Auteur : Anis BENSAID Directeur de thèse : Michel TOLLENAERE Co Directeur : Eric ZAMAÏ Date : 18 mai 2016
Pilotage dynamique des politiques de maintenance des équipements de procédés dans un environnement industriel fortement contraint par l'évolution technologique et produit.
Le progrès constant des technologies électroniques, la courte durée de vie commerciale des produits, et la diversité croissantede la demande client font de l’industrie du semi-conducteur un environnement de production contraint par le changement continu des mix produits et des technologies. Dans un tel environnement, une haute disponibilité des capacités de production et de métrologie doit être assuréepar des politiquesde maintenance appropriées en termes de diagnostic, de supervision, de planification et de protocoles opératoires. Au démarrage de cette étude, l’approcheAMDECétait seule mobilisée pour héberger les connaissances et le savoir-faire des experts. Néanmoins, la nature évolutive du contexte industriel requiert une mise à jour à des fréquences appropriées de ces connaissances pour adapter les procédures opérationnelles aux changements de comportements des équipements et des procédés. Cette thèse entend montrer que la mise à jour des connaissances peut être organisée en mettant en placeune méthodologie opérationnellebasée sur les réseaux bayésiens etla méthode AMDEC. Dans cette approche, les connaissances et les savoir-faire existants sont tout d’abord capitalisés en termes de liens de cause à effet à l’aide de la méthode d’AMDEC qui permet aussi de prioriser les actions de maintenance et prévenir leurs conséquences sur l’équipement, le produit et la sécurité des personnels. Ces connaissances sont ensuite utilisées pour concevoir des procédures opérationnelles standardisées utilisant le partage des savoirs et savoir-faire des experts. Les liens causaux stockés dans l’AMDEC sont modélisés dans un réseaubayésienopérationnel (O-BN), permettant ainsi l’évaluation du niveau d’efficacité des actionsde maintenance et la pertinence des connaissances existantes. Dans un contexte fortement évolutif, l’exécution appropriée des procédures est quantifié à l’aide d’indicateurs standards de performance de maintenance, de même que l’adéquation des connaissances stockées dans l’AMDEC et les procédures d’exécution grâce à une évaluation des performances de l’O-BN. En cas de dérive des indicateurs de maintenance, une méthode d'apprentissage permettant de découvrir de nouvellesrelations causalesà partir de donnéeshistoriques utilisant unréseau bayésiennon-supervisé(U-BN) est proposée. Cette méthode et basée sur une analyse de différencestructurelle entre l’O-BN et l’U-BN mettant en évidencede nouvelles connaissances potentielles qui sontvalidéespar les expertsafin de modifier les AMDECexistantes ainsi que les procéduresde maintenance associées.