Optimisation et Approches d'Apprentissage Automatique pour la Planification Intelligente de la Maintenance
Optimization And Machine Learning Approaches For Constrained Intelligent Maintenance Planning
Jury
Examinateur_BENYOUCEF_Lyes_Aix-Marseille Université
Examinateur_SAIF_Ahmed_ Université de Dalhousie
Examinateur_AKBALIK_Ayse _Université de Lorraine
CoDirecteur de these_DIALLO_Claver_ Université de Dalhousie
Directeur de these_KHATAB_Abdelhakim_Université de Lorraine
Rapporteur_PENZ_Bernard_Université Grenoble Alpes
Rapporteur_CASTANIER_Bruno_Université d'Angers
école doctorale
IAEM - INFORMATIQUE - AUTOMATIQUE - ELECTRONIQUE - ELECTROTECHNIQUE - MATHEMATIQUES
Laboratoire
LGIPM - Laboratoire de Génie Informatique, de Production et de Maintenance
Mention de diplôme
Automatique, Traitement du signal et des images, Génie informatique
UFR MIM
UFR MIM - 3 rue Augustin Fresnel - BP 45112 - 57073 METZ Cedex 03
Mots clés
Maintenance Intelligente,Apprentissage Automatique,Planification de la Maintenance,Interruption de Mission,Optimisation,Maintenance Sélective Prédictive
Résumé de la thèse
La vie moderne repose sur des systèmes de production, de distribution et de logistique complexes et fortement interconnectés, assurant l'approvisionnement en énergie, biens et services. Ces systèmes sont conçus pour fonctionner avec un minimum d'interruptions, garantissant une fiabilité exceptionnelle et une réactivité rapide face aux perturbations causées par des événements imprévus tels que des conditions météorologiques extrêmes, des catastrophes naturelles ou des pandémies.
Keywords
Intelligent Maintenance,Machine Learning,Maintenance Planning,Mission Abort,Optimization,Predictive Selective Maintenance
Abstract
Modern life relies on complex, highly interconnected production, distribution, and logistics systems for energy, goods, and services. These systems are designed to operate with minimal interruption, ensuring exceptionally high reliability and rapid responsiveness to disruptions caused by unforeseen events such as extreme weather, natural disasters, and pandemics. Their failure can be extremely costly, making it increasingly crucial for organizations to efficiently manage equipment, enhance asset availability, and reduce operational costs.
