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Nowadays, industrial systems contain numerous components so that they become more and more complex regarding the logical structures as well as the various dependences (economic, stochastic and structural dependences) between components. The dependences between components have an impact on the maintenance optimization as well as the reliability analysis. Condition-based maintenance which enables to manage maintenance activities based on information collected through monitoring has gained a lot of attention over recent years but stochastic dependences are rarely used in the decision making process. Therefore, this thesis is devoted to propose condition-based maintenance policies which take advantage of both economic and stochastic dependences for multi-component systems. In terms of economic dependence, the proposed maintenance policies are designed to be maximally effective in providing opportunities for maintenance grouping. A decision rule is established to permit the maintenance grouping with different inspection periods. Stochastic dependence due to a common degradation part is modelled by Lévy and Nested Lévy copulas. Condition-based maintenance policies with non-periodic inspection scheme are proposed to make use of stochastic dependence. Our studies show the necessity of taking account of both economic and stochastic dependences in the maintenance decisions. Numerical experiments confirm the advantages of our maintenance policies when compared with other existing policies in the literature ; De nos jours, les systèmes industriels sont de plus en plus complexes tant du point de vue de leur structure logique que des diverses dépendances (dépendances économique, stochastiques et structurelles) entre leurs composants qui peuvent influencer l'optimisation de la maintenance. La Maintenance conditionnelle qui permet de gérer les activités de maintenance en fonction de l'information de surveillance a fait l'objet de beaucoup d'attention au cours des dernières années, mais les dépendances stochastiques sont rarement utilisées dans le processus de prise de décision. Par conséquent, cette thèse a pour objectif de proposer des politiques de maintenance conditionnelle tenant compte des dépendances économiques et stochastiques pour les systèmes multi-composant. En termes de dépendance économique, les politiques proposées sont conçues pour permettre de favoriser les opportunités de grouper des actions de maintenance. Une règle de décision est établie qui permet le groupement de maintenances avec des périodes d'inspection différentes. La dépendance stochastique causée par une part de dégradation commune est modélisée par copules de Lévy. Des politiques de maintenance conditionnelle sont proposées pour profiter de la dépendance stochastique.Nos travaux montrent la nécessité de tenir compte des dépendances économiques et stochastiques pour la prise de décision de maintenance. Les résultats numériques confirment l'avantage de nos politiques par rapport à d'autres politiques existant dans la littérature

Nowadays, industrial systems contain numerous components so that they become more and more complex regarding the logical structures as well as the various dependences (economic, stochastic and structural dependences) between components. The dependences between components have an impact on the maintenance optimization as well as the reliability analysis. Condition-based maintenance which enables to manage maintenance activities based on information collected through monitoring has gained a lot of attention over recent years but stochastic dependences are rarely used in the decision making process. Therefore, this thesis is devoted to propose condition-based maintenance policies which take advantage of both economic and stochastic dependences for multi-component systems. In terms of economic dependence, the proposed maintenance policies are designed to be maximally effective in providing opportunities for maintenance grouping. A decision rule is established to permit the maintenance grouping with different inspection periods. Stochastic dependence due to a common degradation part is modelled by Lévy and Nested Lévy copulas. Condition-based maintenance policies with non-periodic inspection scheme are proposed to make use of stochastic dependence. Our studies show the necessity of taking account of both economic and stochastic dependences in the maintenance decisions. Numerical experiments confirm the advantages of our maintenance policies when compared with other existing policies in the literature ; De nos jours, les systèmes industriels sont de plus en plus complexes tant du point de vue de leur structure logique que des diverses dépendances (dépendances économique, stochastiques et structurelles) entre leurs composants qui peuvent influencer l'optimisation de la maintenance. La Maintenance conditionnelle qui permet de gérer les activités de maintenance en fonction de l'information de surveillance a fait l'objet de beaucoup d'attention au cours des dernières années, mais les dépendances stochastiques sont ...

