Soutenance de thèse de Ernest FOUSSARD (GROG)
Intitulée : " Planification et ordonnancement de la maintenance conditionnée par la santé de l'équipement "
Le jury sera composé de :
Rapporteurs :
Examinateurs :
Direction de thèse :
Résumé:
La problématique de la maintenance est l'un des enjeux majeurs de la gestion des systèmes de production industriels. Une politique de maintenance efficace permet de limiter les pannes et les dysfonctionnements de l'équipement, et ainsi améliorer sa disponibilité et son niveau de service. Elle joue également un rôle central dans la durée de vie des équipements et se retrouve ainsi au cœur des schémas économiques visant à allonger la durée de vie et la réemployabilité tels que l'économie circulaire. L'avènement de l'industrie 4.0 et les progrès technologiques récents sur les capteurs ont permis d'établir des modèles de dégradations précis pour l'équipement industriel, ce qui a permis l'émergence de nouvelles stratégies de maintenances, dites prédictives, s'appuyant sur l'évolution de l'état des composants de l'équipement au cours du temps. Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons plus spécifiquement à la problématique de la planification et de l'ordonnancement de la maintenance en présence d'un indicateur de santé sur les composants de l'équipement.
Dans une première partie, nous proposons un cadre général pour la modélisation et la résolution de problèmes de planification de la maintenance au niveau tactique en présence d'un indicateur de santé des composants de l'équipement. En établissant que la santé des composants de l'équipement peut être traitée comme un potentiel de production pour l'équipement, nous montrons que les problèmes de planification de la maintenance au niveau tactique se ramènent à des variantes des problèmes de dimensionnement de lot, et en déduisons divers résultats de complexité. Nous nous intéressons plus spécifiquement à un problème bi-critère faisant intervenir une contrainte de ressources dépendante de la santé des composants de l'équipement au cours du temps et proposons une modélisation en programmation linéaire en nombres entiers multi-objectif. Une méthodologie d'aide à la décision, permettant de fournir un ensemble restreint de solutions diversifiées à un preneur de décision est ensuite proposée.
Dans la seconde partie de cette thèse, nous étudions l'ordonnancement conjoint de la production et de la maintenance basé sur la santé des composants de l'équipement. Une nouvelle extension du système de notation et de classification des problèmes d'ordonnancement est proposée afin d'y intégrer les problèmes d'ordonnancement conjoint de la production et de la maintenance. Nous proposons une cartographie de la complexité pour le problème étudié et ses variantes, une modélisation en programmation linéaire en nombres entiers, et nous étudions les propriétés des problèmes de minimisation du délai maximum et du délai moyen. Dans un second temps, nous introduisons une contrainte de seuils de santé acceptables pour l'exécution des tâches et étudions un cas particulier du problème se ramenant à une variante du problème de bin-packing. Plusieurs approches de résolution basées sur la programmation linéaire en nombres entiers sont alors présentées et comparées.
English
Title: Maintenance planning and scheduling based on equipement health
Abstract :
Maintenance is one of the crucial issues in the management of industrial production systems. Effective maintenance policies limit equipment breakdowns and malfunctions, and thus improve availability and level of service. It also plays a central role in the lifespan of equipment, and is thus at the heart of economic schemes aiming at extending lifespan and re-usability, such as circular economy. The rise of 4.0 Industry and recent technological advances in sensors have made it possible to establish precise degradation models for industrial equipment, enabling the emergence of new maintenance strategies, known as predictive maintenance, based on the evolution of the condition of its components over time. In this thesis, we focus more specifically on maintenance planning and scheduling problems in the presence of a health indicator on the components of the equipment.
In the first part, we propose a broad framework for modeling and solving maintenance planning problems at the tactical decision level in the presence of a health indicator on the components of the equipment. Observing that health could be treated as a production potential for the equipment, we show that these problems can be reduced to variants of lot-sizing problems and present various theoretical results. More specifically, we focus on a bi-criteria problem involving a resource constraint dependent on health of the components of the equipment over time, and propose a multi-objective integer linear programming model. Then, a decision-support methodology is proposed, providing a decision-maker with a restricted set of diversified solutions.
In the second part of this thesis, we study joint production and maintenance scheduling based on the health of the components of the equipment. A new extension of the classical scheduling notation and classification system is proposed to incorporate joint production and maintenance scheduling problems. We propose a complexity mapping for the studied problem and its variants, an integer linear programming model, and study the properties of maximum and average completion time minimization problems. Secondly, we introduce a constraint of acceptable health thresholds for task processing, and study a special case of the problem as a variant of the classical bin-packing problem.
Several solution approaches based on integer linear programming are then presented and compared.
