Commande optimale stochastique appliquée à la gestion de capacité des systèmes dynamiques en environnement manufacturier

Le travail presente dans cette these porte sur I'approche integree de gestion optimale de production, de capacite, de remplacement, de maintenance corrective et preventive des ressources d'un systeme manufacturier. Lesdites ressources sont sujettes a une degradation progressive dans un environnement caracterise par des incertitudes. Le travail est developpe en quatre (04) phases. Dans la premiere phase, une etude est menee sur I'impact de I'introduction des strategies de maintenance corrective des equipements sur les decisions d'acquisition de capacite et de planification de la production. Le systeme constitue de plusieurs machines est modelise par un processus qui depend de la politique de maintenance corrective. Le probleme d'optimisation est ensuite resolu par des methodes numeriques. L'introduction des stratégies de maintenance corrective dans le modele propose permet d'ameliorer la disponibilite des machines et reduit le cout total encouru, compare aux modeles existants. Cependant, dans cette premiere phase, nous ne tenons pas compte de la degradation de la machine, phenomene pourtant inherent en contexte manufacturier. En effet, les machines des systemes de production sont remplacees a long terme, ce qui demontre qu'il y a une degradation progressive. La deuxieme phase du travail a permis de prendre en compte cette realite. Pour cela, nous avons travaille sur des machines pour lesquelles le vieillissement se traduit par l'age que prend la machine chaque fois qu'une piece est fabriquee. De plus, le temps de reparation de ces machines croit avec le nombre de pannes. Une approche de recherche simultanee des strategies de production, de reparation et du remplacement de la machine est utilisee pour determiner les politiques optimales de reparation, de remplacement et de production. Bien que les temps de reparation deviennent de plus en plus longs au fil des reparations, dans cette phase, nous considerons que les activites de maintenance permettent de remettre l'age de la machine a zero, ce qui n'est pas realiste. D'ou I'apport de la prochaine phase. Dans la troisieme phase, les machines apres reparation ont un age non nul, appele age virtuel de la machine. Une approche hierarchique de prise de decision permettant au premier niveau de determiner la politique de reparation/remplacement de la machine et au second niveau la politique de production est utilisee. EUe montre que sous des hypotheses raisonnables, les decisions de reparation ou de remplacement peuvent etre fondees sur I'age de la machine et le nombre de paimes. Le niveau operatioimel de gestion peut ensuite determiner un plan de production pour le systeme en tenant compte de ces decisions. Les phases deux (02) et trois (03) de notre travail apportent une contribution importante. Elles permettent de montrer que le nombre de pieces a mettre en stock pour se proteger des penuries durant les periodes de non production n'augmente pas seulement avec l'age de la machine, mais qu'il augmente egalement avec le nombre de paimes. Nous ne pouvions conclure ce travail sans explorer l'impact de I'introduction des stratégies de maintenance preventive. En effet, la maintenance preventive est une des pratiques les plus courantes dans I'industrie manufacturiere. Elle permet d'ameliorer la disponibilite des equipements lorsque ces demiers subissent une degradation progressive et nous 1'avons integree dans la demiere phase. Dans la quatrieme phase de ce travail, nous introduisons la strategic de maintenance preventive et analysons son effet sur les differentes politiques. Le systeme est modelise par un processus qui prend en compte la deterioration et la maintenance preventive. Le modele est resolu par des methodes numeriques. Des analyses de sensibilite sont elaborees pour montrer la pertinence de I'approche et I'impact de I'introduction des strategies de maintenance preventive

Prognostics-Based Two-Operator Competition for Maintenance and Service Part Logistics