Today, industrial systems become more and more complex. The complexity is due partly to the structure of the system that cannot be reduced to classic structure reliability (series structures, parallel structures, series-parallel structures, etc), secondly the consideration of components with gradual degradation phenomena that can be monitored. This leads to the main purpose of this thesis on the development of predictive maintenance strategies for complex multi-component systems. The proposed policies provide maintenance grouping strategies to take advantage of the economic dependence between components. The predictive reliability of components and importance measures allowing taking into account the structure of the system and economic dependence are developed to construct the grouping decision rules. Moreover, a joint decision rule for maintenance and spare parts provisioning is also studied.All the conducted studies show the interest in the consideration of the predictive reliability of components, economic dependencies as well as complex structure of the system in maintenance decisions and spare parts provisioning. The advantage of the developed strategies is confirmed by comparing with the other existing strategies in the literature ; Aujourd'hui, les systèmes industriels deviennent de plus en plus complexes. Cette complexité est due d'une part à la structure du système qui ne se résume pas à des structures classiques en fiabilité, d'autre part à la prise en compte de composants présentant des phénomènes de dégradation graduelle que des systèmes de monitoring permettent de surveiller. Ceci mène à l'objectif de cette thèse portant sur le développement des stratégies de maintenance prévisionnelle pour des systèmes multi-composants complexes. Les politiques envisagées proposent notamment des stratégies de regroupement de composants permettant de tirer des dépendances économiques identifiées. Des facteurs d'importance permettant de prendre en compte la structure du système et la dépendance économique sont ...

Today, industrial systems become more and more complex. The complexity is due partly to the structure of the system that cannot be reduced to classic structure reliability (series structures, parallel structures, series-parallel structures, etc), secondly the consideration of components with gradual degradation phenomena that can be monitored. This leads to the main purpose of this thesis on the development of predictive maintenance strategies for complex multi-component systems. The proposed policies provide maintenance grouping strategies to take advantage of the economic dependence between components. The predictive reliability of components and importance measures allowing taking into account the structure of the system and economic dependence are developed to construct the grouping decision rules. Moreover, a joint decision rule for maintenance and spare parts provisioning is also studied.All the conducted studies show the interest in the consideration of the predictive reliability of components, economic dependencies as well as complex structure of the system in maintenance decisions and spare parts provisioning. The advantage of the developed strategies is confirmed by comparing with the other existing strategies in the literature ; Aujourd'hui, les systèmes industriels deviennent de plus en plus complexes. Cette complexité est due d'une part à la structure du système qui ne se résume pas à des structures classiques en fiabilité, d'autre part à la prise en compte de composants présentant des phénomènes de dégradation graduelle que des systèmes de monitoring permettent de surveiller. Ceci mène à l'objectif de cette thèse portant sur le développement des stratégies de maintenance prévisionnelle pour des systèmes multi-composants complexes. Les politiques envisagées proposent notamment des stratégies de regroupement de composants permettant de tirer des dépendances économiques identifiées. Des facteurs d'importance permettant de prendre en compte la structure du système et la dépendance économique sont développés et combinés avec les évaluations de fiabilité prévisionnelle des composants pour l'élaboration de règles de décision de regroupement. De plus, un couplage des règles de décision de maintenance et de gestion des stocks est également étudié. L'ensemble des études menées montrent l'intérêt de la prise en compte de la fiabilité prévisionnelle des composants, des dépendances économiques et de la structure complexe du système dans l'aide à la décision de maintenance et de gestion des stocks. L'avantage des stratégies développées est vérifié en les comparant à d'autres existantes dans la littérature

In modern society, systems composed of many components which may interact with each other play a vital role and become more and more important. It is not a simple task to ensure the normal operation of systems since that they are often subject to deterioration and wear and operate in a changing environment. Maintenance actions can be carried out in order to avoid the failure of the system.This thesis considers maintenance problems and reliability evaluations of multi-component systems. At first, we study a two-component system with various types of stochastic dependencies. Three models have been considered. For each of the three models above, several maintenance policies are proposed. Under each policy, the explicit expressions of the long-term average cost as well as the cost optimality are studied. In addition, for the last two models, several guarantee policies are proposed and the allocation of the warranty cost between the manufacturer and the consumer are studied.Finally, an M-out-of-N system which operates in a dynamic environment is studied. Performance measures such as the reliability of the system, the remaining useful life (RUL), the asymptotic availability are calculated.In conclusion, it is shown that in multi-component systems, stochastic dependence between components may affect both system performance measures and the optimization of maintenance policies ; Dans la société moderne, les systèmes composés de plusieurs composants qui peuvent interagir entre eux jouent un rôle essentiel et ont une grande importance. Les systèmes sont souvent sujet à détérioration et usure et opèrent dans un environnement changeant, c'est pourquoi assurer leur fonctionnement n'est pas une tâche simple. Des actions de maintenance sont mises en place afin d'éviter les défaillances du système. Cette thèse considère le problème de la maintenance des systèmes multi-composants. Dans un premier temps, on considère un système à deux composants avec dépendance stochastique. Trois modèles de dépendance ont été considérés. Pour chacun des trois modèles, plusieurs politiques de maintenance sont proposées et leur optimalité est étudié. Pour chaque politique, l'expression explicite du coût moyen à long terme est présentée. De plus, pour les deux derniers modèles, plusieurs politiques de garantie sont proposées et l'expression explicite de leur coût est dérivée. Pour finir, un système M parmi N est considéré et les mesures de performance telles que la fiabilité du système, la durée de vie utile restante (RUL), la disponibilité asymptotique sont calculées. Il est montré que dans les systèmes multi-composants, la dépendance stochastique entre les composants affecte à la fois les mesures de performance et l'optimisation des politiques de maintenance

