Modèles d'ordonnancement stochastique avec prise en compte de contraintes prescriptives de la maintenance.

Stochastic scheduling models with prescriptive maintenance constraints.

• Auteur / Autrice : Maëlys Durrieu
• Direction : Jean philippe Gayon
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 14/10/2024
• Etablissement(s) : Université Clermont Auvergne (2021-...)
• Ecole(s) doctorale(s) : Sciences pour l'Ingénieur
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LIMOS - Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes

Mots clés

Mots clés libres

Ordonnancement

Méthodes stochastique

Maintenance prescriptive

Scheduling

Stochastic methods

Prescriptive maintenance

Résumé

L'objectif de la thèse est de faire converger les objectifs d'optimisation des processus de production et ceux en lien avec la maintenance des équipements. Le constat actuel est que ces deux problématiques sont abordées indépendamment par la grande majorité des acteurs industriels, alors qu'une approche intégrée est susceptible d'améliorer de façon substancielle leurs performances, aussi bien d'un point de vue financier que sur d'autres aspects moins apparents tels que la qualité des produits ou la consommation énergétique de leurs équipements. Pour répondre à ces enjeux, on vise à développer des méthodes pour optimiser conjointement les politiques de production et de maintenance, en tenant compte des incertitudes inhérentes aux systèmes manufacturiers pour concevoir des plans tactiques performants et robustes.

Nowadays, most of industrial actors tackle the questions of production optimisation and those related to equipment maintenance independently. Yet, a global approach could substantially increase both financial performances and quality, and even reduce equipment consumption. To address those challenges, we aim at developing methods to jointly optimise the production and maintenance policies, that take into acount uncertainty related to manufacturing sector, to design competitive and robust tactical level's plans.