Prognostics and timely maintenance of components are critical to the continuing operation of a system. By implementing prognostics, it is possible for the operator to maintain the system in the right place at the right time. However, the complexity in the real world makes near-zero downtime difficult to achieve partly because of a possible shortage of required service parts. This is realistic and quite important in maintenance practice. To coordinate with a prognostics-based maintenance schedule, the operator must decide when to order service parts and how to compete with other operators who also need the same parts. This research addresses a joint decision-making approach that assists two operators in making proactive maintenance decisions and strategically competing for a service part that both operators rely on for their individual operations. To this end, a maintenance policy involving competition in service part procurement is developed based on the Stackelberg game-theoretic model. Variations of the policy are formulated for three different scenarios and solved via either backward induction or genetic algorithm methods. Unlike the first two scenarios, the possibility for either of the operators being the leader in such competitions is considered in the third scenario. A numerical study on wind turbine operation is provided to demonstrate the use of the joint decision-making approach in maintenance and service part logistics

A General Approach to Electrical Vehicle Battery Remanufacturing System Design

One of the major difficulties electrical vehicle (EV) industry facing today is the production and lifetime cost of battery packs. Studies show that using remanufactured batteries can dramatically lower the cost. The major difference between remanufacturing and traditional manufacturing is the supply and demand variabilities and uncertainties differences. The returned core for remanufacturing operations (supply side) can vary considerably in terms of the time of returns and the quality of returned products. On the other hand, because different contracts can be used to regulate suppliers, it is almost always assumed zero uncertainty and variability for traditional manufacturing systems. Similarly, customers demand traditional manufacturers to sell newly produced products in constant high quality. But, remanufacturers usually sell in aftermarket, and the quality of the products demanded can vary depends on the price range, usage, customer segment and many other factors. The key is to match supply and demand side variabilities so the overlapping between them can be maximized. Because of these differences, a new framework is needed for remanufacturing system design. This research aims at developing a new approach to use remanufactured battery packs to fulfill EV warranties and customer aftermarket demands and to match supply and demand side variabilities. First, a market lifetime EV battery return (supply side) forecasting method is develop, and it is validated using Monte Carlo simulation. Second, a discrete event simulation method is developed to estimate EV battery lifetime cost for both customer and manufacturer/remanufacturer. Third, a new remanufacturing business model and a simulation framework are developed so both the quality and quantity aspects of supply and demand can be altered and the lifetime cost for both customer and manufacturer/remanufacturer can be minimized. The business models and methodologies developed in this dissertation provide managerial insights to benefit both the manufacturer/remanufacturer and customers in EV industry. Many findings and methodologies can also be readily used in other remanufacturing settings. The effectiveness of the proposed models is illustrated and validated by case studies.PHDMechanical EngineeringUniversity of Michigan, Horace H. Rackham School of Graduate Studieshttps://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/143955/1/xrliang_1.pd

Una aplicación multi-criterio para la decisión de reemplazar un equipo

AbstractOne of the main problems, in the operations management, is the adequate planning of equipment replacement, not only because of its impact in the operations cost, but also, because of its effects on the service level. For such reason, the present article shows the construction of a procedure for equipment replacement, based on the use of multicriteria techniques and expert methods. The results of this application, in the replacement decision of two equipments for a sugar factory, are presented.ResumenUno de los principales problemas, en la dirección de operaciones es laadecuada planificación para el reemplazo de los equipos, no solamente por su impacto sobre el costo de las operaciones, sino también por sus efectos sobre el nivel de servicios. Por esta razón, el presente artículo muestra la construcción de un procedimiento para el reemplazo de equipos, basado en el uso de técnicas multicriteriales y métodos expertos; los resultados de esta aplicación en la decisión de reemplazar dos equipos para una fábrica de azúcar se muestran a continuación

Integration of production, maintenance and quality : Modelling and solution approaches

