Gestion de l'état de santé de véhicules pour la maintenance de flotte : prise en compte des contraintes opérationnelles et optimisation conjointe des maintenances et des missions / Health management o
Directeur de thèse : Christophe BERENGUER
École doctorale : Electronique, electrotechnique, automatique, traitement du signal (EEATS)
Spécialité : Automatique et productique
Structure de rattachement : Autre
Établissement d'origine : INPG - ENSE3
Financement(s) : CIFRE
Date d'entrée en thèse : 01/11/2016
Date de soutenance : 19/12/2019
Composition du jury :
BARROS Anne, Professeur des Universités, Centrale-Supélec, Rapporteur
DEHOMBREUX Pierre, Professeur, Université de Mons (Belgique), Rapporteur
DO Phuc, Maître de Conférences, Université de Lorraine, Examinateur
FREIN Yannick, Professeur des Universités, Grenoble INP, Examinateur
BERENGUER Christophe, Professeur des Universités, Grenoble INP, Directeur de thèse
LESOBRE Romain, Ingénieur de recherche, Arquus Defense, Examinateur
BOURGEOIS Marc, Manager, Volvo Group, Invité
Résumé :
RÉSUME DE THÈSE
Ces travaux de thèse traitent des problèmes de planification conjointe des opérations de maintenance et des missions pour des flottes de véhicules industriels. Le but est de développer une méthodologie permettant d'adapter la planification conjointe des maintenances et des missions en fonction de l'état de santé des véhicules mais également en fonction des caractéristiques des missions. Ces caractéristiques correspondent aux conditions de sévérité d'usage qui ont un impact important sur la dégradation du camion et doivent être prise en compte pour adapter au mieux la planification des opérations de maintenance en fonction de l'évolution de la dégradation. La mise en place d'une méthodologie d'aide à la décision pour gérer une flotte permettrait d'améliorer la productivité, de réduire les coûts de maintenance tout en utilisant au mieux la capacité de la flotte. Cependant, le problème de planification conjointe pour une flotte est un problème complexe à résoudre nécessitant de considérer trois dimensions. La première est de planifier conjointement les missions et les maintenances de façon statique. La seconde est d'intégrer, de façon dynamique, les informations de surveillance disponibles et les différents événements pouvant se produire pour mettre à jour le planning. La troisième dimension est la dimension flotte qui implique de gérer plusieurs véhicules en parallèle. Des résultats de simulation permettent d'illustrer les méthodes développées et de montrer leur intérêt et les gains en termes de coûts qu'elles engendrent.
THESIS SUMMARY
This thesis work deals with the problems of joint scheduling for maintenance operations and missions for industrial vehicle fleets. The aim is to develop a methodology to adapt the joint scheduling of maintenance and missions according to the vehicles health state but also according to the missions features. These features correspond to the conditions of usage severity that have a significant impact on the truck deterioration and must be taken into account to adapt at best the maintenance operations schedule according to the deterioration evolution. The implementation of a decision support methodology to manage a fleet would improve productivity and reduce the maintenance costs while making the most of the fleet capacity. However, the joint scheduling problem for a fleet is a complex problem to solve and three main dimensions has to be considered. The first one is to jointly schedule missions and maintenance operations in a static case. The second one is to integrate the available monitoring information and the different events that can occur to update the schedule and treat the problem in a dynamic way. The third dimension is the fleet dimension that involves managing several vehicles in parallel. Simulation results are used to illustrate the developed methods and aim at showing their interest and the cost savings they generate.
