Optimisation de la Maintenance Préventive des Système de Productions Incorporant la Dépendance par les Méta-heuristiques
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Date
2015-03-12
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Abstract
Résumé (Français)
Une des préoccupations majeures du monde industriel est d’avoir une exploitation performante permettant de garantir au mieux la qualité des missions réalisées, le respect des délais demandés et la minimisation des coûts d’exploitation. Toutefois, aujourd’hui la concurrence accrue et la complexité des systèmes conduit les industriels à développer des Approches qui permettent la maîtrise de la disponibilité et en particulier à prendre en compte ce paramètre pour l’élaboration de la politique de maintenance.
Cette thèse traite la problématique de l’optimisation de la planification des dates de la maintenance préventive des systèmes de production série-parallèle incorporant la dépendance sous contrainte de disponibilité. Il s'agit de système modélisé comme étant système binaire ou système multi-états avec un nombre fini de niveaux de capacité allant du fonctionnement parfait jusqu'à la défaillance totale. Les composantes du système série-parallèle sont assujetties à des remplacements préventifs et à une réparation minimale en cas de panne.
Ce travail présente des modèles d’optimisation permettant de générer les plans optimaux des instants d'intervention pour des actions de maintenance préventive. Les fonctions des objectifs de ces modèles minimisent la somme des coûts de la maintenance sous contrainte de satisfaire la disponibilité requise du système.
La méthodologie proposée développe des modèles mathématiques, des méthodes d'évaluation des temps de maintenance, les capacités relatives aux systèmes multi- états et des algorithmes de résolution pour obtenir des solutions optimales.
En effet, le problème d’optimisation de la maintenance préventive des systèmes séries-parallèles appartient à la classe des problèmes combinatoire NP-difficile. Il s'agit de problèmes difficiles à résoudre de par le très grand nombre de combinaisons envisageables et le temps de calcul croît de manière exponentielle avec l'augmentation linéaire de la taille du problème. Dans cette optique, nous avons proposé des algorithmes d’optimisation des plans de maintenance préventive basés sur les métaheuristiques notamment les colonies de fourmis et le système immunitaire artificiel. Cette optimisation a été donc réalisée afin de déterminer les composants du système qui doivent être assujettis à la maintenance préventive et de trouver le planning optimal des dates et des actions correspondantes de maintenance. Cette gestion optimale de la maintenance des systèmes industriels permettent à ces installations de répondre d’une part aux contraintes budgétaires et d’autre part de satisfaire au mieux la demande des clients et des usagers.
Description
Doctorat en Sciences