We present an optimization problem for the maintenance of a multi-component system designed by Thales. This system is subject to random deteriorations and failures of its components, during the missions for which it is required, leading to the evolution of its state and an unavailability penalty in case of failure. The challenge is then to define an optimal policy for the use and maintenance of the system, in order to guarantee the good progress of the missions, while minimizing its management costs. It is a question of determining a compromise between intervening too early, generating unnecessary maintenance costs, and intervening too late, leading to the failure of the system and to paying penalties and more expensive operations.One of the specificities of this work is to consider a sequential decision making on the system. Then, it is about differentiating the maintenance operations according to the state of each of its components. The main idea of this work is then to define a mathematical model for the evolution of the system via the formalism of a Markovian Decision Process (MDP). Thus, the objective is to solve the associated optimization problem, i.e. to determine for each decision date and each state of the system, the action that minimizes the sum of the costs generated over the whole horizon. This is called a policy. We define several preventive and corrective reference policies and compare their performances in terms of costs and failure statistics, by Monte-Carlo simulations. This illustrates the interest of grouping the maintenances during the workshop visits, and of considering the operating times of the components for decision making, in order to reduce both the costs and the failure rate.The model specified for this industrial problem gives rise to a non-standard optimization problem in the MDP framework, because the system state space is continuous and the transition kernel is not analytically explicit, but only simulatable. In order to be able to search for an optimal policy over a finite set ...

We present an optimization problem for the maintenance of a multi-component system designed by Thales. This system is subject to random deteriorations and failures of its components, during the missions for which it is required, leading to the evolution of its state and an unavailability penalty in case of failure. The challenge is then to define an optimal policy for the use and maintenance of the system, in order to guarantee the good progress of the missions, while minimizing its management costs. It is a question of determining a compromise between intervening too early, generating unnecessary maintenance costs, and intervening too late, leading to the failure of the system and to paying penalties and more expensive operations.One of the specificities of this work is to consider a sequential decision making on the system. Then, it is about differentiating the maintenance operations according to the state of each of its components. The main idea of this work is then to define a mathematical model for the evolution of the system via the formalism of a Markovian Decision Process (MDP). Thus, the objective is to solve the associated optimization problem, i.e. to determine for each decision date and each state of the system, the action that minimizes the sum of the costs generated over the whole horizon. This is called a policy. We define several preventive and corrective reference policies and compare their performances in terms of costs and failure statistics, by Monte-Carlo simulations. This illustrates the interest of grouping the maintenances during the workshop visits, and of considering the operating times of the components for decision making, in order to reduce both the costs and the failure rate.The model specified for this industrial problem gives rise to a non-standard optimization problem in the MDP framework, because the system state space is continuous and the transition kernel is not analytically explicit, but only simulatable. In order to be able to search for an optimal policy over a finite set ...

