proposed maintenance models aim to assess the system deterioration in such a way to reduce the environmental degradation. To control this deterioration, inspections are performed on specific dates. The objective is to determine optimal inspection dates which optimize a given performance criterion. Two mathematical optimization models are then proposed in this thesis. The first model considers the average total cost per time unit, while the second model considers the stationary availability of the system. The constrained optimization has also been discussed in this work where the objective is to minimize the average total cost per time unit under an availability constraint or to maximize the stationary availability of the system under a budget constraint. On the basis of Nelder-Mead method, inspection dates as optimal solutions are computed for each optimization criterion. Numerical examples are provided to show the applicability of the proposed condition-based maintenance strategies

La modélisation impose de nos jours une remise à plat des politiques de gestion industrielle. Cette remise à plat est nécessaire pour la survie des entreprises évoluant dans un contexte de concurrence exacerbé et sans limite. Les politiques de maintenance des systèmes de production n'échappent pas à ce constat et leur remise en cause est nécessaire dans ce contexte. En effet, les politiques de maintenance traditionnelle ne permettent pas d'assurer la pérennité ainsi que la croissance durable pour les entreprises d'aujourd'hui, où la réduction des coûts et des délais est devenue l'objectif principal. Pour répondre a cet objectif, les entreprises font appel souvent à la sous-traitance qui est devenue la règle et non l'exception. Ceci impose une nouvelle contrainte dans la gestion de la maintenance. Dans ce cadre, le travail présenté dans cette thèse constitue une contribution à I'éIaboration d'une politique de maintenance faisant le couplage entre la gestion de la maintenance et la gestion de la production dans un contexte de sous-traitance. Le problème posé dans cette thèse traite des politiques de maintenance intégrant l'aspect production sous la contrainte de sous-traitance. Pour un système de production considéré, différentes politiques de maintenance intégrant l'aspect production ont été élaborées pour tenir compte de la contrainte de sous-traitance. Ces politiques ont été comparées par rapport a une politique de maintenance simple SMP ne tenant pas compte de la sous-traitance. Les conditions d'existences et d'unicités de l'optimalité de ces politiques ont été prouvées analytiquement et par simulation.
Nowadays, the enterprises move under a hard competition. The satisfaction of the client in time becarne a difficult spot. Since that, the majority of the actual Company cal1 upon to the subcontractor in order to cover the client demand and to reduce the demand loss. In fact, it's time to expand new maintenance/production strategies by taking into account the context of subcontractor. In this memory we treat some maintenance policies integrated with production under the subcontractor constraint. The manufacturing system under consideration consists on machine Ml which produces a single product. In order to satisfy a constant demand d, the system called upon to subcontractor. The subcontractor is presented by another machine M2 which produces at a certain rate the sarne type of product as Ml. Both machines are subject to random failures. An age-limit policy is used for preventive maintenance of machine Ml. Point of view maintenance actions, the subcontractor is not controlled by us. We considered that the subcontractor imposes some unavailability periods. That's why we suppose that the failure rate of the subcontractor is constant. In this work we elaborated different strategies integrating maintenance and production. In these strategies we are taking in account the constraint of subcontractor. These strategies are optimised and its performances are compared to a simple maintenance policy SMP in which we don't taking in account the subcontractor. Finally, we classified al1 the strategies developed in this work according its performances orders compared to SMP and noted the performance constraints of theses policies

La fonction maintenance joue un rôle majeur dans le contexte actuel d'organisation et de gestion des entreprises. Cette thématique a suscité un grand nombre de travaux tant sur le plan conceptuel qu'applicatif. Un fossé existe encire entre ses deux niveaux et notre étude à pour objectif de le réduire. Les travaux portent sur le développement d'outils d'analyse de performance pour l'évaluation de stratégies de maintenance dans les systèmes de production manufacturière. Après avoir proposé une décomposition de la fonction maintenance, Nous developpons une méthode d'évaluation de stratégies à partir du recueil de données évenementielles. Nous présentons un graphe d'état markovien pour modéliser l'imbrication des processus influants sur la mission de maintenance. Enfin, nous montrons comment exploiter le modèle pour optimiser la performance

L'objet de cette thèse est d'établir un Modèle Conceptuel de Données ou MCD pour la Maintenance Intégrée des Systèmes Automatisés de Production ou SAP. L'étude réalisée s'inscrit dans la continuité du projet Base-PTA, aujourd'hui Norme Françaises (NF Z 68901) traitant de la représentation des systèmes de contrôle et de commande des SAP. Au cours de ce travail de recherche nous nous sommes plus particulièrement intéressés à la situation actuelle de la maintenance des SAP ; les méthodes de conception et de réalisation d'un MCD ; l'apport de Base-PTA en période d'exploitation pour développer la réactivité de la maintenance des SAP par la réutilisation des données de conception ; les concepts existants et innovateurs pour la maintenance des SAP ; la modélisation des données et la validation du modèle de référence proposé. Le travail effectué se base sur le principe de l'intégration par les données et a débouché sur les résultats suivants l'identification des besoins pour la maintenance des SAP ; la proposition d'une méthode de modélisation conceptuelle ; la définition d'un modèle conceptuel de données de référence pour la maintenance intégrée des SAP ; un ensemble d'expérimentations destinées à vérifier le modèle proposé. Ces travaux ont permis de mieux situer la problématique de la maintenance des SAP et la solution proposée est un modèle de données cohérent, pertinent et intégré.

