Pour rester compétitives dans l'industrie aéronautique, les entreprises développent des stratégies diverses pour gagner un avantage concurrentiel comme l'augmentation du Coût Total de Possession (TCO) avec l'acquisition aéronautique complexe et des programmes de support. Les clients concentrent leurs besoins sur la disponibilité opérationnelle de tels systèmes et ne sont plus enclins à payer un prix supplémentaire pour un tel service, par conséquent le fournisseur est amené à minimiser le TCO tout en conservant un haut niveau de performance de flotte. Dans de tels accords, une partie du risque de performance opérationnelle est transférée vers le fournisseur sous forme de pénalité financière, engendrant ainsi un risque financier sur la rentabilité du contrat. Cette recherche aborde le problème du point de vue du fournisseur en considérant différentes options stratégiques pour la commercialisation de l'offre de services aéronautiques basés sur la performance, garantissant la disponibilité de la flotte. La méthodologie considère un système complexe, représentatif des systèmes aéronautiques actuels et les mécanismes de support rattachés, avec de multiples objectifs contradictoires à atteindre en tant que fournisseur. La méthodologie proposée couvre les catégories suivantes : disponibilité, fiabilité, maintenabilité et supportabilité. Elle considère le système complexe comme un tout incluant l'ensemble des interactions dans ce système et les relations entre la performance de disponibilité et le coût. D'autres facteurs de contribution additionnels sont aussi considérés dans ce mécanisme de support, comme les types d'incertitude de la performance du système, des données, des risques financiers et des coûts. Un modèle de pénalité pour l'utilisation avec les Services Basés sur la Performance (PBS) des offres dans l'industrie aéronautique est aussi fourni. Une méthodologie d'analyse de pénalité est proposée au travers de deux études de cas présentées dans cette thèse, offrant un avantage compétitif au fournisseur, de par la capacité de prévoir la distribution de probabilité de performance du système, et de quantifier le risque financier pour le modèle de pénalité en question. La méthodologie d'analyse démontre aussi que la capacité d'effectuer une analyse de risque sur des pénalités contractuelles est tout aussi importante pour le fournisseur que la capacité de prévoir la performance globale du système. Les conclusions montrent qu'il est tout à fait possible d'avoir une grande exposition de risque financier si un scénario de pénalité inadapté est choisi, même si la performance de disponibilité de la flotte prévue est au-dessus du taux ciblé ou contracté. / To remain competitive within the aeronautic industry, companies are developing various strategies to gain a competitive edge as the Total Cost of Ownership (TCO) increases with complex aeronautical acquisition and support programs. Customers are focusing their needs on the operational availability of such systems and are no longer willing to pay a premium for such a service, consequently the supplier is challenged to minimize the TCO whilst retaining a high level of fleet performance. In such accords, some of the operational performance risk is transferred back to the supplier and are usually in the form of financial penalties, which consequently creates a financial risk on the profitability of the contract for the supplier. This research addresses the problem from the point of the supplier when considering different strategic options for the sale and offer of performance-based aeronautic services that guarantee fleet availability. The methodology considers the complex system, as is typical with current aeronautic systems, relating support mechanisms, and the multiple yet contradictory objectives to achieve as a supplier. The methodology proposed covers the categories of Availability, Reliability, Maintainability and Supportability; it considers the complex system as a whole including the interactions within this system and the relationships between availability performance and cost. Additional other contributing factors are also considered within this support mechanism, such as the types of uncertainty on system performance, data, financial risks and costs. The introduction of a penalty model for use with Performance-Based Service (PBS) offers within the aeronautic industry is also provided. A methodology for penalty analysis is proposed through the two case studies presented in this thesis, giving the supplier a competitive advantage through the ability to predict the probability distribution of system performance and to quantify the financial risk for the penalty model in question. The analysis 5 methodology also demonstrates that the ability to perform risk analysis on contractual penalties is just as important to the supplier as the ability to predict overall system performance, as the findings present that it is quite possible to have a large financial risk exposure if the wrong penalty scenario is chosen even if the predicted Fleet Availability performance is above the targeted or contracted rate.

Le véhicule électrique est une des solutions de transport respectueuses de l’environnement, n’émettant pas de polluant lors de son utilisation. Gruau, constructeur carrossier pour véhicules utilitaires, se lance activement dans le transport écologique sur le segment de l’utilitaire 3,5t. Afin d’accroitre les ventes de véhicules utilitaires électriques, il est nécessaire d’en réduire le coût total de possession (ou TCO (Total Cost of Ownership)). L’objectif de cette thèse est d’étudier et de modéliser le comportement des composants de ce véhicule électrique pour simuler des calculs de TCO. Le composant principal étudié est la batterie, dont la durée de vie limitée conditionne la rentabilité du véhicule. La première partie des travaux fut consacrée à la modélisation du comportement du véhicule en fonction d’une mission client donnée. Une étude des cellules de batterie est réalisée dans le but de construire un modèle multi-physique complet en prenant en considération le vieillissement calendaire et le vieillissement en cyclage. Un modèle énergétique global, comprenant ce modèle batterie, permet de déterminer l’énergie nécessaire pour un parcours donné et de simuler le vieillissement des cellules électrochimiques afin de calculer le TCO. Une seconde partie est orientée vers le calcul du TCO. La mise en oeuvre d’un algorithme d’optimisation avec une méthodologie d’accélération des calculs a permis de réaliser les calculs dans des temps raisonnables (passage de 13h à 15min par itération). Après étude de l’impact du dimensionnement de la batterie sur le TCO, il en ressort que la réduction de la capacité n’entraine pas systématiquement la réduction du TCO. Il existe pour chaque mission un point de TCO optimal (jusqu’à 17% d’éconnomie). Afin d’améliorer le TCO, des stratégies de recharge intelligentes sont élaborées et permettent rentabilité accrue du VUE (jusqu’à 29%). Ce travail a été intégré dans un logiciel d’aide à la décision de la capacité de la batterie suivant les besoins du client, destiné aux forces de ventes commerciales. / The electric vehicle is one of the environmentally friendly transport solutions that emit no pollutant during its use. Gruau, manufacturer-converter for light commercial vehicles (LCV), is actively involved in green transport in the 3.5t segment. In order to increase sales of electric LCV, it is necessary to reduce its total cost of ownership (TCO). The objective of this thesis is to study and model the behavior of the components of this electric vehicle in order to simulate TCO. The main component studied is the battery, whose limited lifetime will determine the profitability of the vehicle. The first part of the work was devoted to modeling the behavior of the vehicle according to a given customer mission. The study of battery cells was done with the aim of building a complete multi-physics model taking into account calendar aging and cycling aging. Then, this battery model is integrated in a complete energy model taking into account all the components of the studied vehicle. Then a global model, including this battery model, makes it possible to determine the energy required for a given path and to simulate the aging of the electrochemical cells in order to calculate the TCO. A second part is oriented towards the calculation of the TCO. The implementation of an optimization algorithm, with a methodology of computing acceleration, allowed to achieve the computations in reasonable times (reduction from 13h to 15min by iteration). After studying the impact of battery sizing on the TCO, it appears that the reduction of the battery capacity does not systematically lead to the reduction of the TCO. There is therefore an optimum TCO point for each mission (up to 17% savings). In order to improve the TCO, smart recharging strategies are developed and allow increasing e-LCV profitability (up to 29%). This work is integrated into a decision support software relative to the battery capacity according to customer needs, intended for commercial sales forces.