Le travail présenté dans cette thèse constitue une contribution à la modélisation et à l'analyse de performances des systèmes logistiques à l'aide d'un nouveau modèle de réseaux de Petri stochastiques. Il s'agit d'une problématique au centre des préoccupations actuelles des entreprises industrielles mais très peu abordée par la communauté des réseaux de Petri. Dans ce travail, nous développons un nouveau modèle de réseaux de Petri dits réseaux de Petri lots déterministes et stochastiques (BDSPNs) capable de supporter les caractéristiques essentielles des systèmes logistiques et plus généralement des systèmes à événements discrets. Ils sont particulièrement adaptés pour la modélisation de flux évoluant en quantités discrètes (lots de différentes tailles et variables) et ils permettent de prendre en compte des activités plus spécifiques telles que les commandes des clients, l'approvisionnement des stocks, la production et la livraison en mode lot. Les BDSPNs permettent par leur formalisme graphique et mathématique de capturer pertinemment et simplement cet aspect lot omniprésent dans différentes locations de ces systèmes et qui s'implique très considérablement dans leur comportement et par conséquent dans leur analyse. Nos travaux portent à la fois sur la théorie du nouveau modèle, sur ses techniques d'analyse et sur ses applications aux systèmes logistiques. Ainsi, les résultats obtenus et les applications effectuées font des BDSPNs un outil de modélisation performant aussi bien pour l'analyse que pour la simulation.

Nos travaux de recherche sont dédiés µa la mise en oeuvre d'une maintenance<br />centralisée dans les systèmes manufacturiers. A partir de l'état de l'art sur le service<br />maintenance dans les différentes industries, notre problèmatique s'est portée sur la mise<br />en place d'un système de maintenance dans une entreprise possédant plusieurs unités<br />de production et dont la réparation des parties défaillantes des machines requiert des<br />ressources bien adaptées aux diverses machines complexes.<br />Dans le contexte d'une maintenance centralisée, une démarche de conception d'un atelier<br />de maintenance est proposée. A partir d'une étude fonctionnelle des machines de produc-<br />tion, la structure de l'atelier est établie et les ressources sont déterminées qualitativement.<br />Ensuite, nous proposons un dimensionnement de l'atelier de maintenance, passant par<br />l'évaluation des performances et en intégrant les coûts de maintenance. Enfin, pour que<br />l'atelier de maintenance soit efficace aussi bien sur le plan technique qu'économique de<br />l'entreprise, des stratégies de maintenance sont déterminées pour chaque machine.

Les travaux présentés dans ce mémoire visent à s'assurer que la complexité des parties informatiques et électroniques de systèmes embarqués sur l'automobile ne conduise pas globalement à une dégradation de la sûreté de fonctionnement du véhicule par rapport à un véhicule équipé de commandes mécaniques. La tendance actuelle vers l'intégration des différents systèmes électroniques embarqués nous a conduit à comparer différents réseaux multiplexés du domaine d'automobile au niveau de leur sûreté de fonctionnement. C'est dans cette optique également que nous développons un spectre d'architectures qui nous permet d'illustrer, classifier et comparer différentes possibilités existantes entre une architecture entièrement fédérée à un bout du spectre et une architecture entièrement intégrée à l'autre. Après une comparaison qualitative des architectures présentées (avec un effet de loupe sur l'aspect coût), nous focalisons sur l'évaluation quantitative de leur sûreté de fonctionnement. Parmi les différentes techniques d'évaluation généralement employées nous choisissons la technique d'évaluation probabiliste par Réseaux de Petri Stochastiques Généralisés. L'originalité de la méthode réside dans le fait de modéliser les aspects fonctionnels indépendamment de l'architecture ainsi que de l'activation du véhicule. Nous définissons les mesures de sûreté de fonctionnement à l'aide d'un modèle fonctionnel dont les changements d'état sont dictés par un modèle du calculateur sous-jacent. Plusieurs architectures du calculateur sont modélisées sans changer le modèle fonctionnel. Les résultats obtenus pour deux fonctions, à savoir le coussin gonflable et la direction électronique, permettent en particulier de tirer des conclusions concernant le choix d'une architecture pour une fonction donnée.