We present an optimization problem for the maintenance of a multi-component system designed by Thales. This system is subject to random deteriorations and failures of its components, during the missions for which it is required, leading to the evolution of its state and an unavailability penalty in case of failure. The challenge is then to define an optimal policy for the use and maintenance of the system, in order to guarantee the good progress of the missions, while minimizing its management costs. It is a question of determining a compromise between intervening too early, generating unnecessary maintenance costs, and intervening too late, leading to the failure of the system and to paying penalties and more expensive operations.One of the specificities of this work is to consider a sequential decision making on the system. Then, it is about differentiating the maintenance operations according to the state of each of its components. The main idea of this work is then to define a mathematical model for the evolution of the system via the formalism of a Markovian Decision Process (MDP). Thus, the objective is to solve the associated optimization problem, i.e. to determine for each decision date and each state of the system, the action that minimizes the sum of the costs generated over the whole horizon. This is called a policy. We define several preventive and corrective reference policies and compare their performances in terms of costs and failure statistics, by Monte-Carlo simulations. This illustrates the interest of grouping the maintenances during the workshop visits, and of considering the operating times of the components for decision making, in order to reduce both the costs and the failure rate.The model specified for this industrial problem gives rise to a non-standard optimization problem in the MDP framework, because the system state space is continuous and the transition kernel is not analytically explicit, but only simulatable. In order to be able to search for an optimal policy over a finite set ...

This thesis research work focuses on the maintenance operations scheduling and the development of a design methodology for maintenance. The aim is to suggest a customized maintenance service offer for each vehicle and able to adapt to user constraints. In the transport industry, these constraints are defined by a limited number of maintenance opportunities and vehicle unplanned stops with significant financial consequences. This service offer should enable both to improve the vehicle uptime and to reduce the maintenance impact on operating costs. In this framework, the developed maintenance policy ensures, with a given risk probability, maintenance free operating periods for a multi-component system. During these periods, the system should be able to carry out all its assigned missions without maintenance actions and system fault. And the end of each period, the considered policy evaluates if a maintenance action is required to ensure maintenance-free and fault-free operation on the next period with a specified confidence level. When a maintenance action is mandatory, decision criteria considering the maintenance costs and the maintenance efficiency are used to select the operations to be performed. This form of dynamic clustering, called time-driven clustering, integrates both the component reliability models, the system structure and the available monitoring information. In our case, the monitoring information refers to the component state information and information on the component operating conditions. The process flexibility makes possible to make a maintenance decision in using different information levels for system components. The policy parameters, namely the period length and the confidence level value, are optimized based on the total maintenance cost. This cost, evaluated on a finite horizon, is composed of directs costs related to maintenance operations and indirect costs generated by system immobilizations. In order to reach a significant operating costs reduction, the maintenance policy optimization alone is not sufficient. It is essential to have a broader approach to involve the system and its maintenance since the conception. In this context, the developed design methodology suggests to prioritize the components impact on the operating costs. This prioritization is performed thanks to a defined importance factor. Then, multiple design options are evaluated by simulation in priority component. The selected options lead to reduce the operating costs. This work contains simulation results that illustrate the methods mentioned above. Moreover, a heavy vehicle sub-system is used as a test-case. ; Ces travaux de thèse traitent des problèmes de maintenance associés aux véhicules industriels. Ils se concentrent sur la planification des opérations de maintenance et sur le développement d'une méthodologie de conception pour la maintenance. Le but est de proposer une offre de maintenance personnalisée en fonction de chaque véhicule et capable de s'adapter aux contraintes des utilisateurs. Dans l'industrie du transport, ces contraintes se caractérisent par un nombre d'opportunités de maintenance limité et des immobilisations à fortes conséquences financières. Cette offre a vocation à garantir un niveau de disponibilité élevé tout en réduisant l'impact de la maintenance sur les coûts globaux d'exploitation. Dans ce cadre, la politique de maintenance développée vise à assurer, moyennant un certain risque, l'autonomie d'un système multi-composant sur des périodes d'opérations données. Pendant ces périodes, aucune opération de maintenance et aucune défaillance du système ne doivent venir perturber la réalisation des missions. A la fin de chaque période, la politique considérée évalue la nécessité d'une intervention de maintenance pour assurer la prochaine période avec un niveau de confiance spécifié. Lorsque la maintenance est jugée indispensable, des critères intégrant les coûts et l'efficacité de la maintenance sont introduits pour sélectionner les opérations à réaliser. Cette forme originale de regroupement dynamique s'appuie à la fois sur les modèles de fiabilité des composants, sur la structure fiabiliste du système et sur les informations de surveillance disponibles en ligne. Celles-ci se composent d'informations liées à l'état de santé des composants mais également à leurs conditions d'utilisation. La flexibilité du processus permet d'intégrer, dans la décision, des niveaux d'informations différents suivant les composants. Les paramètres de cette politique, à savoir la longueur de la période et le niveau de confiance, sont optimisés en fonction du coût total de maintenance. Ce coût, évalué sur un horizon fini, intègre les coûts directs associés aux opérations de maintenance et les coûts indirects engendrés par les immobilisations. Pour envisager une réduction significative des coûts d'exploitation du système, l'optimisation de la politique de maintenance seule ne suffit pas. Il est primordial de mener une réflexion plus large associant le système et sa maintenance dès la conception. Pour diriger cette réflexion, la méthodologie de conception proposée hiérarchise, à l'aide d'un facteur d'importance original, l'impact des composants sur les coûts d'exploitation. Différentes options de conceptions sont ensuite évaluées, par simulation, sur les composants jugés prioritaires. Les options retenues conduisent à réduire les coûts globaux d'exploitation. Des résultats de simulation permettent d'illustrer les méthodes développées. Une application sur un sous-système du véhicule industriel est également réalisée.

