Assessment method of the multicomponent systems future ability to achieve productive tasks from local prognoses

Conditioned-based maintenance and prognostics and health management enable to optimize maintenance by scheduling the necessary repairs and replacements of technical system components according to their present and future health states. The assessment of future health states is the prognostics and health management keystone. Many technical production systems are made of numerous components implementing their functions. A method to assess the ability of multicomponent systems to carry out future production tasks is proposed to provide decision supports for production and maintenance planning for a better compromise between their objectives. It is based on components prognoses. To handle inherent uncertainties of these prognoses, the method is based on the Dempster Shafer theory and Bayesian networks inferences. Local prognoses are categorized and transformed to be compliant to Dempster Shafer theory. Patterns of systems are identified for which inferences are defined. The patterns are then used to model systems and to assess their abilities to achieve future tasks. An identification of components that should first undergo maintenance is proposed. An example implementing a fictitious complex systems is presented to show how the provided decision supports can be used for production and maintenance planning purposes

Définition d'une fonction de pronostic des systèmes techniques multi composants prenant en compte les incertitudes à partir des pronostics de leurs composants

Face au défi des entreprises pour le maintien de leurs équipements au maximum de leur fiabilité, de leur disponibilité, de leur rentabilité et de leur sécurité au coût de maintenance minimum, des stratégies de maintenance telles que le CBM et le PHM ont été développées. Pour mettre en œuvre ces stratégies, comme pour la planification des activités de production il est nécessaire de connaître l’aptitude des systèmes à réaliser les futures tâches afin de réaliser le séquencement des opérations de production et de maintenance. Cette thèse présente les éléments d'une fonction générique qui évalue la capacité des systèmes techniques multi-composants à exécuter les tâches de production de biens ou de services assignées. Ce manuscrit présente une proposition de modélisation de systèmes techniques multi-composants représentant les différentes entités qui les composent, leurs états et leurs relations. Plusieurs types d’entités ont été identifiés. Pour chacun d’eux, des inférences sont proposées pour définir à l’intérieur du système l’aptitude de l’entité à accomplir les futures tâches de production à partir des évaluations de son état présent et futur et des évaluations des états présents et futurs des autres entités avec lesquelles elle est en relation. Ces évaluations des états présents et futurs sont basées sur l’exploitation de pronostics locaux des composants. Ces pronostics sont des prévisions qui intrinsèquement comportent des incertitudes pouvant être aléatoires ou épistémiques. La fonction proposée et les inférences prennent en compte ces deux formes d’incertitudes. Pour cela, les traitements et la fonction proposée exploite des éléments de la théorie de Dempster-Shafer. La modélisation des systèmes multi-composants pouvant être représentée sous la forme de graphes dont les états des nœuds dépendent de données comportant des incertitudes, des éléments des réseaux bayésiens sont également utilisés. Cette fonction fournit des indicateurs, sur l’aptitude de chaque entité du système à accomplir les futures tâches de production mais aussi indique les composants nécessitant une intervention afin d’améliorer cette aptitude. Ainsi, ces indicateurs constituent les éléments d'aide à la décision pour la planification des opérations de maintenance de façon conditionnelle et préventive, mais aussi pour la planification des opérations de production

Méthodes et outils pour la réactivité et la proactivité des systèmes et des organisations

Le parcours de recherche présenté dans le dossier présente des contributions portant sur la réactivité et la proactivité des systèmes et des organisations. Ces contributions portent sur une méthode pour la surveillance en fabrication mécanique par une mise en œuvre du concept de capteur intelligent. Puis, l’exploitation des données de surveillance est réalisée par une architecture distribuée de surveillance et de conduite des machines et des processus accroissant la réactivité et la productivité de la ressource de production. Un retour d’expérience cognitif permet, par la capitalisation d’expériences passées, à une organisation de réagir plus vite face à une situation courante. La proactivité a été traitée par une méthode de pronostic des systèmes multi-composants fournissant des indicateurs d’aide à la décision ainsi que par la méthode les exploitant pour la planification conjointe de la production et de la maintenance. Le projet recherche porté doit contribuer à deux domaines d’application que sont l’ingénierie des systèmes et « l’industrie 4.0 ». En ingénierie des systèmes, le projet porte notamment sur les phases de conception par de l’aide à la recherche d’architectures répondant aux exigences de nouveaux cahier des charges mais aussi par des contributions à l’évaluation d’architectures éligibles, notamment, par la définition d’une architectures d’objets simulant l’environnement, la physique des composants, les fonctions, les scénarios assurant les échanges des différents types de flux. Dans le domaine de « l’industrie 4.0 », le projet porte sur la définition d’architectures fonctionnelles de ressources techniques pour accroître leur réactivité à leur état de santé et à celui du procédé mais aussi sur la définition de méthodes réactives et des services nécessaires pour (re)planifier la production et la maintenance selon la santé actuelle ou future des procédés et ressources techniques