Ce travail s’inscrit dans le cadre d’étude de la sûreté de fonctionnement.<p>La sûreté de fonctionnement est progressivement devenue partie intégrante de l’évaluation des performances des systèmes industriels. En effet, les pannes d’équipements, les pertes de production consécutives, et la maintenance des installations ont un impact économique majeur dans les entreprises. Il est donc essentiel pour un manager de pouvoir estimer de manière cohérente et réaliste les coûts de fonctionnement de l’entreprise, en tenant notamment compte des caractéristiques fiabilistes des équipements utilisés, ainsi que des coûts induits entre autres par le non-fonctionnement du système et la restauration des performances de ses composants après défaillance.<p><p>Le travail que nous avons réalisé dans le cadre de ce doctorat se concentre sur un aspect particulier de la sûreté de fonctionnement, à savoir les politiques de remplacement d’équipements basées sur la fiabilité des systèmes qu’ils constituent. La recherche menée part de l’observation suivante :si la littérature consacrée aux politiques de remplacement est abondante, elle repose généralement sur l’hypothèse implicite que les nouveaux équipements envisagés présentent les mêmes caractéristiques et performances que celles que possédaient initialement les composants objets du remplacement.<p>La réalité technologique est souvent bien différente de cette approche, quelle que soit la discipline industrielle envisagée. En effet, de nouveaux équipements sont régulièrement disponibles sur le marché ;ils assurent les mêmes fonctions que des composants plus anciens utilisés par une entreprise, mais présentent de meilleures performances, par exemple en termes de taux de défaillance, consommation d’énergie, " intelligence " (aptitude à transmettre des informations sur leur état de détérioration).<p>De plus, il peut devenir de plus en plus difficile de se procurer des composants de l’ancienne génération pour remplacer ceux qui ont été déclassés. Cette situation est généralement appelée obsolescence technologique.<p><p>Le but de ce travail est de prolonger et d’approfondir, dans le cadre de la sûreté de fonctionnement, les réflexions engagées par les différents articles présentés dans la section état de l’art afin de définir et de modéliser des stratégies de remplacements d’équipements soumis à obsolescence technologique. Il s’agira de proposer un modèle, faisant le lien entre les approches plus économiques et celles plus fiabilistes, permettant de définir et d’évaluer l’efficacité, au sens large, des différentes stratégies de remplacement des unités obsolètes. L’efficacité d’une stratégie peut se mesurer par rapport à plusieurs critères parfois contradictoires. Parmi ceux-ci citons, évidemment, le coût total moyen engendré par la stratégie de remplacement, seul critère considéré dans les articles cités au chapitre 2, mais aussi la façon dont ces coûts sont répartis au cours du temps tout au long de la stratégie, la variabilité de ces coûts autour de leur moyenne, le fait de remplir certaines conditions comme par exemple d’avoir remplacé toutes les unités d’une génération par des unités d’une autre génération avant une date donnée ou de respecter certaines contraintes sur les temps de remplacement.<p><p>Pour arriver à évaluer les différentes stratégies, la première étape sera de définir un modèle réaliste des performances des unités considérées, et en particulier de leur loi de probabilité de défaillance. Etant donné le lien direct entre la probabilité de défaillance d’un équipement et la politique de maintenance qui lui est appliquée, notamment la fréquence des maintenances préventives, leur effet, l’effet des réparations après défaillance ou les critères de remplacement de l’équipement, un modèle complet devra considérer la description mathématique des effets des interventions effectuées sur les équipements. On verra que la volonté de décrire correctement les effets des interventions nous a amené à proposer une extension des modèles d’âge effectif habituellement utilisés dans la littérature.<p>Une fois le modèle interne des unités défini, nous développerons le modèle de remplacement des équipements obsolètes proprement dit. <p><p>Nous appuyant sur la notion de stratégie K proposée dans de précédents travaux, nous verrons comment adapter cette stratégie K à un modèle pour lequel les temps d’intervention ne sont pas négligeables et le nombre d’équipes limité. Nous verrons aussi comment tenir compte dans le cadre de cette stratégie K d’une part des contraintes de gestion d’un budget demandant en général de répartir les coûts au cours du temps et d’autre part de la volonté de passer d’une génération d’unités à l’autre en un temps limité, ces deux conditions pouvant être contradictoires.