Les stratégies de maintenance et leurs évaluations demeurent une préoccupationparticulièrement forte au sein des entreprises aujourd’hui. Les enjeux socio-économiquesdépendant de la compétitivité de chacune d’entre elles sont de plus en plus étroitement liés àl’activité et à la qualité des interventions de maintenance. Une suite d’évènements particulierspeut, éventuellement, informer l’expert d’une panne prochaine. Notre étude tente d’appréhender« cette signature » à l’aide d’un modèle de Markov caché. Nous proposons à l’expert deuxstratégies sur l’estimation du niveau de dégradation du système maintenu. La première stratégieconsiste à utiliser des lois de dégradation non paramétrique et semi-paramétrique. La deuxièmestratégie consiste à utiliser une approche markovienne. Toutes les propositions sont illustrées surdeux études de cas correspondant à deux situations réelles de travail (système continu dans lafabrication de pain et produits moulés en alliages d'aluminium dans le cadre d’un processusdiscontinu). / Today, maintenance strategies and their analyses remain a worrying problem forcompanies. Socio economic stakes depending on competitiveness of each strategy are even morelinked to activity and quality of maintenance interventions. A series of specific events caneventually warn the expert of an imminent breakdown. Our study aims at understanding this“signature” thanks to an hidden Markov model. On that purpose, two strategies on damage levelestimation of maintained system are proposed to expert. The first one consists in using of nonparametric and semi parametric degradation laws. The second one consists in using of anmarkovian approach. All proposals are illustrated on two case studies corresponding to two realindustrial situations (continuous system for food processing and moulded products in aluminumalloys in an discontinuous process).

Les stratégies de maintenance et leurs évaluations demeurent une préoccupationparticulièrement forte au sein des entreprises aujourd'hui. Les enjeux socio-économiquesdépendant de la compétitivité de chacune d'entre elles sont de plus en plus étroitement liés àl'activité et à la qualité des interventions de maintenance. Une suite d'évènements particulierspeut, éventuellement, informer l'expert d'une panne prochaine. Notre étude tente d'appréhender" cette signature " à l'aide d'un modèle de Markov caché. Nous proposons à l'expert deuxstratégies sur l'estimation du niveau de dégradation du système maintenu. La première stratégieconsiste à utiliser des lois de dégradation non paramétrique et semi-paramétrique. La deuxièmestratégie consiste à utiliser une approche markovienne. Toutes les propositions sont illustrées surdeux études de cas correspondant à deux situations réelles de travail (système continu dans lafabrication de pain et produits moulés en alliages d'aluminium dans le cadre d'un processusdiscontinu).

Les stratégies de maintenance et leurs évaluations demeurent une préoccupation particulièrement forte au sein des entreprises aujourd'hui. Les enjeux socio-économiques dépendant de la compétitivité de chacune d'entre elles sont de plus en plus étroitement liés à l'activité et à la qualité des interventions de maintenance. Une suite d'évènements particuliers peut, éventuellement, informer l'expert d'une panne prochaine. Notre étude tente d'appréhender " cette signature " à l'aide d'un modèle de Markov caché. Nous proposons à l'expert deux stratégies sur l'estimation du niveau de dégradation du système maintenu. La première stratégie consiste à utiliser des lois de dégradation non paramétrique et semi-paramétrique. La deuxième stratégie consiste à utiliser une approche markovienne. Toutes les propositions sont illustrées sur deux études de cas correspondant à deux situations réelles de travail (système continu dans la fabrication de pain et produits moulés en alliages d'aluminium dans le cadre d'un processus discontinu).