Dans cette thèse, nous analysons le problème de l'intégration de la planification de production et de la maintenance préventive, ainsi que l'élaboration du système de contrôle de la qualité. Premièrement, on considère un système de production composé d'une machine et de plusieurs produits dans un contexte incertain, dont les prix et le coût changent d'une période à l'autre. La machine se détériore avec le temps et sa probabilité de défaillance, ainsi que le risque de passage à un état hors contrôle augmentent. Le taux de défaillance dans un état dégradé est plus élevé et donc, des coûts liés à la qualité s’imposent. Lorsque la machine tombe en panne, une maintenance corrective ou une réparation minimale seront initiées pour la remettre en marche sans influer ses conditions ou le processus de détérioration. L'augmentation du nombre de défaillances de la machine se traduit par un temps d'arrêt supérieur et un taux de disponibilité inférieur. D'autre part, la réalisation des plans de production est fortement influencée par la disponibilité et la fiabilité de la machine. Les interactions entre la planification de la maintenance et celle de la production sont incorporées dans notre modèle mathématique. Dans la première étape, l'effet de maintenance sur la qualité est pris en compte. La maintenance préventive est considérée comme imparfaite. La condition de la machine est définie par l’âge actuel, et la machine dispose de plusieurs niveaux de maintenance avec des caractéristiques différentes (coûts, délais d'exécution et impacts sur les conditions du système). La détermination des niveaux de maintenance préventive optimaux conduit à un problème d’optimisation difficile. Un modèle de maximisation du profit est développé, dans lequel la vente des produits conformes et non conformes, les coûts de la production, les stocks tenus, la rupture de stock, la configuration de la machine, la maintenance préventive et corrective, le remplacement de la machine et le coût de la qualité sont considérés dans la fonction de l’objectif. De plus, un système composé de plusieurs machines est étudié. Dans cette extension, les nombres optimaux d’inspections est également considéré. La fonction de l’objectif consiste à minimiser le coût total qui est la somme des coûts liés à la maintenance, la production et la qualité. Ensuite, en tenant compte de la complexité des modèles préposés, nous développons des méthodes de résolution efficaces qui sont fondées sur la combinaison d'algorithmes génétiques avec des méthodes de recherches locales. On présente un algorithme mimétique qui emploi l’algorithme Nelder-Mead, avec un logiciel d'optimisation pour déterminer les valeurs exactes de plusieurs variables de décisions à chaque évaluation. La méthode de résolution proposée est comparée, en termes de temps d’exécution et de qualités des solutions, avec plusieurs méthodes Métaheuristiques. Mots-clés : Planification de la production, Maintenance préventive imparfaite, Inspection, Qualité, Modèles intégrés, MétaheuristiquesIn this thesis, we study the integrated planning of production, maintenance, and quality in multi-product, multi-period imperfect systems. First, we consider a production system composed of one machine and several products in a time-varying context. The machine deteriorates with time and so, the probability of machine failure, or the risk of a shift to an out-of-control state, increases. The defective rate in the shifted state is higher and so, quality related costs will be imposed. When the machine fails, a corrective maintenance or a minimal repair will be initiated to bring the machine in operation without influencing on its conditions or on the deterioration process. Increasing the expected number of machine failures results in a higher downtime and a lower availability rate. On the other hand, realization of the production plans is significantly influenced by the machine availability and reliability. The interactions between maintenance scheduling and production planning are incorporated in the mathematical model. In the first step, the impact of maintenance on the expected quality level is addressed. The maintenance is also imperfect and the machine conditions after maintenance can be anywhere between as-good-as-new and as-bad-as-old situations. Machine conditions are stated by its effective age, and the machine has several maintenance levels with different costs, execution times, and impacts on the system conditions. High level maintenances on the one hand have greater influences on the improvement of the system state and on the other hand, they occupy more the available production time. The optimal determination of such preventive maintenance levels to be performed at each maintenance intrusion is a challenging problem. A profit maximization model is developed, where the sale of conforming and non-conforming products, costs of production, inventory holding, backorder, setup, preventive and corrective maintenance, machine replacement, and the quality cost are addressed in the objective function. Then, a system with multiple machines is taken into account. In this extension, the number of quality inspections is involved in the joint model. The objective function minimizes the total cost which is the sum of maintenance, production and quality costs. In order to reduce the gap between the theory and the application of joint models, and taking into account the complexity of the integrated problems, we have developed an efficient solution method that is based on the combination of genetic algorithms with local search and problem specific methods. The proposed memetic algorithm employs Nelder-Mead algorithm along with an optimization package for exact determination of the values of several decision variables in each chromosome evolution. The method extracts not only the positive knowledge in good solutions, but also the negative knowledge in poor individuals to determine the algorithm transitions. The method is compared in terms of the solution time and quality to several heuristic methods. Keywords : Multi-period production planning, Imperfect preventive maintenance, Inspection, Quality, Integrated model, Metaheuristic