Dans le transport ferroviaire, le coût et la disponibilité du matériel roulant sont des questions majeures. Pour optimiser le coût de maintenance du système de transport ferroviaire, une solution consiste à mieux détecter et diagnostiquer les défaillances. Actuellement, les architectures de surveillance/diagnostic centralisées atteignent leurs limites et imposent d'innover. Cette innovation technologique peut se matérialiser par la mise en oeuvre d'architectures embarquées de surveillance/diagnostic distribuées et communicantes afin de détecter et localiser plus rapidement les défaillances et de les valider dans le contexte opérationnel du train. Les présents travaux de doctorat, menés dans le cadre du FUI SURFER (SURveillance active Ferroviaire) coordonné par Bombardier, visent à proposer une démarche méthodologique d'évaluation de la sûreté de fonctionnement d'architectures de surveillance/diagnostic. Pour ce faire, une caractérisation et une modélisation génériques des architectures de surveillance/diagnostic basée sur le formalisme des Réseaux de Petri stochastiques ont été proposées. Ces modèles génériques intègrent les réseaux de communication (et les modes de défaillances associés) qui constituent un point dur des architectures de surveillance/diagnostic retenues. Les modèles proposés ont été implantés et validés théoriquement par simulation et une étude de sensibilité de ces architectures de surveillance/diagnostic à certains paramètres influents a été menée. Enfin, ces modèles génériques sont appliqués sur un cas réel du domaine ferroviaire, les systèmes accès voyageurs des trains, qui sont critiques en matière de disponibilité et diagnosticabilité.

Dans le transport ferroviaire, le coût et la disponibilité du matériel roulant sont des questions majeures. Pour optimiser le coût de maintenance du système de transport ferroviaire, une solution consiste à mieux détecter et diagnostiquer les défaillances. Actuellement, les architectures de surveillance/diagnostic centralisées atteignent leurs limites et imposent d'innover. Cette innovation technologique peut se matérialiser par la mise en oeuvre d’architectures embarquées de surveillance/diagnostic distribuées et communicantes afin de détecter et localiser plus rapidement les défaillances et de les valider dans le contexte opérationnel du train. Les présents travaux de doctorat, menés dans le cadre du FUI SURFER (SURveillance active Ferroviaire) coordonné par Bombardier, visent à proposer une démarche méthodologique d’évaluation de la sûreté de fonctionnement d’architectures de surveillance/diagnostic. Pour ce faire, une caractérisation et une modélisation génériques des architectures de surveillance/diagnostic basée sur le formalisme des Réseaux de Petri stochastiques ont été proposées. Ces modèles génériques intègrent les réseaux de communication (et les modes de défaillances associés) qui constituent un point dur des architectures de surveillance/diagnostic retenues. Les modèles proposés ont été implantés et validés théoriquement par simulation et une étude de sensibilité de ces architectures de surveillance/diagnostic à certains paramètres influents a été menée. Enfin, ces modèles génériques sont appliqués sur un cas réel du domaine ferroviaire, les systèmes accès voyageurs des trains, qui sont critiques en matière de disponibilité et diagnosticabilité. / In the railway transport, rolling stock cost and availability are major concern. To optimise the maintenance cost of the railway transport system, one solution consists in better detecting and diagnosing failures. Today, centralized monitoring/diagnosis architectures reach their limits. Innovation is therefore necessary. This technological innovation may be implemented with embedded distributed and communicating monitoring/diagnosis architectures in order to faster detect and localize failures and to make a validation with respect to the train operational context.The present research work, carried out as part of the SURFER FUI project (french acronym standing for railway active monitoring) lead by Bombardier, aim to propose a methodology to assess dependability of monitoring/diagnosis architectures. To this end, a caracterisation et une modélisation génériques des monitoring/diagnosis architectures based on the stochastic Petri Nets have been proposed. These generic models take into account communication networks (and the associated failure modes), which constitutes a central point of the studied monitoring/diagnosis architectures. The proposed models have been edited and theoretically validated by simulation. A sensitiveness of the monitoring/diagnosis architectures to parameters has been studied. Finally, these generic models have applied to a real case of the railway transport, train passenger access systems, which are critical in term of availability and diagnosability.