Rapporteurs :
- Mme Ayse Akbalik, Maître de conférence HDR, Université de Lorraine
- M. Stéphane Dauzère-Pérès, Professeur des universités, Ecole des Mines de Saint-Etienne
Examinateurs :
- Mme Safia Kedad-Sidhoum, Professeure des universités, CNAM Paris
- M. Bernard Penz, Professeur des universités, Univ Grenoble Alpes (Grenoble-INP)
Direction de thèse :
- Mme Marie-Laure Espinouse, Professeure des universités, Université Grenoble-Alpes, Directrice de thèse
- Mme Margaux Nattaf, Maître de conférences, Univ Grenoble Alpes (Grenoble-INP), Co-encadrante
- M. Grégory Mounié, Maître de conférences, Univ Grenoble Alpes (Grenoble-INP), Co-encadrant
Résumé:
La problématique de la maintenance est l'un des enjeux majeurs de la gestion des systèmes de production industriels. Une politique de maintenance efficace permet de limiter les pannes et les dysfonctionnements de l'équipement, et ainsi améliorer sa disponibilité et son niveau de service. Elle joue également un rôle central dans la durée de vie des équipements et se retrouve ainsi au cœur des schémas économiques visant à allonger la durée de vie et la réemployabilité tels que l'économie circulaire. L'avènement de l'industrie 4.0 et les progrès technologiques récents sur les capteurs ont permis d'établir des modèles de dégradations précis pour l'équipement industriel, ce qui a permis l'émergence de nouvelles stratégies de maintenances, dites prédictives, s'appuyant sur l'évolution de l'état des composants de l'équipement au cours du temps. Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons plus spécifiquement à la problématique de la planification et de l'ordonnancement de la maintenance en présence d'un indicateur de santé sur les composants de l'équipement.
Dans une première partie, nous proposons un cadre général pour la modélisation et la résolution de problèmes de planification de la maintenance au niveau tactique en présence d'un indicateur de santé des composants de l'équipement. En établissant que la santé des composants de l'équipement peut être traitée comme un potentiel de production pour l'équipement, nous montrons que les problèmes de planification de la maintenance au niveau tactique se ramènent à des variantes des problèmes de dimensionnement de lot, et en déduisons divers résultats de complexité. Nous nous intéressons plus spécifiquement à un problème bi-critère faisant intervenir une contrainte de ressources dépendante de la santé des composants de l'équipement au cours du temps et proposons une modélisation en programmation linéaire en nombres entiers multi-objectif. Une méthodologie d'aide à la décision, permettant de fournir un ensemble restreint de solutions diversifiées à un preneur de décision est ensuite proposée.
Dans la seconde partie de cette thèse, nous étudions l'ordonnancement conjoint de la production et de la maintenance basé sur la santé des composants de l'équipement. Une nouvelle extension du système de notation et de classification des problèmes d'ordonnancement est proposée afin d'y intégrer les problèmes d'ordonnancement conjoint de la production et de la maintenance. Nous proposons une cartographie de la complexité pour le problème étudié et ses variantes, une modélisation en programmation linéaire en nombres entiers, et nous étudions les propriétés des problèmes de minimisation du délai maximum et du délai moyen. Dans un second temps, nous introduisons une contrainte de seuils de santé acceptables pour l'exécution des tâches et étudions un cas particulier du problème se ramenant à une variante du problème de bin-packing. Plusieurs approches de résolution basées sur la programmation linéaire en nombres entiers sont alors présentées et comparées.
English
Title: Maintenance planning and scheduling based on equipement health
Abstract :
Maintenance is one of the crucial issues in the management of industrial production systems. Effective maintenance policies limit equipment breakdowns and malfunctions, and thus improve availability and level of service. It also plays a central role in the lifespan of equipment, and is thus at the heart of economic schemes aiming at extending lifespan and re-usability, such as circular economy. The rise of 4.0 Industry and recent technological advances in sensors have made it possible to establish precise degradation models for industrial equipment, enabling the emergence of new maintenance strategies, known as predictive maintenance, based on the evolution of the condition of its components over time. In this thesis, we focus more specifically on maintenance planning and scheduling problems in the presence of a health indicator on the components of the equipment.
In the first part, we propose a broad framework for modeling and solving maintenance planning problems at the tactical decision level in the presence of a health indicator on the components of the equipment. Observing that health could be treated as a production potential for the equipment, we show that these problems can be reduced to variants of lot-sizing problems and present various theoretical results. More specifically, we focus on a bi-criteria problem involving a resource constraint dependent on health of the components of the equipment over time, and propose a multi-objective integer linear programming model. Then, a decision-support methodology is proposed, providing a decision-maker with a restricted set of diversified solutions.
In the second part of this thesis, we study joint production and maintenance scheduling based on the health of the components of the equipment. A new extension of the classical scheduling notation and classification system is proposed to incorporate joint production and maintenance scheduling problems. We propose a complexity mapping for the studied problem and its variants, an integer linear programming model, and study the properties of maximum and average completion time minimization problems. Secondly, we introduce a constraint of acceptable health thresholds for task processing, and study a special case of the problem as a variant of the classical bin-packing problem.
Several solution approaches based on integer linear programming are then presented and compared.
Infos date
Le 21-12-2023 à 14h00
Infos lieu
Amphi Gosse - Site Viallet - 46 avenue Félix Viallet Grenoble