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

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

Process for joint scheduling based on health assessment of technical resources

Production and maintenance services are usually in conflict since their activities are performed on the same resources, their operations are often considered as sources of disturbance to each other. The objective of this paper is to describe a process enabling to schedule simultaneously the production activities and maintenance operations. The proposed process is based on a multi-agents system that has shown its effectiveness in dealing with conflict situations. It consists in scheduling the production activities on the resources taking into consideration their health states. Thus, instead of waiting for the resource to fail or of planning in advance preventive maintenances where some would be unneeded, the health assesment functions provide information about the reliability of the production technical resources. Among this information, degradation measurements permit the prediction of the remaining durations of use also known as remaining useful lifetimes. Thus they enable prior planning for maintenance orders and scheduling the production activities, so that conflicts can be managed between maintenance and planning activities

Scheduling of production and maintenance activities using multi-agents system

Manufacturing systems are usually confronted to conflicting situations between production and maintenance ser- vices since their activities are considered as source of disturbance to each other. In order to reduce these conflicts, a multi-agents system SCEMP (Supervisor, Customer, Environment, Maintainer and Producer) is proposed in this paper, making sure that these two entities collaborate in order to achieve a common goal. It consists of scheduling the production activities according to the health states of the machines. The main idea is to use the prediction of the durations of use and remaining useful lifetimes of the machines devices, which can be obtained using prognostic techniques. This enables simultaneous scheduling of production and maintenance activities

An approach for joint scheduling of production and predictive maintenance activities

The Industry 4.0 paradigm, thanks to the deployment of cutting-edge technologies enabling the deployment of new services, contributes to improve the agility of productive organizations. Among these services, the Prognostic and Health Management (PHM) contributes to the health assessment of the manufacturing resources and to prognose their future conditions by providing decision supports for production and predictive maintenance management. However, the future conditions of technical production resources depend on the productive tasks they will have to carry out. If their future conditions will not satisfy production criteria, maintenance tasks will have to be planned and productive tasks will be delayed or assigned to other resources for which their future conditions considering these new tasks must be assessed. In this context, a multi-agent system SCEMP (Supervisor, Customers, Environment, Maintainers and Producers) is here proposed in which production scheduling and predictive maintenance planning collaborate and exploit decision supports provided by PHM modules. The proposed multi-agent system provides a framework in which production and the predictive maintenance activities can be scheduled simultaneously by compromising on their objectives. During the scheduling process, SCEMP enables to identify the needed predictive maintenance from the assignments of production tasks to machines, the machine component prognoses and machine models. It schedules production tasks and predictive maintenance activities according to the number, competencies and availabilities of production and maintenance resources. The SCEMP framework is described and presented in the tough job shop context. For this context, case studies have been generated and scheduled within acceptable computation times. To illustrate the SCEMP functioning, some simplified case studies are detailed with the obtained performances. It is flexible and can be adapted to various manufacturing situations. It can also be used to assess the interest of implementing prognostic functions for machine components

A flood decrease strategy based on flow network coupled with a hydraulic simulation software

Flood is a natural phenomenon, usually sudden and a calamitous event with devastating consequences and serious effects on the society, the environment and the economy. Thus, more and more research efforts have been carried out and many solutions have been implemented in the aim to control their impact. In order to divert or block the excess water due to flooding, hydraulic structures such as retaining walls, retention ponds, dams, etc. are necessary and require the use of operation strategies to man age the complex water system. In this paper, a flood decrease strategy based on the graph theory is proposed in order to manage the control of the water storage and release from reservoirs along the river. This river-Tanks system is modeled by a dynamic network and the management problem is formulated as a minimum cost dynamic flow problem with some additional constraints. Then, this main problem is reduced into a set of low dimensional dynamic sub-problems, for which the dynamic network is extended into a static network solved using a heuristic method. Thereby this single commodity flow problem with additional constraints is modeled as a mixed integer linear program. Finally, the program is combined with a specialized hydraulic simulator to simulate the water transfer and the exchange between the reservoirs and the river. The proposed approach was applied on the Bastillac area and results obtained for a 100-year flood case are given, illustrating that the strategy ensures a weak downstream flow peak and a reduced impact