Les travaux de thèse concernent la mise en oeuvre d'une maintenance distribuée dans les systèmes manufacturiers. Notre problématique s'est portée sur la mise en place d'un service de maintenance destiné à un réseau d'entreprises de plusieurs sites de production. Ces sites sont répartis géographiquement avec des distances importantes intersites, et dont la réparation des parties défaillantes requiert des ressources particulières situées dans un atelier central. Il s'agit donc de la mise en oeuvre d'une démarche de conception d'ateliers de maintenance et dimensionnement des ressources dans un contexte distribué. On se place dans le cas où l'on dispose : 1. d'un atelier de maintenance central qui prend en charge les réparations des équipements défaillants, c'est l'AdM Central ; 2. d'un atelier de maintenance mobile qui effectue des actions de maintenance préventives sur plusieurs sites répartis géographiquement, c'est l'AdM mobile ; 3. un ensemble de sites de production ; Pour un budget donné, l'objectif est de proposer une démarche méthodologique permettant de dimensionner les ressources communes (pièces de rechange et opérateurs de maintenance), de proposer une politique d'inspection adéquate de l'atelier mobile et d'ordonnancer les tâches de maintenance. Nous proposons, dans ce contexte de maintenance distribuée, une méthodologie permettant de minimiser la fonction coût. À partir d'une structure multi-sites, une démarche de modélisation modulaire et d'analyse est proposée. Le réseau d'ateliers de maintenance est modélisé par une forme de Réseaux de Petri Stochastiques Synchronisés (RdPSSy). Passant par le calcul du parcours optimal, l'étape d'évaluation des coûts est effectuée par simulation des modèles développés en utilisant la toolbox Stateflow de Matlab. cas de panne aléatoire sur un site de production est pris en compte.

Les travaux résumés dans ce mémoire ont pour cadre la sûreté de fonctionnement des systèmes informatiques. Ils couvrent plusieurs aspects complémentaires, à la fois théoriques et expérimentaux, que nous avons groupés en quatre thèmes. Le premier thème traite de la définition de méthodes permettant de faciliter la construction et la validation de modèles complexes pour l'analyse et l'évaluation de la sûreté de fonctionnement. Deux approches sont considérées : les réseaux de Petri stochastiques généralisés et la simulation comportementale en présence de fautes. Le deuxième thème traite de la modélisation de la croissance de fiabilité pour évaluer l'évolution de la fiabilité et de la disponibilité des systèmes en tenant compte de l'élimination progressive des fautes de conception. Ces travaux sont complétés par la définition d'une méthode permettant de faciliter la mise en ¿uvre d'une étude de fiabilité de logiciel dans un contexte industriel. Le troisième thème concerne la définition et l'expérimentation d'une approche pour l'évaluation quantitative de la sécurité-confidentialité. Cette approche permet aux administrateurs des systèmes de suivre l'évolution de la sécurité opérationnelle quand des modifications, susceptibles d'introduire de nouvelles vulnérabilités, surviennent dans la configuration opérationnelle, les applications, le comportement des utilisateurs, etc. Enfin, le quatrième thème porte d'une part, sur l'élaboration d'un modèle de développement destiné à la production de systèmes sûrs de fonctionnement, et d'autre part, sur la définition de critères d'évaluation visant à obtenir une confiance justifiée dans l'aptitude des systèmes à satisfaire leurs exigences de sûreté de fonctionnement, en opération et jusqu'au retrait du service.

