Contribution au développement des stratégies de gestion de maintenance intégrée faisant appel à la sous-traitance
Auteur / Autrice : | Souheil Ayed |
Direction : | Nidhal Rezg |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Automatique |
Date : | Soutenance le 13/12/2011 |
Etablissement(s) : | Metz |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire de Génie Informatique, de Production et de Maintenance (Metz) |
Jury : | Président / Présidente : Anis Chelbi |
Examinateurs / Examinatrices : Abdelhakim Artiba, Sofiène Dellagi, Benoît Iung, Jean-Pierre Kenné |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Mots clés libres
Résumé
Le cadre générale du mémoire s’articule autour de la gestion de la maintenance intégrée à la production en tenant compte de la contrainte de sous-traitance. Notre recherche traite particulièrement la gestion économique du soutient productique d’un ou de plusieurs sous-traitants qui diffèrent par leurs disponibilités et leurs coûts unitaire de production. L’étude économique consiste à minimiser un coût total intégrant la production, l’inventaire et la maintenance. Notre étude sera menée suivant deux axes. Dans un premier axe, nous considérons une demande constante sur un horizon de temps infini. Une étude analytique est menée afin d’établir la politique de maintenance à adopter et le choix entre plusieurs sous-traitants. Dans un deuxième axe, nous avons considéré une demande aléatoire à satisfaire sur un horizon de temps fini. Cette demande doit être satisfaire sous un niveau de service exigé en faisant appel à la sous-traitance tout en assumant que le taux de panne de la machine principale varie avec l’usage et le temps. L’objectif a été de proposer un plan optimal de maintenance et de production satisfaisant le niveau de service et tenant compte de la dégradation de la machine tout en minimisant les coûts de production, d’inventaire et de maintenance. Les modèles analytiques établis dans les deux axes sont validés par des exemples numériques et interprétés à travers des études de sensibilités