Il existe toujours une dualité entre les objectifs de production et les décisions ou mesures devant assurer la sécurité des travailleurs et des équipements. Ces objectifs concordent à l'optimisation de la production, tandis qu'ils divergent très souvent compte tenu des contraintes. Dans ce mémoire, le problème d'optimisation intégrée de la production, de la maintenance et la gestion des opérations de cadenassage des systèmes de production est posé. Dans les modèles proposés dans la littérature, l'optimisation de la production et les opérations de cadenassage sont traitées comme deux éléments différents d'un même système. Nous nous proposons de les combiner en appliquant la théorie de contrôle pour déterminer une loi de commande qui fournit les taux de production, d'envoi en cadenassage, d'inspection et de réparation des machines en tenant compte du fait qu'elles sont cadenassées. L'intégration du contrôle du cadenassage permet d'augmenter les performances du système de production en augmentant la disponibilité des machines et en diminuant le coût total de production.

Les ateliers de fabrication de composants electroniques sont caracterises par des procedes de fabrication discontinus et flexibles, par un flux de produits cyclique et par un fort besoin en equipements et main d'uvre qui rendent complexe leur gestion. S'ajoutent a ces contraintes, des arrets d'equipements imprevus (defaillances) et prevus (maintenances preventives) qui en degradent les performances. L'objectif des travaux de ce memoire est de modeliser les activites de maintenance et de production, fortement liees au sein d'un atelier de fabrication de semi-conducteurs, afin d'optimiser la gestion de la fonction maintenance. Cette etude a ete effectuee dans le cadre d'une collaboration avec une unite de production de la societe motorola. Dans une premiere phase, l'outil d'aide a la decision melissa-c++, developpe au cours de travaux anterieurs, est etendu a la simulation des activites de maintenance. Dans ce but, des modeles de fiabilite, de maintenabilite et d'interventions preventives sont inseres. Ainsi etendu, l'outil est valide sur un atelier didactique et sur un atelier industriel de la societe motorola. La deuxieme phase de l'etude propose des strategies optimales de maintenance. Plus particulierement, l'influence des duree et frequence des arrets, les regles de priorites des interventions de maintenance et l'organisation optimale de l'equipe de maintenance ont ete examinees suivant un critere de performance de l'atelier. La troisieme phase s'interesse a l'optimisation des politiques de maintenance preventive. En s'appuyant sur un critere de cout de la maintenance, la periode optimale de remplacement de chacune des pieces de l'equipement, puis un planning de maintenances preventives sont determines. Les couts directs

