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Planification conjointe des activités de production et de maintenance en fonction de l'état de santé des ressources

Bencheikh, Ghita. Planification conjointe des activités de production et de maintenance en fonction de l'état de santé des ressources. PhD, Génie industriel, Institut National Polytechnique de Toulouse, 2020

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Abstract

Les systèmes de production étant devenus très développés, utilisent des procédés de plus en plus complexes, et des machines de plus en plus sophistiquées. Cependant, aussi puissantes qu’elles soient, l’état de santé des machines se dégrade avec le temps et à force de leurs utilisations. Les processus de maintenance sont donc inévitables pour un système de production, car planifier la production sans prendre en compte la maintenance entraîne éventuellement à des replanifications coûteuses. En effet, dans un but d’augmenter la productivité des entreprises, attendre que les défaillances des équipements de production se produisent pour procéder à leur maintien n'est plus une politique de maintenance appropriée car les plannings de production sont souvent perturbés à cause des arrêts imprévus des machines. De plus, les opérations de maintenance correctives, souvent effectuées en urgence, durent plus longtemps que les opérations de maintenance préventives pour lesquelles la logistique est anticipée. Pour cette raison, dans le cadre de la maintenance conditionnelle (CBM), les politiques de maintenances prédictives suscitent un intérêt croissant auprès des chercheurs car elles permettent d’anticiper les pannes en planifiant des tâches de maintenance sur les composants des équipements en fonction de leur état de santé et de leur durée de vie résiduelle prévue. En effet, les méthodes de pronostic et de gestion de la santé (PHM) récemment apparus traitent les données fournies par les capteurs de surveillance pouvant être installés dans les équipements pour fournir un outil d’aide à la décision qui permet une utilisation optimale des ressources. Cependant, ces méthodes proposées ne sont utilisées que pour la planification de la maintenance sans prendre en considération les futures utilisations des ressources pour la production. Généralement, les tâches de production et de maintenance sont planifiées séparément dans les systèmes de production réels. Ce qui mène souvent à des conflits entre ces deux fonctions, parce que les opérations de chacune sont perçues comme une source de perturbation par l’autre. Ces conflits nuisent à la productivité globale des entreprises, d’où l’intérêt de la coopération entre les gestionnaires de la production et la maintenance afin de garantir la ponctualité et la qualité de la production pour améliorer les bénéfices de l’entreprise. La planification conjointe de la production et la maintenance semble ainsi plus appropriée. Cependant, la réalisation d’une telle planification nécessite la connaissance préalable de la disponibilité des machines. Il paraît ainsi que la fusion des concepts issus de l’ordonnancement, du CBM et du PHM a le potentiel permettant une planification conjointe des tâches de production et de maintenance en fonction de l’état de santé des machines. La méthode de planification conjointe que nous proposons est basée sur les Systèmes Multi-Agents (SMA) qui nous ont permis de modéliser chaque entité du problème sous forme d’un agent autonome. Le SMA proposé dans ce travail est composé d'agents responsables des ordres de fabrication (agents clients), des machines (agents producteurs) et des ressources de maintenance (agents mainteneurs) qui communiquent entre eux à travers un tableau noir (environnement). Les agents producteurs programment les opérations de production en fonction de l'état de santé, actuel et futur de leurs machines, estimé à l'aide des techniques de PHM et font appels à des activités de maintenance lorsque l'état de santé des machines devient critique. A travers un protocole de communication entre les agents, ceux-ci arrivent à aboutir à une solution qui satisfait au mieux l'ensemble des décideurs. Notre modèle, que nous avons appelé SCEMP, est un modèle flexible, générique et distribuée qui peut être utilisé dans une grande variété de systèmes.

Item Type:PhD Thesis
Uncontrolled Keywords:
Institution:Université de Toulouse > Institut National Polytechnique de Toulouse - Toulouse INP (FRANCE)
Laboratory name:
Research Director:
Desforges, Xavier and Letouzey, Agnès
Statistics:download
Deposited On:09 Mar 2020 08:32

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