Addressing Complexity and Intelligence in Systems Dependability Evaluation

Engineering and computing systems are increasingly complex, intelligent, and open adaptive. When it comes to the dependability evaluation of such systems, there are certain challenges posed by the characteristics of “complexity” and “intelligence”. The first aspect of complexity is the dependability modelling of large systems with many interconnected components and dynamic behaviours such as Priority, Sequencing and Repairs. To address this, the thesis proposes a novel hierarchical solution to dynamic fault tree analysis using Semi-Markov Processes. A second aspect of complexity is the environmental conditions that may impact dependability and their modelling. For instance, weather and logistics can influence maintenance actions and hence dependability of an offshore wind farm. The thesis proposes a semi-Markov-based maintenance model called “Butterfly Maintenance Model (BMM)” to model this complexity and accommodate it in dependability evaluation. A third aspect of complexity is the open nature of system of systems like swarms of drones which makes complete design-time dependability analysis infeasible. To address this aspect, the thesis proposes a dynamic dependability evaluation method using Fault Trees and Markov-Models at runtime.The challenge of “intelligence” arises because Machine Learning (ML) components do not exhibit programmed behaviour; their behaviour is learned from data. However, in traditional dependability analysis, systems are assumed to be programmed or designed. When a system has learned from data, then a distributional shift of operational data from training data may cause ML to behave incorrectly, e.g., misclassify objects. To address this, a new approach called SafeML is developed that uses statistical distance measures for monitoring the performance of ML against such distributional shifts. The thesis develops the proposed models, and evaluates them on case studies, highlighting improvements to the state-of-the-art, limitations and future work