Cet article évalue, à l'aide du modèle de microsimulation MYRIADE, les avantages familiaux des transferts sociaux et fiscaux, ainsi que leur impact sur les inégalités de niveau de vie et la pauvreté des ménages. Le nombre de ménages bénéficiant d'avantages familiaux des transferts sociaux et fiscaux est d'environ 9 millions, et les masses financières en jeu avoisinent 51 milliards dont 31 milliards au titre des prestations familiales, 13 milliards au titre de l'impôt, 4 milliards au titre des aides au logement et 2,5 milliards au titre des minima sociaux. L'impact des composantes familiales des transferts sociaux et fiscaux sur le niveau de vie des ménages dépend de leur composition et de leurs revenus. Bien que les prestations sociales et familiales diminuent quand les revenus augmentent, les gains de niveau de vie associés aux composantes familiales des transferts sociaux et fiscaux décrivent un profil en « U » en fonction du niveau de vie des ménages. Le supplément de revenu disponible par enfant à charge fait apparaître un profil similaire, le montant étant proche pour les deux déciles extrêmes et étant même plus élevé pour le dixième décile (environ 265 euros pour D1 et 280 euros pour D10). Malgré ce profil inégalitaire, les transferts monétaires associés à l'effort familial ont un effet redistributif non négligeable et réduisent à la fois les inégalités entre ménages et leur taux de pauvreté.

Construction d'une surface algébrique dont le système bicanonique est irréductible et dont le système canonique contient quatre composantes fixes.

Étude d'une surface dont le système canonique et le système bicanonique contiennent des composantes fixes, rationnelles, de degré virtuel inférieur à — 2, et du rôle joué par une courbe exceptionnelle.

Ce travail s'inscrit dans le cadre d'étude de la sûreté de fonctionnement. La sûreté de fonctionnement est progressivement devenue partie intégrante de l'évaluation des performances des systèmes industriels. En effet, les pannes d'équipements, les pertes de production consécutives, et la maintenance des installations ont un impact économique majeur dans les entreprises. Il est donc essentiel pour un manager de pouvoir estimer de manière cohérente et réaliste les coûts de fonctionnement de l'entreprise, en tenant notamment compte des caractéristiques fiabilistes des équipements utilisés, ainsi que des coûts induits entre autres par le non-fonctionnement du système et la restauration des performances de ses composants après défaillance. Le travail que nous avons réalisé dans le cadre de ce doctorat se concentre sur un aspect particulier de la sûreté de fonctionnement, à savoir les politiques de remplacement d'équipements basées sur la fiabilité des systèmes qu'ils constituent. La recherche menée part de l'observation suivante :si la littérature consacrée aux politiques de remplacement est abondante, elle repose généralement sur l'hypothèse implicite que les nouveaux équipements envisagés présentent les mêmes caractéristiques et performances que celles que possédaient initialement les composants objets du remplacement. La réalité technologique est souvent bien différente de cette approche, quelle que soit la discipline industrielle envisagée. En effet, de nouveaux équipements sont régulièrement disponibles sur le marché ;ils assurent les mêmes fonctions que des composants plus anciens utilisés par une entreprise, mais présentent de meilleures performances, par exemple en termes de taux de défaillance, consommation d'énergie, " intelligence " (aptitude à transmettre des informations sur leur état de détérioration). De plus, il peut devenir de plus en plus difficile de se procurer des composants de l'ancienne génération pour remplacer ceux qui ont été déclassés. Cette situation est généralement appelée obsolescence ...