Par rapport aux exigences de plus en plus importantes relatives au Maintien en Condition Opérationnelle d'un système industriel, le processus de maintenance joue un rôle fondamental pour l'amélioration de la disponibilité, de la productivité, etc. Pour essayer de contrôler au mieux ces performances, les responsables de maintenance doivent donc être capables de choisir les stratégies de maintenance et les ressources à mettre en œuvre les plus adaptées aux besoins. Dans un objectif d'aide à la prise de décisions en maintenance, les travaux présentés dans ce mémoire ont pour objet de proposer une méthodologie pour l'élaboration d'un modèle support permettant par simulation d'évaluer les différentes stratégies. La valeur ajoutée de la méthodologie réside dans l'unification, à base de modèles relationnels probabilistes (PRM), des différents types de connaissance nécessaires à la construction de ce modèle d'évaluation. Ce dernier est ainsi construit à partir de motifs génériques et modulables représentatifs des variables décisionnels du système industriel (système principal) et de son système de maintenance. Ces motifs, par instanciation, facilitent la construction des modèles d'applications spécifiques. Cette méthodologie, issue du projet ANR SKOOB, est testée sur le cas applicatif de la maintenance d'un système de production de ferment.

L’optimisation de la maintenance industrielle revêt différents aspects suivant les objectifs fixés par l’exploitant industriel. L’objectif le plus courant est la réduction des arrêts et des pannes. Le but est d’assurer une disponibilité élevée de l’équipement. Nous allons plus loin en nous posant la question de l’efficience des coûts de maintenance et de la rentabilité. La réponse donnée ici à cette question provient des résultats d’une fonction de coût associée à une plateforme de simulation basée sur les systèmes multiagents. Le choix du paradigme Agent est motivé par l’utilisation des SMA à d’autres fins de simulation et qu’ils garantissent une forme de souplesse quant à l’évolution du contexte métier. La thèse porte sur un modèle de systèmes multiagents destiné à améliorer la gestion des parcs éoliens à travers la définition d'un ensemble de critères financiers propres à l’exploitant éolien. / Optimization & maintenance in the Industrial sector covers different aspects according to the objectives set by the industrial operator. Their common goal is to reduce downtime and failures. For the windfarm operators the goal is to ensure the wind farms high availibility. We went one step further by asking the question of the efficiency of maintenance costs and the profitability. The answer to this question comes from the results of a cost function associated to a simulation model based on multiagents systems. The choice of the multiagent paradigm is motivated by the use of MAS for other simulation purposes and the fact that they guarantee a kind of flexibility regarding the evolution in a moving business context. This Phd thesis focuses on a multi-agent systems model designed to improve the management of wind farms through the definition of a set of financial criteria specific to the wind farm operators.

Actuellement, la compétition entre les entreprises se traduit par la révision des stratégies industrielles courantes dans le but d’améliorer simultanément les plans de production et de maintenance. En réalité, la non-satisfaction du client dans les délais est due souvent à des critères aléatoires liés essentiellement à la demande et aux défaillances soudaines des systèmes de production. Par conséquent, il est nécessaire de développer des politiques de maintenance intégrées à la production en tenant compte des contraintes liées au stockage, à la demande et au taux de défaillance. Dans ce travail, nous nous intéressons à une problématique industrielle qui s’articule autour du développement de différentes politiques de maintenance intégrées à la production. Le système considéré consiste en une machine fabriquant plusieurs types de produits, dans l’optique de satisfaire des demandes aléatoire avec des niveaux de service donnés. On note que l’originalité de notre étude, par rapport à l’existant en littérature dans le domaine de la maintenance intégrée à la production, consiste à considérer un système à multi-produits. Dans cette étude nous avons développé et optimisé analytiquement des politiques de production pour un système à multi-produits devant satisfaire plusieurs demandes aléatoires caractérisant respectivement différentes clients. Ces politiques consistent à établir des plans périodiques de production pour chaque produit, minimisant les coûts liés à la production et le stockage tout en satisfaisant un taux de service prédéfini pour chaque produit. Par la suite, en tenant compte de l’influence des plans économiques de production obtenus sur l’évolution de la dégradation du système de production, nous avons développé des stratégies optimales de maintenance. Plusieurs scénarios ont été étudiés selon les durées des sous-périodes de production et le coût de setup de chaque produit. En fin, des études de cas ont été traitées afin de confronter les résultats analytiques établis / Currently, the competition between companies is reflected in the revision of the current industry strategies to improve the planning of production and maintenance. In fact, the non- satisfaction of the customer on time is often due to a random demand or a sudden failure of production system. Therefore, it is necessary to develop new maintenance and production strategies. In this memory, we treat some maintenance policies integrated with production for a manufacturing system. This paper deals with the problem of maintenance strategy and production planning for a multiple-product manufacturing system. The manufacturing system under consideration consists of one machine which produces several products in order to satisfy random demands corresponding to every product. The significance of the present study is that the study deals with the case of a system which produces several products. In this study we have developed and optimized analytically production policies for a multiple-product manufacturing system, in order to meet several random requests characterizing respectively different customers. These policies consist of establishing periodic production plans for each product, minimizing the costs of production and storage while meeting predefined service level for each product. Subsequently, we have developed optimal strategies of maintenance, taking into account the influence of economic production plans obtained, on the evolution of the degradation of the production system. Several scenarios have been studied according to the durations of the sub-periods of production and the cost of set-up of each product. In the end, case studies were treated in order to compare the developed analytical results