Ce mémoire présente des travaux et des résultats, aussi bien théoriques que pratiques, concernant la<br />modélisation et l'évaluation de la croissance de fiabilité et de la croissance de disponibilité des<br />systèmes informatiques. Nous considérons deux types de représentation du comportement des<br />systèmes : d'abord, en fonction du temps, et ensuite en fonction du nombre d'exécutions effectuées.<br />Les travaux présentés dans ce mémoire s'articulent autour de deux modèles de croissance de fiabilité : le<br />modèle hyperexponentiel en temps continu et le modèle hyperexponentiel en temps discret. Pour<br />chacun de ces deux modèles, nous étudions d'abord, le cas d'un système mono-composant, puis nous<br />considérons le cas d'un système multi-composant qui est tel que la croissance de fiabilité de chacun de<br />ses composants est représentée par un modèle hyperexponentiel. Le modèle hyperexponentiel en<br />temps discret est également utilisé pour prendre en compte certaines caractéristiques de<br />l'environnement d'utilisation du logiciel dans l'évaluation de son comportement tel qu'il est perçu<br />dans le temps par ses utilisateurs dans chacun des environnements dans lequel il est mis en oeuvre.

La complexification des systèmes et la réduction du nombre de capteurs nécessitent l’élaboration de méthodes de surveillance de plus en plus efficaces. Le travail de cette thèse s’inscrit dans ce contexte et porte sur le diagnostic et le pronostic des Systèmes à Événements Discrets (SED) temporisés. Les réseaux de Petri stochastiques partiellement mesurés sont utilisés pour modéliser le système. Le modèle représente à la fois le comportement nominal et le comportement dysfonctionnel du système. Il permet aussi de représenter ses capteurs à travers une mesure partielle des transitions et des places. Notre contribution porte sur l’exploitation de l’information temporelle pour le diagnostic et le pronostic des SED. À partir d’une suite de mesures datées, les comportements du système qui expliqueraient ces mesures sont d’abord déterminés. La probabilité de ces comportements est ensuite évaluée pour fournir un diagnostic du système en termes de probabilité d’occurrence d’un défaut. Dans le cas où une faute est diagnostiquée, une approche permettant d’estimer la distribution de sa date d’occurrence est proposée. L’objectif est de donner plus de détails sur cette faute afin de mieux la caractériser. Par ailleurs, la probabilité des comportements compatibles est exploitée pour estimer l’état actuel du système. Il s’agit de déterminer les marquages compatibles avec les mesures ainsi que leurs probabilités associées. À partir de cette estimation d’état, la prise en considération des évolutions possibles du système permet d’envisager la prédiction de la faute avant son occurrence. Une estimation de la probabilité d’occurrence de la faute sur un horizon de temps futur est ainsi obtenue. Celle-ci est ensuite étendue à l’évaluation de la durée de vie résiduelle du système. Enfin, une application des différentes approches développées sur un cas d’un système de tri est proposée. / Due to the increasing complexity of systems and to the limitation of sensors number, developing monitoring methods is a main issue. This PhD thesis deals with the fault diagnosis and prognosis of timed Discrete Event Systems (DES). For that purpose, partially observed stochastic Petri nets are used to model the system. The model represents both the nominal and faulty behaviors of the system and characterizes the uncertainty on the occurrence of events as random variables with exponential distributions. It also considers partial measurements of both markings and events to represent the sensors of the system. Our main contribution is to exploit the timed information, namely the dates of the measurements for the fault diagnosis and prognosis of DES. From the proposed model and collected measurements, the behaviors of the system that are consistent with those measurements are obtained. Based on the event dates, our approach consists in evaluating the probabilities of the consistent behaviors. The probability of faults occurrences is obtained as a consequence. When a fault is detected, a method to estimate its occurrence date is proposed. From the probability of the consistent trajectories, a state estimation is deduced. The future possible behaviors of the system, from the current state, are considered in order to achieve fault prediction. This prognosis result is extended to estimate the remaining useful life as a time interval. Finally, a case study representing a sorting system is proposed to show the applicability of the developed methods.