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Titre: Pilotage des systèmes de productions

Domaine: Mathématiques informatique (MI)

Filière: Informatique

Option: Systèmes de productions

Auteur: Chalabi Nadia

Soutenu (e) le: 27/02/2017

Sous la direction de: Beldjilali Bouziane

Le président du jury : Senouci Mohamed

Examinateur1: Benyettou Abdelkader

Examinateur2: Amine Abdelmalek

Examinateur3: Belalem Ghalem

Examinateur4: Djebbar Bachir

Invité: Dahane Mohammed

Mention: Très Honorable

Résumé:

La maintenance préventive est largement adoptée dans l'industrie comme un moyen efficace pour réduire le nombre de défaillances et pour maintenir les systèmes de fabrication dans de bonnes conditions de fiabilité, disponibilité, sécurité,... Cette thèse présente une optimisation des actions de maintenance préventive à travers une politique de maintenance regroupée pour deux types de lignes de production, composées de plusieurs unités de production (machines) avec et sans stocks intermédiaires entre ces différentes unités de production. Ces systèmes se caractérisent par une dépendance économique positive. De ce fait, combiner les activités de maintenance reviendrait à assurer un faible coût d'entretien et à améliorer considérablement la disponibilité du système. L'approche proposée vise à optimiser deux objectifs : améliorer la disponibilité du système et minimiser le coût de la maintenance préventive. Pour cela, un algorithme d’optimisation par essaim particulaire est conçu pour déterminer la meilleure planification d’un entretien préventif groupé pour une ligne de production sans stocks intermédiaires. Par la suite, une heuristique est proposée et testée par simulation sur ligne de production avec stocks intermédiaires. Nous avons effectué plusieurs expérimentations, et les résultats obtenus sont comparés avec ceux décrits et présentés dans la littérature relative au domaine.


Mots clefs: Maintenance préventive, groupement de maintenance, dépendance économique, Système multi-composants, optimisation par essaims particulaires (PSO).


Publications associées à la thèse

Article 1:

Titre: Optimisation of preventive maintenance grouping strategy for multi-component series systems : Particle swarm based approach.

Revue: Computers & Industrial Engineering

Référence: Computers & Industrial Engineering 102 (2016) 440-451

Date: 27 Avril 2016