Étude de l’apport de bassins contrôlés pour la diminution des inondations suite aux crues

Ce travail concerne la minimisation des inondations par l’utilisation de réservoirs d’écrêtement de crues disposés le long d’une rivière. Au cours de l’évolution de la crue, il est nécessaire de trouver à quel instant quelle quantité stocker ou restituer de chaque réservoir afin de maintenir le débit de la rivière en dessous d’un seuil prédéfini. La théorie des graphes a été utilisée comme outil de modélisation afin de traiter ce problème comme un problème de flot

Joint scheduling of production and maintenance activities depending on resources health assessment

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.As production systems have become highly developed, they use more complex processes and more sophisticated machines. However, despite how powerful the machines may be, their health status deteriorates over time and through their use. Maintenance processes are therefore unavoidable for a production system, because planning production without taking maintenance into account can lead to costly re-scheduling. In order to increase the productivity of companies, waiting for production equipment failures to occur before maintaining them is no longer an appropriate maintenance policy because production schedules are often disrupted due to unexpected machine downtime. In addition, corrective maintenance operations, often carried out on an emergency basis, take longer than preventive maintenance operations for which logistics is anticipated. For this reason, as part of conditional maintenance (CBM), predictive maintenance policies are attracting increasing interest from researchers because they make it possible to anticipate failures by scheduling maintenance tasks on equipment components according to their health status and their expected remaining useful life. Indeed, recently developed prognostic and health management (PHM) methods process the data provided by monitoring sensors that can be installed in equipment to provide a decision support tool that allows optimal use of resources. However, these proposed methods are only used for maintenance planning without taking into consideration future resource uses for production. Generally, production and maintenance tasks are planned separately in real manufacturing systems. This often leads to conflicts between these two functions, because the operations of each are perceived as a source of disruption by the other. These conflicts affect the overall productivity of companies, hence the importance of cooperation between production and maintenance managers to ensure punctuality and quality of production to improve the company's profits. Joint production planning and maintenance thus seems more appropriate. However, the implementation of such planning requires prior knowledge of the availability of the machines. It seems that the fusion of concepts from scheduling, CBM and PHM has the potential to allow joint planning of production and maintenance tasks based on the health status of the machines. The joint planning method we propose is based on Multi-Agent Systems (MAS) which have allowed us to model each entity of the problem as an autonomous agent. The MAS proposed in this work is composed of agents responsible for manufacturing orders (customer agents), machines (production agents) and maintenance resources (maintenance agents) who communicate with each other through a blackboard (environment). Producer agents schedule production operations based on the current and future health status of their machines, estimated using PHM techniques, and plan for maintenance activities when the health status of the machines becomes critical. Through a communication protocol between the agents, they manage to converge to a solution that satisfies all decision-makers. Our model, which we have called SCEMP, is a flexible, generic and distributed model that can be used in a wide variety of systems

Medication errors safety signals COVID-19-related Moroccan Pv database

On March 23, 2020, the Moroccan Ministry of Health issued a circular authorizing the off label use of hydroxychloroquine or chloroquine in combination with azythromycin as first-line treatment for all COVID-19 patients. The aim of this study is to detect, assess and manage safety signals from individual cardiovascular adverse events (AE) reported. Methods: During the COVID19 pandemic, pharmacovigilance surveillance was based on spontaneous targeted notification in all health facilities. Newsletters with a suitable reporting form were sent and reporting of AEs was mandatory. The AEs collected were analyzed for causality assessment using the WHO method and the Preventavility method was used to detect any preventable ADR. Safety signals were detected and analyzed using a qualitative pharmacovigilance method. Results: As of December 31, 2020, a total of 527 adverse events have been reported to the NPC related to Hydroxychloroquine or Chloroquine among the Covid 19 patients. We received 09 cases of preventable AEs related to medication error including one drug interaction for 3 cases, dose errors for 5 cases and one case with both errors, these cases have been validated ad managed as safety signals. Discussion and conclusion: The detected signal concerned the QT prolongation, hypokalaemia and arrythmias, due to high dose of azithromycin and to drug interactions with hypokalaemic drugs. The signal was analyzed and validated during the technical committee, and recommendations were established to avoid the occurrence of similar cases