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Résumé:
Dans le secteur manufacturier, la maintenance joue un rôle très important pour mener à bien la production en augmentant la fiabilité du système et sa disponibilité, la stratégie de maintenance se doit de fixer des objectifs en fonction d'autres facteurs que les ressources disponibles dans l'organisation, à savoir l'environnement, le marché,... dont l impact n'est point négligeable. Une stratégie prévisionnelle semble plus adaptée pour anticiper les défaillances et la dégradation. Une telle décision de maintenance proactive est basée principalement sur des modules de surveillance, diagnostic, pronostic et d'aide à la décision.
Tout au long de leur exploitation, les systèmes industriels connaissent une perturbation par les dysfonctionnements et les ruptures ce qui affecte les coûts et les délais. Il est donc nécessaire de penser à de nouvelles stratégies afin d'optimiser le cycle de production et donc minimiser les coûts. L'objectif de ce document consiste, d'une part, à rendre compte de l'état de l'art en ce qui concerne les stratégies de maintenance en classant la littérature publiée. Et d'autre part, il porte une critique sur les travaux réalisés dans ce domaine et intègre l'aspect d'incertitude de l'environnement à savoir l'approvisionnement en matière première et pièces de rechange, la maintenance au niveau des pannes et défaillances et aussi la logistique par rapport à la demande et le taux de recyclage... Une grande partie de la recherche a été dirigée vers l'amélioration et l'optimisation de la maintenance dans le secteur manufacturier, afin d'établir les politiques de maintenance les mieux adaptées au système manufacturier. La programmation dynamique stochastique, les réseaux de neurones et les algorithmes génétiques sont considérés comme les méthodes de modélisation et d'optimisation les plus fréquemment utilisées.
Les procédés de production sont intégrés au modèle d'optimisation stochastique des systèmes manufacturiers soumis aux pannes et aux défaillances. La maintenance prévisionnelle étant la politique la plus rapportée dans la littérature, et donc relativement la plus efficace, il s'avère nécessaire de proposer une solution permettant de développer cette technique de prédiction afin de mieux gérer l'indisponibilité des machines.
Sur cette base, des recherches complémentaires peuvent être réalisées pour élaborer des méthodes d'évaluation du domaine d'utilisation des installations, ainsi qu'une analyse du milieu de travail. Ce qui permet d'associer le processus de pronostic à la maintenance prévisionnelle afin de prévoir l'état du système et d'aider à la prise de décision d'actions de maintenance pour un système complexe.