Commande optimale stochastique des systèmes manufacturiers en boucle fermée

Le travail présenté dans cette thèse vise à développer conjointement des stratégies optimales pour contrôler la production et la maintenance dans un système manufacturier hybride intégrant la refabrication et en présence des incertitudes. Les pannes et réparations des machines, la demande des clients, le retour des produits en fin de vie, la détérioration des machines et de la qualité des produits fabriqués constituent les principales sources d’incertitudes considérées dans cette thèse. La prise en compte de tous ces aspects aléatoires rend le problème d’optimisation très complexe. Nous allons donc diviser ce problème en cinq (5) sous-problèmes en intégrant progressivement ces aspects pour mieux comprendre leurs impacts sur les politiques de commande. Les contributions de cette thèse sont présentées en cinq (5) phases. La première phase est l’étude d’un problème de planification des activités de production et de remplacement d’un système manufacturier dans un contexte de détérioration. Les phénomènes aléatoires examinés dans cette phase sont les pannes et les réparations de la machine. Nous supposons que la machine subit une détérioration progressive pendant son fonctionnement et que le taux de panne de la machine est une fonction de son âge. En cas de panne de la machine, des réparations minimales sont effectuées. Lorsque la machine attaint un certain niveau de dégradation, elle est remplacée. En raison de réparations minimales, la dynamique du système est affectée par son historique et les processus semi-Markoviens ont été utilisés pour la modélisation. Une résolution numérique des conditions d’optimum, décrites par les équations d’Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB), a conduit à la solution du problème étudié. La deuxième phase de l’étude permet d’intégrer dans le système de production de la première les aspects aléatoires au niveau de la demande des clients et de la qualité des pieces produites. L’effet du phénomène de détérioration sur la machine, causé par les processus de vieillissement et de réparation minimale, est principalement observé dans sa disponibilité et dans la qualité des pièces produites. Nous considérons que le taux de défaillance et le taux de rejets dépendent de l’âge de la machine. L’intégration des comportements aléatoires de la demande et de la qualité nous a amené à proposer une nouvelle approche de modélisation en développant les conditions d’optimum de second ordre de type d’HJB. Les politiques de commande optimale sont déterminées par des méthodes numériques. Dans la troisième phase, nous avons étudié un système hybride constitué d’une (1) machine de fabrication et d’une (1) machine de refabrication. Les machines sont non identiques et non fiables. La modélisation de leur dynamique a été faite en utilisant les chaînes de Markov homogènes. En plus des incertitudes des deux (2) phases précédentes, nous considérons les incertitudes sur la demande des clients et sur les retours de produits. La solution a été obtenue numériquement par la résolution des équations d’HJB de second ordre, et nos résultats ont été confirmés par une analyse numérique. Dans la quatrième phase de ce travail, nous avons tenu compte de la détérioration de la machine de refabrication dans le cadre d’un système hybride fabrication/refabrication. Nous avons considéré dans cette phase les systèmes de production dans lesquels la nature hétérogène des produits retournés implique un processus de réparation imparfaite sur la machine. En plus de cette détérioration, les machines sont sujettes à des pannes et reparations aléatoires. Une nouvelle approche de modélisation mathématique est proposée pour traiter une classe de problèmes reliés à l’historique des machines. Cette nouvelle approche est base sur l’extension de l’espace d’état et conduit à un modèle de décision Markovien; ce qui nous permet d’appliquer les techniques puissantes développées pour l’optimisation stochastique de ces modèles. Ensuite, les politiques de fabrication, de refabrication et de remplacement ont été déterminées par les mêmes outils numériques que ceux des phases précédentes. Des analyses de sensibilité ont été élaborées pour montrer la pertinence de l’approche proposée. La cinquième phase complète les modèles précédents, puisque nous étendons le concept de l’effet de détérioration du système hybride sur les deux (2) machines pour résoudre des problèmes industriels plus réalistes et de nature complexe. La première machine traite les activités de fabrication, et son effet de détérioration affecte de façon aléatoire sa disponibilité et la qualité de ses pièces produites. La deuxième machine traite les activités de rectification des produits défectueux de la première machine et de refabrication des produits retournés en fin de vie. L’effet de détérioration sur la disponibilité de la machine de rectification/refabrication est généré par le flux des mauvaises pièces traitées. Puisque la détérioration de la première machine a pour effet de causer des pannes sur la deuxième machine, elle devra être remplacée par une nouvelle machine qui permet de restaurer les paramètres du système hybride aux conditions initiales lorsqu’un certain niveau de dégradation sera atteint. L’objectif est de déterminer le plan de production optimale, pour la fabrication, la rectification et la refabrication, ainsi que la stratégie de remplacement tout en minimisant le coût total. Puisque le processus de détérioration conduit vers un processus avec la notion de mémoire, nous avons développé un modèle de décision semi-Markovien pour décrire cette dynamique. Les conditions d’optimum de type HJB de second ordre ont été résolues par des méthodes numériques et la structure de la politique de commande conjointe a été validée par une analyse de sensibilité

Maintenance Optimization and Inspection Planning of Wind Energy Assets: Models, Methods and Strategies

Designing cost-effective inspection and maintenance programmes for wind energy farms is a complex task involving a high degree of uncertainty due to diversity of assets and their corresponding damage mechanisms and failure modes, weather-dependent transport conditions, unpredictable spare parts demand, insufficient space or poor accessibility for maintenance and repair, limited availability of resources in terms of equipment and skilled manpower, etc. In recent years, maintenance optimization has attracted the attention of many researchers and practitioners from various sectors of the wind energy industry, including manufacturers, component suppliers, maintenance contractors and others. In this paper, we propose a conceptual classification framework for the available literature on maintenance policy optimization and inspection planning of wind energy systems and structures (turbines, foundations, power cables and electrical substations). The developed framework addresses a wide range of theoretical and practical issues, including the models, methods, and the strategies employed to optimise maintenance decisions and inspection procedures in wind farms. The literature published to date on the subject of this article is critically reviewed and several research gaps are identified. Moreover, the available studies are systematically classified using different criteria and some research directions of potential interest to operational researchers are highlighted