Pronostic de la performance d’Efficacité Energétique pour la prise de décision en maintenance dans les systèmes industriels

par Anh Hoang

Thèse de doctorat en Automatique, Traitement du Signal et des Images, Génie Informatique

Sous la direction de Benoît Iung et de Phuc Do Van.

Le président du jury était Olivier Sénéchal.

Le jury était composé de Benoît Iung, Phuc Do Van, Mitra Fouladirad, Christophe Bérenguer, Rossi Setchi, Jay Lee.

Les rapporteurs étaient Mitra Fouladirad, Christophe Bérenguer.


  • Résumé

    Aujourd'hui, la maîtrise de l'énergie est la question prépondérante pour la croissance économique des entreprises industrielles. En effet, l’énergie est une ressource qui se raréfie et qui devient de plus en plus coûteuse. L’optimisation énergétique est donc un défi majeur que doit relever les entreprises et principalement celles manufacturières pour supporter les exigences du développement durable. Cette optimisation est à construire prioritairement par une amélioration de l’efficacité énergétique (EE), c'est-à-dire réduire la quantité d'énergie requise pour produire des produits et des services. En regard de ce défi énergétique, l’objectif de cette thèse est d’investiguer la considération de l’efficacité énergétique et de sa prévision comme un nouvel indicateur pertinent dans la prise de décision en maintenance. En ce sens, nous proposons tout d'abord un concept de l’efficacité énergétique, appelé EEI (EE indicator), applicable aux différents niveaux d’abstraction d’un système industriel. Nous définissons ensuite une formulation générique permettant d’évaluer l'EEI (et son évolution) en prenant en compte les facteurs d’influence statiques et dynamiques. Cela nous amène à fonder un concept de performance d’efficacité énergétique, appelé REEL (Remaining Energy-Efficient Lifetime), représentant la durée de vie énergétique résiduelle. Pour prédire l’évolution potentielle de l’EEI qui permettra de calculer la REEL, une approche générique basée sur des approches de pronostics existantes est également développée. Ensuite, nous investiguons l'utilisation d’EE dans la prise de décision en maintenance conditionnelle (Condition-Based Maintenance, CBM). Enfin, toutes ces contributions sont validées sur la plateforme laboratoire TELMA

  • Titre traduit

    Energy efficiency-based prognostics for optimizing the maintenance decision-making in industrial systems


  • Résumé

    Among sustainability consideration, energy is today the key for economic growth in industrial systems. Energy resources are however limited and becomes more and more expensive. The energy optimization of manufacturing systems must therefore be considered as a major challenge to be compliant with environmental impact and management of energy resources. This should be reflected primarily by using energy efficiency (EE) as main key lever to deploy sustainability to plants, i.e. reduce the amount of energy required to provide products and services. With regards to this EE context, the aim of this thesis is to investigate the problem of considering energy efficiency and its prediction as a new indicator in maintenance decision-making. In that way, we develop first a concept of energy efficiency, called EEI (energy efficiency indicator), applicable to the different levels of abstraction of an industrial system. Then, we propose a generic formulation to evaluate the EEI (and its evolution) taking into account static and dynamic factors of influence. The temporal evolution of this indicator with respect to the degradation of the system is addressed in a predictive maintenance objective. It leads to found an energy efficiency performance concept called REEL (remaining energy-efficient lifetime), representing the residual energy lifetime. To predict the potential evolution of the IEE to calculate REEL, a generic approach based on existing predictive approaches is also developed. Next, we investigate the use of EE in CBM maintenance decision-making. Finally, all these contributions are validated on the TELMA platform


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