Dévelopement d'une politique de maintenance d'un dispositif médical dont la dégradation est influencée par l'utilisation

International audienceet article traite un problème de maintenance périodique d'un dispositif médical dans le milieu hospitalier. Le problème consiste en un dispositif médical satisfaisant une demande aléatoire de patients (le nombre de patient qui subissent mensuellement le diagnostic sur le dispositif médical est variable).  L'objet de l'étude consiste à développer une politique de maintenance qui a pour but de minimiser le coût total de maintenance. Pour développer le modèle d'optimisation, nous avons pris en considération l'influence du taux d'utilisation du système sur sa dégradation. Une étude analytique et un exemple numérique sont présentés afin de prouver l'approche développée.</p

13th International Conference on Modeling, Optimization and Simulation - MOSIM 2020

Comité d’organisation: Université Internationale d’Agadir – Agadir (Maroc) Laboratoire Conception Fabrication Commande – Metz (France)Session RS-1 “Simulation et Optimisation” / “Simulation and Optimization” Session RS-2 “Planification des Besoins Matières Pilotée par la Demande” / ”Demand-Driven Material Requirements Planning” Session RS-3 “Ingénierie de Systèmes Basées sur les Modèles” / “Model-Based System Engineering” Session RS-4 “Recherche Opérationnelle en Gestion de Production” / "Operations Research in Production Management" Session RS-5 "Planification des Matières et des Ressources / Planification de la Production” / “Material and Resource Planning / Production Planning" Session RS-6 “Maintenance Industrielle” / “Industrial Maintenance” Session RS-7 "Etudes de Cas Industriels” / “Industrial Case Studies" Session RS-8 "Données de Masse / Analyse de Données” / “Big Data / Data Analytics" Session RS-9 "Gestion des Systèmes de Transport” / “Transportation System Management" Session RS-10 "Economie Circulaire / Développement Durable" / "Circular Economie / Sustainable Development" Session RS-11 "Conception et Gestion des Chaînes Logistiques” / “Supply Chain Design and Management" Session SP-1 “Intelligence Artificielle & Analyse de Données pour la Production 4.0” / “Artificial Intelligence & Data Analytics in Manufacturing 4.0” Session SP-2 “Gestion des Risques en Logistique” / “Risk Management in Logistics” Session SP-3 “Gestion des Risques et Evaluation de Performance” / “Risk Management and Performance Assessment” Session SP-4 "Indicateurs Clés de Performance 4.0 et Dynamique de Prise de Décision” / ”4.0 Key Performance Indicators and Decision-Making Dynamics" Session SP-5 "Logistique Maritime” / “Marine Logistics" Session SP-6 “Territoire et Logistique : Un Système Complexe” / “Territory and Logistics: A Complex System” Session SP-7 "Nouvelles Avancées et Applications de la Logique Floue en Production Durable et en Logistique” / “Recent Advances and Fuzzy-Logic Applications in Sustainable Manufacturing and Logistics" Session SP-8 “Gestion des Soins de Santé” / ”Health Care Management” Session SP-9 “Ingénierie Organisationnelle et Gestion de la Continuité de Service des Systèmes de Santé dans l’Ere de la Transformation Numérique de la Société” / “Organizational Engineering and Management of Business Continuity of Healthcare Systems in the Era of Numerical Society Transformation” Session SP-10 “Planification et Commande de la Production pour l’Industrie 4.0” / “Production Planning and Control for Industry 4.0” Session SP-11 “Optimisation des Systèmes de Production dans le Contexte 4.0 Utilisant l’Amélioration Continue” / “Production System Optimization in 4.0 Context Using Continuous Improvement” Session SP-12 “Défis pour la Conception des Systèmes de Production Cyber-Physiques” / “Challenges for the Design of Cyber Physical Production Systems” Session SP-13 “Production Avisée et Développement Durable” / “Smart Manufacturing and Sustainable Development” Session SP-14 “L’Humain dans l’Usine du Futur” / “Human in the Factory of the Future” Session SP-15 “Ordonnancement et Prévision de Chaînes Logistiques Résilientes” / “Scheduling and Forecasting for Resilient Supply Chains

Optimization Approach of Maintenance and Production Planning for a Multiple-Product Manufacturing System

This paper deals with the problem of maintenance and production planning for randomly failing multiple-product manufacturing system. The latter consists of one machine which produces several types of products in order to satisfy random demands corresponding to every type of product. At any given time, the machine can only produce one type of product and then switches to another one. The purpose of this study is to establish sequentially an economical production plan and an optimal maintenance strategy, taking into account the influence of the production rate on the system&apos;s degradation. Analytical models are developed in order to find the production plan and the preventive maintenance strategy which minimizes sequentially the total production/inventory cost and then the total maintenance cost. Finally, a numerical example is presented to illustrate the usefulness of the proposed approach

Contribution to the development of integrated maintenance policies for a multi-product system

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 établisCurrently, 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 result

Joint Optimization Approach of Maintenance and Production Planning for a Multiple-Product Manufacturing System

This paper deals with the problem of maintenance and production planning for randomly failing multiple-product manufacturing system. The latter consists of one machine which produces several types of products in order to satisfy random demands corresponding to every type of product. At any given time, the machine can only produce one type of product and then switches to another one. The purpose of this study is to establish sequentially an economical production plan and an optimal maintenance strategy, taking into account the influence of the production rate on the system’s degradation. Analytical models are developed in order to find the production plan and the preventive maintenance strategy which minimizes sequentially the total production/inventory cost and then the total maintenance cost. Finally, a numerical example is presented to illustrate the usefulness of the proposed approach

An Optimal Preventive Maintenance Policy for a Solar Photovoltaic System

In this paper, we develop a preventive maintenance (PM) strategy for a solar photovoltaic system composed of solar panels functioning as a series system. The photovoltaic system is considered in a failed state whenever its efficiency drops below a predefined threshold or any electrical wiring element is damaged. In such a situation of failure, a minimal repair is performed. The proposed PM strategy suggests systematically replacing n panels with their respective wiring system every time units T over a finite operating time span H. The panels to be preventively replaced are selected by the maintenance agent after an on-site overall assessment of all panels, making sure every time not to replace panels previously replaced during a given replacement cycle of all panels of the system. An analytical model is proposed in order to simultaneously determine the optimal PM period, T, and the optimal number of solar panels, n, to be replaced at each PM. This is done by modeling and minimizing the expected total maintenance cost over the finite operating time horizon H. A numerical example is presented to illustrate the use of the proposed modelling approach and to discuss the obtained results. The latter provide the optimal solutions (T*, n*) for different combinations of input parameters. They also show the economic relevance of the proposed PM strategy through estimation of the economic gain when comparing the situations with and without preventive maintenance