Au cours de ces récentes années, le développement des énergies renouvelables, en particulier l'énergie solaire et l'énergie éolienne, a attiré comme méthode alternative de production d'énergie, l'attention du monde entier avec une croissance exceptionnelle de sa production. Selon le rapport de Global Energy, l'énergie solaire mondiale devrait avoir atteint une capacité cumulée de 1 TW, tandis que l'énergie éolienne devrait avoir été multipliée par 3 ou 4 mégas par rapport à la production en 2020. Cette augmentation des énergies solaire et éolienne implique des investissements financiers très importants. Cependant, avec cet énorme potentiel d'investissement et l'augmentation significative de la capacité de production, il y a une responsabilité supplémentaire, souvent négligée : la gestion des centrales électriques pour assurer le coût total du cycle de vie le plus bas (Life Cycle Cost). Comme tout système de production standard, les composants de production d'énergie renouvelable (solaire et éolienne dans notre cas) sont sujets à des défaillances aléatoires qui interrompent la production et l'approvisionnement de la demande. La maintenance est identifiée comme une cause majeure d'accidents, on peut noter le manque de savoir-faire technique dans l'exploitation d'un équipement ou l'absence d'un bon plan de routine de maintenance. Dans le cadre des efforts visant à améliorer l'efficacité et la performance des centrales électriques à énergie renouvelable, nous proposons des modèles pour optimiser la production d'énergie et la maintenance dans nos études de cas sélectionnées (centrale solaire de Sokoto et parc éolien de Katsina au Nigéria). À cet égard, nous avons développé de nouvelles politiques de maintenance intégrées à la production d'énergie des systèmes d'énergie solaire et éolienne. La stratégie de maintenance préventive adoptée dans cette thèse est une stratégie de maintenance parfaite sur les composants sélectionnés pour la maintenance et une maintenance sélective imparfaite sur le système (solaire PV et éolienne). Le manque de batterie en cas de sous-production et les pertes de maintenance sont des défis considérés dans cette étude. La méthodologie que nous avons développée consiste à résoudre le problème d'optimisation de la production d'énergie et de la maintenance en utilisant la méthode théorique ainsi que la méthode d'apprentissage automatique (ANN et SVM) afin de satisfaire une demande aléatoire d'énergie pendant un horizon fini. Nous avons également étudié l'influence des conditions environnementales et opérationnelles des systèmes, puis validé les modèles par des exemples numériques et des études de sensibilité prouvant la robustesse des modèles développés
The development of renewable energy, especially solar and wind energy, over the recent years has gained global attention as an alternative method of generating energy experiencing exceptional growth in its production. In The Global Energy report, global solar energy is expected to have reached a cumulative capacity of 1TW while the wind energy is expected to have multiplied up to 3 to 4 times from mega production in the year 2020. This increase in the solar and wind power implies very significant financial investments. However, with this huge investment potential and significant increase in generation capacity, there is an additional, often overlooked responsibility: managing the power plants to ensure the lowest total life cycle cost (Life Cycle Cost). Like any standard production system, renewable energy (solar and wind energy in our case) generation components are subject to random failure, which interrupts production and supply of demand. Maintenance is identified as a major cause of accidents, lack of technical know-how of an equipment and the absence of a good maintenance routine plan. As part of the efforts to improve the efficiency and performance of renewable energy power plants, we propose models to optimize the power production and maintenance of our selected case studies (Sokoto solar plant and Katsina wind farm). In this regard, we developed new integrated maintenance policies integrated with production of the energy production from solar and wind energy systems. The preventive maintenance strategy adopted in this thesis is perfect maintenance strategy on the selected components for maintenance and an imperfect selective maintenance on the system (solar PV and wind turbine). Battery shortage in case of under-production and maintenance losses are challenges considered in this study. The methodology we developed entails solving the problem of energy production and maintenance optimization by using the theoretical method as well as machine learning method (ANN and SVM) in order to satisfy a random demand of energy during a finite horizon. We also studied the influence of environmental and operational condition of the systems and then validated the models by numerical examples and sensitivity studies proving the robustness of the developed models

La planification de l'inspection de la qualité des pièces (PQIP) est un problème important dans les systèmes de production. En raison du fort impact des activités de maintenance préventive (PM) sur le taux de non-conformité des produits (un des principaux paramètres du problème PQIP), il est nécessaire de développer une planification intégrée des activités l'inspection et les activités de maintenance afin d’obtenir une optimisation globale du système. Cette thèse présente des modèles mathématiques de programmation linéaire à nombres entiers mixtes pour le problème de planification intégrée du contrôle de la qualité et des activités de gestion de maintenance dans un système de production en série à plusieurs étapes. Les modèles déterminent simultanément le moment et l’endroit optimals pour effectuer les activités susmentionnées en prenant en compte la détérioration des étapes de production. Ces deux décisions sont effectuées via la minimisation du coût total (y compris la production, la maintenance, l'inspection, la mise au rebut, la réparation et la pénalité des articles défectueux expédiés au client) et ainsi elles optimisent la productivité du système. Dans ce cas, la productivité du système est formulée comme une mesure non linéaire, puis linéarisée par la technique d'approximation linéaire par morceaux. En plus, l’incertitude relative à l’estimation des composantes de coût et de la quantité demandée est gérée par une approche possibiliste robuste. Un exemple numérique et une étude de cas réelle sont étudiés pour valider et vérifier les modèles proposés. Le résultat le plus important de cette recherche est que la détermination des lieux d’inspection le long d’un processus de fabrication à différentes périodes avec la prise en compte d’impact des activités de maintenance préventive sur le taux de production défectueuses se traduit par une amélioration significative de la performance du système de production
Part Quality Inspection Planning (PQIP) is a significant problem in multi-stage manufacturing systems. Because of an existing strong impact of Preventive Maintenance (PM) activities on the defective production rate (which is the main input of the PQIP), developing an integrated planning for the part quality inspection and PM protects system from a local optimum. This thesis presents mixed-integer linear programming models for the integrated planning problem of the part quality inspection and PM activities in a serial multi-stage manufacturing system. The models concurrently determine the right time and place for performing the above-mentioned activities while the stages are deteriorating. These two decisions are made while the models are to minimize the total cost (including the production, PM, inspection, scrap, repair, and the penalty of shipped defective items) and maximize system productivity. Notably, the system productivity is formulized as a non-linear measure, and then it is linearized by the piecewise linear approximation technique. In addition, the uncertainty about the estimation of cost components and demand is handled by a robust possibilistic approach. A numerical example and a real case study are investigated to validate and verify the proposed models. The most important result of this research is that the determination of inspection locations along a manufacturing line in different periods of time regarding the impact of preventive maintenance activities on defective production probability results in a more efficient system