Cette thèse propose un outil d’aide à la décision pour la gestion de processus de maintenance basée surune affectation optimale des ressources humaines afin d’améliorer la performance de la maintenance.En effet, une bonne performance de la fonction maintenance est indispensable pour maintenir laproductivité des installations industrielles, et donc de la compétitivité des entreprises manufacturières.L’approche que nous développons dans ce manuscrit procure un cadre de référence des leviersd’actions envisageables pour mesurer, évaluer, améliorer et optimiser la performance de lamaintenance. Nous prenons en considération un problème d’affectation des ressources humaines, quiprend en compte non seulement leurs disponibilités et compétences, mais aussi la gestion des urgencesd’intervention sur terrain.La méthode que nous proposons est basée sur un modèle de simulation à événements discrets,reproduisant au mieux un service de maintenance. Ceci nous a permis d’évaluer la situation via desindicateurs de performance présélectionnés. Pour optimiser le système, nous proposons un couplagedu modèle de simulation avec un module d’optimisation indépendant qui se réfère à une métaheuristiquebasée sur une approche Pareto. Notre proposition a été testée dans une entrepriseindustrielle réelle.L’approche que nous proposons donne un ensemble de solutions d’affectation des ressourceshumaines, aidant le décideur à mieux gérer l’indisponibilité de ses outils. Nous obtenons de bonsrésultats en un temps raisonnable. / In this thesis, a decision-making tool for maintenance management process based on assignment ofhuman resources is proposed in order to improve maintenance performance. An optimal maintenanceperformance is indispensable to guarantee the productivity and competitiveness of manufacturingcompanies.The proposed approach provides a framework of different possible levers to measure, evaluate,improve and optimize the maintenance performance. The assignment of human resources problem isconsidered. It takes into account different constraints like human resources availability, competences,urgency degree management of interventions requests etc.The proposed method is based on a discrete event simulation model, providing a better presentation ofthe maintenance service and better comprehensive thanks to the performance indicators. To improveuntil optimize the model, a simulation-based Pareto optimization method is introduced. Optimizationmodule was coded on independent programs in order to provide an opportunity of control thesimulation based optimization process.The proposed simulation based optimization method find good solutions in a reasonable amount oftime. Applying this technique on an industrial case-study, we show that it is more effective indetecting real faults than existing alternatives. The approach can be extended to cover other domainsand other types of simulation models.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2015PA080037 |
| Date | 09 November 2015 |
| Creators | Lahiani, Nouha |
| Contributors | Paris 8, Université de Sfax (Tunisie), El Mhamedi, Abderrahman, Triki, Abdelfattah |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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