On-line maintenance job scheduling and assignment to resources in distributed systems by heuristic-based optimization

International audienceA heuristic-based optimization algorithm is proposed in this paper for on-line scheduling and assignment of preventive maintenance jobs to processors, to minimize under availability constraints, on a given time-window, the total cost of the maintenance operations of a distributed system. This algorithm minimizes the cost of discharge of preventive maintenance tasks or jobs, while assigning the tasks along with balancing the processors load. It is shown that the problem is NP-hard. To solve it, the concept of job emergency is introduced and the priority rule for total flow time (PRTF) criterion is used in an adapted heuristic job-scheduling model. In addition, the algorithm considers the constraints of precedence among consecutive standby jobs and their emergency. It is depicted the specific properties of the proposed heuristic allowing jobs scheduling in the right order. Computational results illustrate the efficiency of the approach implemented on different system configurations

Commande optimale stochastique appliquée à la maintenance des systèmes de production

Cette thèse traite des problèmes de commande optimale des systèmes de production sujets aux produits non conformes et rejetés. Trois modèles optimaux ont été développés : 1. L’un basé sur la connaissance des taux de rejets à différents états de l’actif de production; 2. L’autre basé sur le contrôle en temps réel des produits non conformes; et 3. Le dernier basé sur la récupération des produits non conformes et réutilisé au même titre que la principale matière première. Dans la première phase de cette thèse, un premier modèle optimal développé permet de considérer le cycle de vie réel de l’ensemble des actifs du système de production en dénombrant les différents niveaux opérationnels du système; cette décomposition du système en plusieurs modes opérationnels permet d’utiliser l’état présent des quantités rejetées afin de mettre sur pied un modèle optimal tenant compte de la combinaison de l’âge de l’actif et des erreurs humaines. Le taux de rejet caractérise ce regroupement des défaillances en un seul facteur; Son utilisation dans le modèle optimale permet d’avoir des olitiques optimales et réalistes de production et de maintenance à moindre coût. Pour la deuxième phase de cette thèse, un contrôle en temps réel des quantités de rejets durant le fonctionnement du système de production a permis de mettre sur pied un modèle optimal de production de maintenance préventive et corrective dans lequel les quantités rejetées servent de rétroaction contrairement à la majorité des politiques optimales de production et de maintenance, qui avaient pour principale rétroaction l’âge des actifs de production. Cette considération a permis de mettre sur pied des politiques optimales de production et de maintenance à moindre coût comparées à celles tenant compte seulement de l’âge. Dans la dernière phase de cette recherche, en contrôlant les quantités non conformes (rejets), une réintégration de ces rejets dans le système de production, a permis de mettre sur pied un modèle optimal de production et de logistique inverse qui permet de réduire considérablement les demandes de matières premières rares et chères, d’appliquer la maintenance opportuniste, d’effectuer la maintenance préventive bien qu’il y ait rupture d’inventaire, afin d’assurer la disponibilité des actifs et de réduire les coûts. Les modèles développés dans cette thèse permettent de contrôler non seulement l’âge des actifs, mais aussi leur mauvaise utilisation due aux erreurs humaines. Ils s’adaptent bien dans des industries où la main d’oeuvre est précaire et où le taux de roulement est très élevé et occasionne la baisse de disponibilité des actifs

Worker scheduling with induced learning in a semi-on-line setting

Scheduling is a widely researched area with many interesting fields. The presented research deals with a maintenance area in which preventative maintenance and emergency jobs enter the system. Each job has varying processing time and must be scheduled. Through learning the operators are able to expand their knowledge which enables them to accomplish more tasks in a limited time. Two MINLP models have been presented, one for preventative maintenance jobs alone, and another including emergency jobs. The emergency model is semi-on-line as the arrival time is unknown. A corresponding heuristic method has also been developed to decrease the computational time of the MINLP models. The models and heuristic were tested in several areas to determine their flexibility. It has been demonstrated that the inclusion of learning has greatly improved the efficiency of the workers and of the system

Preventive maintenance and replacement scheduling : models and algorithms.

Preventive maintenance is a broad term that encompasses a set of activities aimed at improving the overall reliability and availability of a system. Preventive maintenance involves a basic trade-off between the costs of conducting maintenance/replacement activities and the cost savings achieved by reducing the overall rate of occurrence of system failures. Designers of preventive maintenance schedules must weigh these individual costs in an attempt to minimize the overall cost of system operation. They may also be interested in maximizing the system reliability, subject to some sort of budget constraint. In this dissertation, we present a complete discussion about the problem definition and review the literature. We develop new nonlinear mixed-integer optimization models, solve them by standard nonlinear optimization algorithms, and analyze their computational results. In addition, we extend the optimization models by considering engineering economy features and reformulate them as a multi-objective optimization model. We optimize this model by generational and steady state genetic algorithms as well as by a simulated annealing algorithm and demonstrate the computational results obtained by implementation of these algorithms. We perform a sensitivity analysis on the parameters of the optimization models and present a comparison between exact and metaheuristic algorithms in terms of computational efficiency and accuracy. Finally, we present a new mathematical function to model age reduction and improvement factor parameter used in optimization models. In addition, we develop a practical procedure to estimate the effect of maintenance activity on failure rate and effective age of multi component systems

Décision collaborative dans les systèmes distribués : application à la e-maintenance

Depuis leur apparition, les Technologies d'Information et de Communication (TIC) ont intégré et fait évoluer les modes de travail des entreprises, avec les notions de e-service, de travail collaboratif, d'organisations distribuées et de mutualisation des connaissances. Nous considérons cette intégration des TIC à la fonction maintenance, activité clé de la performance des entreprises, largement pénétrée par ces technologies avec, par exemple, les concepts de e-maintenance. Nos objectifs sont d'analyser les processus décisionnels collaboratifs et l'influence des TIC sur ceux-ci et de proposer les moyens d'évaluer les performances d'un service de maintenance supporté par les TIC. La modélisation du problème revêt un aspect multidomaine, multivue et multiacteur et l'évaluation des performances est multicritère. Nous proposons, tout d'abord, une modélisation des situations de e-maintenance en nous appuyant sur la représentation des processus et en utilisant le formalisme objet, afin de mettre en évidence les composants clés des activités de e-maintenance et l'influence des TIC. Ensuite, nous étudions les activités de décision collaborative en analysant la logique de regroupement de centres de décision, supports des décisions et nous caractérisons les ressources immatérielles engagées. Enfin, nous proposons un cadre d'évaluation des performances des activités de e-maintenance et des modèles de représentation permettant de simuler des configurations d'engagement de ces ressources et de guider les choix d'organisation afférents