Le milieu hospitalier est un monde à la fois sensible et complexe, sensible parce que la vie humaine est en jeu et complexe parce que les équipements médicaux augmentent en nombre et en complexité technique. Ainsi, afin de préserver le bon état de fonctionnement de ces équipements et à un niveau élevé de disponibilité, leur entretien est devenu l'une des préoccupations majeures des responsables de l’hôpital. L’objectif de cette thèse est de proposer, aux responsables de maintenance biomédicale dans les établissements de soins, des outils d’aide à la décision qui permettent une meilleure maitrise des coûts. Ceci en assurant la sécurité des patients et des utilisateurs et en maintenant des performances optimales de l’ensemble des équipements médicaux. Tout d’abord, une heuristique a été proposée pour le choix de l’internalisation ou de l’externalisation de la maintenance et pour la sélection du contrat adéquat. La sélection du contrat est basée sur un ensemble de critères tout en considérant la contrainte du budget disponible. Ensuite, afin d’améliorer la procédure proposée, nous avons proposé des outils d’aide à la décision multicritère pour le choix adéquat d’une stratégie de maintenance. Pour l’étude de la criticité des équipements médicaux et le choix de la maintenance, sept critères ont été étudiés en proposant un couplage de l’approche AHP « Analytical Hierarchy Process » à la technique TOPSIS « Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution ». Comme les experts du service de maintenance présentaient une certaine incertitude dans leurs jugements, nous avons intégré l’évaluation linguistique floue dans l’étude de la criticité des équipements et dans la sélection de la stratégie de maintenance (Fuzzy AHP couplée avec Fuzzy TOPSIS). Un modèle mathématique MILP a été développé pour la définition des limites de la criticité afin de caractériser les trois stratégies de maintenance. Le bon choix de ces limites permet d’optimiser le coût de la maintenance en respectant le budget disponible. Enfin, un deuxième modèle mathématique MILP a été développé en se basant sur l’heuristique proposée. Ce modèle permet de sélectionner pour chaque équipement, la stratégie de maintenance, internaliser ou externaliser la maintenance et le type du contrat tout en considérant le budget disponible et la charge/capacité du service maintenance / The hospital is a world that is both sensitive and complex, sensitive because the human life is involved and complex because medical facilities are growing in number and in technical complexity. Then, the problem of the medical equipment maintenance in order to keep them in safe, reliable and with high level of availability has become a major preoccupation of the hospital. The objective of this thesis is to provide tools to help the biomedical maintenance service of the hospital to make decisions that allow a better control of costs, while ensuring patient and user safety and maintaining optimal performance of medical equipment. First, a heuristic has been proposed for the choice of internalization or outsourcing maintenance and for the selection of the appropriate contract. The selection of the contract is based on a set of criteria while considering the available budget constraint. Then, to improve the proposed procedure, we proposed multi-criteria decision-making tools to select the appropriate maintenance strategies. Seven criteria have been designed to study the criticality of medical equipment and the choice of maintenance by providing a coupling of the AHP approach "Analytical Hierarchy Process" with TOPSIS technique "Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution." As the expert judgments of the maintenance department presented some uncertainty, we integrated the fuzzy language assessment of the criticality of the equipment and the selection of the maintenance strategy (Fuzzy AHP coupled with Fuzzy TOPSIS). A mixed integer linear programming model (MILP) was developed to define thresholds of criticality to characterize the three maintenance strategies. According to these thresholds, maintenance cost can be optimized within the available budget. Finally, a second mixed integer linear programming model (MILP) was developed based on the proposed heuristic. This model allows selecting for each equipment, the maintenance strategy, the internalization or the outsourcing of the maintenance and the type of contract while considering the available budget and the workload / capacity of the maintenance department

Par rapport aux exigences de plus en plus importantes relatives au Maintien en Condition Opérationnelle d'un système industriel, le processus de maintenance joue un rôle fondamental pour l'amélioration de la disponibilité, de la productivité, etc. Pour essayer de contrôler au mieux ces performances, les responsables de maintenance doivent donc être capables de choisir les stratégies de maintenance et les ressources à mettre en oeuvre les plus adaptées aux besoins. Dans un objectif d'aide à la prise de décisions en maintenance, les travaux présentés dans ce mémoire ont pour objet de proposer une méthodologie pour l'élaboration d'un modèle support permettant par simulation d'évaluer les différentes stratégies. La valeur ajoutée de la méthodologie réside dans l'unification, à base de modèles relationnels probabilistes (PRM), des différents types de connaissance nécessaires à la construction de ce modèle d'évaluation. Ce dernier est ainsi construit à partir de motifs génériques et modulables représentatifs des variables décisionnels du système industriel (système principal) et de son système de maintenance. Ces motifs, par instanciation, facilitent la construction des modèles d'applications spécifiques. Cette méthodologie, issue du projet ANR SKOOB, est testée sur le cas applicatif de la maintenance d'un système de production de ferment. / Nowadays, the importance of the maintenance function has increased, due to the requirements on the maintain in operational conditions phase (MCO) of the system-of-interest (SI). As well as for the relevant role of maintenance in improving availability, performance efficiency, total plant availability, etc. To control performances, maintenance managers should be able to make some choices about the maintenance strategies and the resources that can fulfil the requirements. Within this context, we propose a methodology to formalize a model allowing to perform simulation to assess maintenance strategies. The scientific contribution of our work is that this approach unify by using a probabilistic relational model (PRM), different kind of knowledge needed to assess maintenance strategies. Knowledge is presented as generic and modular patterns based on PRM. These patterns integrate relevant decisional variables of the system of interest and of its maintenance system. This approach eases the modeling phase for a specific application. This methodology is one of the results of the project ANR SKOOB. This approach was tested on an industrial case for the maintenance of a harvest production process