Thèse de doctorat : Sciences de l'ingéniueur : automatique : Metz : 2006. / Thèse soutenue sur ensemble de travaux. Bibliogr. p. 141-143.

Thèse doctorat : Automatique, Traitement du Signal et Génie Informatique : Nancy 1 : 2005. / Titre provenant de l'écran-titre.

Dans ce mélTIoire, on s'intéresse à la modélisation et à l'optimisation d'une stratégie de maintenance, dite imparfaite, pour un système dont les caractéristiques opérationnelles se dégradent avec l'âge et avec l'usage. Ce type de stratégies a suscité, au cours de la dernière décennie, beaucoup d' intérêt au niveau de la recherche autant sur le plan fondamental qu'appliqué. Pour chaque système on connait la distribution des durées de vie, des durées de réparation et de remplacement, ainsi que le taux de réduction de l'âge ou du taux de panne du système suite à chaque action de maintenance préventive imparfaite. Après chaque réparation, l'âge du système est réduit d'une certaine fraction et son temps de réparation augmente d'une autre fraction. Plusieurs modèles sont proposés dans la littérature. Dans le cadre de cette étude, on s'est basé principalement sur les travaux de Wang et Pham pour développer deux modèles d' optimisation qui intègrent les variables de décision T et k (variables qui définissent la stratégie), les coûts et les durées associées aux actions de maintenance préventive et corrective, les distributions des durées de vie et de réparation, les paramètres u et ß inhérents au processus de quasirenouvellement et enfin la limite budgétaire La et le seuil de disponibilité requis Ao. Le premier modèle permet de déterminer le couple (T*, k*) qui minimise le coût total moyen par unité de temps sur un horizon infini L(T, k; u, ß) tout en respectant un seuil de disponibilité Ao. Le deuxième modèle vise à déterminer le couple (T*, k *) qui maximise la disponibilité stationnaire A(T, k; u, ß) en respectant une limite budgétaire La. Il s'agit de deux modèles de programmation non linéaire mixte. Des procédures de calcul, exploitant le progiciel MAPLE, ont été mises au point pour traiter les différents modèles de programmation mathématique (avec et sans contraintes). Les modèles proposés pourront servir de base au développetnent de nouvelles stratégies de maintenance. maintenance, dite imparfaite, pour un système dont les caractéristiques opérationnelles se dégradent avec l'âge et avec l' usage. Ce type de stratégies a suscité, au cours de la dernière décennie, beaucoup d' intérêt au niveau de la recherche autant sur le plan fondamental qu' appliqué. Pour chaque système on connait la distribution des durées de vie, des durées de réparation et de remplacement, ainsi que le taux de réduction de l'âge ou du taux de panne du système suite à chaque action de maintenance préventive imparfaite. Après chaque réparation, l'âge du système est réduit d'une certaine fraction et son temps de réparation augmente d'une autre fraction. Plusieurs modèles sont proposés dans la littérature. Dans le cadre de cette étude, on s'est basé principalement sur les travaux de Wang et Pham pour développer deux modèles d' optimisation qui intègrent les variables de décision T et k (variables qui définissent la stratégie), les coûts et les durées associées aux actions de maintenance préventive et corrective, les distributions des durées de vie et de réparation, les paramètres u et P inhérents au processus de quasirenouvellement et enfin la limite budgétaire Lo et le seuil de disponibilité requis Ao. Le premier modèle permet de déterminer le couple (T*, k*) qui minimise le coût total moyen par unité de temps sur un horizon infini L(T, k; u, P) tout en respectant un seuil de disponibilité Ao. Le deuxième modèle vise à déterminer le couple (T*, k *) qui maximise la disponibilité stationnaire A(T, k; u, P) en respectant une limite budgétaire La. Il s'agit de deux modèles de programmation non linéaire mixte. Des procédures de calcul, exploitant le progiciel MAPLE, ont été mises au point pour traiter les différents modèles de programmation mathématique (avec et sans contraintes). Les modèles proposés pourront servir base au développetnent de nouvelles stratégies de maintenance.

Ce mémoire traite d'une stratégie d'implantation de la maintenance productive totale à l'intérieur d'une entreprise oeuvrant dans le domaine agroalimentaire et disposant de plusieurs sites de production en Amérique du Nord. Cette entreprise a connu une croissance fulgurante mais a néanmoins conservé une façon de faire informelle que l'on retrouve principalement dans les petites entreprises. Ses dirigeants sont souvent contraints de prendre des décisions basées sur l'urgence d'agir et le court terme, n'ayant pas le temps ni les ressources que nécessite une planification stratégique qui tient compte des impacts à long terme et de la mise en place des structures nécessaires. Les principales difficultés reliées à ce contexte d'implantation sont exposées dans ce rapport. La démarche d'implantation a débuté par le choix d'une unité de production pilote. Cette unité est sélectionnée pour son caractère démonstratif ainsi que son personnel motivé et volontaire. Une étude détaillée de cette unité pilote a été réalisée. Cette étude a permis d'examiner les processus de gestion de la production et de la maintenance ainsi que d'identifier les sources de gaspillage. Un plan d'action a été mis au point et a été validé par l'entreprise pour l'implantation des solutions proposées. Ce travail a permis de mettre en place un système d'information et une standardisation des procédures assurant une meilleure gestion de l'unité de production étudiée. Des outils d'aide à la décision ont été mis au point pour assurer l'acquisition et le traitement des données recueillies en vue d'améliorer les performances globales de l'entreprise. Cette étude a finalement permis à l'entreprise de saisir la contribution de la maintenance et d'apprécier l'envergure du projet de déploiement de la TPM au sein de tout son réseau de production. Satisfaite des démarches entreprises dans le cadre du pilote, l'entreprise s'est présentée à un salon sur les bonnes pratiques d'affaire où nous avons remporté le premier prix du public pour notre exposé du projet.