Maintenance planning and optimization for multi-component systems based on mathematical modeling

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Regroupement dynamique des tâches de maintenance pour des systèmes multi-composants à modes de dégradation multiples Le maintien en état opérationnel et l'amélioration des performances des installations industrielles est l’une des priorités de nombreuses entreprises, tous secteurs confondus. Pour atteindre cet objectif, les décideurs s'intéressent à l'optimisation des stratégies de maintenance pour satisfaire les demandes des clients et les exigences de qualité. L'optimisation de la maintenance est fondamentale dans de nombreux domaines comme l'industrie manufacturière, les secteurs d'énergie, les industries pétrolières et gazières et les industries de la santé. Bien qu'il soit devenu essentiel d'implanter des politiques de maintenance pour garantir la disponibilité des systèmes complexes, appréhender l'optimisation de la maintenance est intrinsèquement complexe. D'une part, les systèmes de production s'élargissent, se complexifient et englobent désormais des machines lourdes et coûteuses. D'autre part, les processus de maintenance sont loin d'être autonomes et restent soumis à des impératifs logistiques liés au domaine d'application (par exemple, la disponibilité des équipements, l'expertise de la main-d'œuvre, la gestion de la production, etc.), même si les tâches de maintenance sont initialement préconisées pour prolonger la durée de vie des composants. Le problème de planification et d'optimisation de la maintenance constitue un enjeu de longue date qui n'a cessé de susciter de l'intérêt des académiques et des industriels au cours des deux dernières décennies. Jusqu'au début du 21eme siècle, les modèles de maintenance sont principalement dédiés aux systèmes monocomposants. En revanche, avec l'omniprésence des dispositifs technologiques et de la puissance de traitement, la collecte de données sur la durée de vie et la modélisation de systèmes complexes sont devenues plus accessibles. Cela a conduit à un changement radical dans les modèles de la maintenance et a offert l'opportunité d'étudier et de planifier les tâches de maintenance au niveau des systèmes multicomposants. En particulier, déterminer des stratégies optimales qui balancent les coûts et les avantages de la maintenance est au cœur de la planification de la maintenance optimale. Cependant, la littérature scientifique est souvent truffée d'approches heuristiques et ne tient pas compte des variantes clés qui dépendent du domaine et du contexte. De plus, les algorithmes exacts sont manquants dans les modèles d'optimisation conventionnels pour la planification de la maintenance, et la plupart des modèles sont développés pour un seul type de dépendance de la maintenance (soit économique, soit structurelle, soit stochastique). Comme effet secondaire, les opportunités de maintenance qui apparaissent suite aux dépendances économiques sont rarement exploitées et les coûts de maintenance ne sont pas optimisés. En outre, les composants sont souvent supposés avoir une seule cause de défaillance, même si les données de défaillance indiquent le contraire. Négliger ces aspects ainsi que la disparité des modes de défaillance semble, à première vue, sans conséquence pour la planification et l'optimisation de la maintenance. Dans ce manuscrit, nous montrons le contraire : les contraintes de maintenance, les dépendances du système et les modes de défaillance ont un impact considérable sur la planification de la maintenance des systèmes multicomposants. Cette thèse porte sur l'optimisation de la maintenance des systèmes industriels complexes. En premier lieu, nous cherchons à concevoir des modèles mathématiques pour planifier et optimiser les tâches de maintenance dans les systèmes complexes soumis à des contraintes de ressources limitées et de durées de maintenance bornées. Ensuite, nous nous intéressons à au regroupement des tâches de maintenance en évaluant les impacts des stratégies groupées sur la planification de la maintenance. Enfin, nous proposons un schéma de regroupement de la maintenance en intégrant des modes de dégradation multiples