<p>Un autre problème auquel on est confronté quand on parle de l’obsolescence technologique est le modèle d’obsolescence à adopter. La manière dont on va gérer le risque d’obsolescence dépendra fortement de la manière dont on pense que les technologies vont évoluer et en particulier du rythme de cette évolution. Selon que l’on considère que le temps probable d’apparition d’une nouvelle génération est inférieur au temps de vie des composants ou supérieur à son temps de vie les solutions envisagées vont être différentes. Lors de deux applications numériques spécifiques.<p><p>Nous verrons au chapitre 12 comment envisager le problème lorsque l’intervalle de temps entre les différentes générations successives est largement inférieur à la durée de vie des équipements et au chapitre 13 comment traiter le problème lorsque le délai entre deux générations est de l’ordre de grandeur de la durée de vie des équipements considérés.<p><p>Le texte est structuré de la manière suivante :Après une première partie permettant de situer le contexte dans lequel s’inscrit ce travail, la deuxième partie décrit le modèle interne des unités tel que nous l’avons utilisé dans les différentes applications. La troisième partie reprend la description des stratégies de remplacement et des différentes applications traitées. La dernière partie permet de conclure par quelques commentaires sur les résultats obtenus et de discuter des perspectives de recherche dans le domaine.<p> / Doctorat en Sciences de l'ingénieur / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Indiana University-Purdue University Indianapolis (IUPUI) / In medical research, data analysis often requires complex statistical methods where no closed-form solutions are available. Under such circumstances, Monte Carlo (MC) methods have found many applications. In this dissertation, we proposed several novel statistical models where MC methods are utilized. For the first part, we focused on semicompeting risks data in which a non-terminal event was subject to dependent censoring by a terminal event. Based on an illness-death multistate survival model, we proposed flexible random effects models. Further, we extended our model to the setting of joint modeling where both semicompeting risks data and repeated marker data are simultaneously analyzed. Since the proposed methods involve high-dimensional integrations, Bayesian Monte Carlo Markov Chain (MCMC) methods were utilized for estimation. The use of Bayesian methods also facilitates the prediction of individual patient outcomes. The proposed methods were demonstrated in both simulation and case studies. For the second part, we focused on re-randomization test, which is a nonparametric method that makes inferences solely based on the randomization procedure used in clinical trials. With this type of inference, Monte Carlo method is often used for generating null distributions on the treatment difference. However, an issue was recently discovered when subjects in a clinical trial were randomized with unbalanced treatment allocation to two treatments according to the minimization algorithm, a randomization procedure frequently used in practice. The null distribution of the re-randomization test statistics was found not to be centered at zero, which comprised power of the test. In this dissertation, we investigated the property of the re-randomization test and proposed a weighted re-randomization method to overcome this issue. The proposed method was demonstrated through extensive simulation studies.

Indiana University-Purdue University Indianapolis (IUPUI) / Epidemiologic and clinical studies routinely collect longitudinal measures of multiple outcomes. These longitudinal outcomes can be used to establish the temporal order of relevant biological processes and their association with the onset of clinical symptoms. In the first part of this thesis, we proposed to use bivariate change point models for two longitudinal outcomes with a focus on estimating the correlation between the two change points. We adopted a Bayesian approach for parameter estimation and inference. In the second part, we considered the situation when time-to-event outcome is also collected along with multiple longitudinal biomarkers measured until the occurrence of the event or censoring. Joint models for longitudinal and time-to-event data can be used to estimate the association between the characteristics of the longitudinal measures over time and survival time. We developed a maximum-likelihood method to joint model multiple longitudinal biomarkers and a time-to-event outcome. In addition, we focused on predicting conditional survival probabilities and evaluating the predictive accuracy of multiple longitudinal biomarkers in the joint modeling framework. We assessed the performance of the proposed methods in simulation studies and applied the new methods to data sets from two cohort studies. / National Institutes of Health (NIH) Grants R01 AG019181, R24 MH080827, P30 AG10133, R01 AG09956.