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AI-Driven Predictive Maintenance: Detecting Defective Bearings in Rotating Machines
(Ecole Nationale Superieure de Technologie et d'Ingénierie-Annaba, 2024) BELAID Houssem Eddine; OSMANI Soheib Abdeslam; KARABADJI Nour El Islem (Encadrant)
Ce mémoire aborde le défi critique de la détection des roulements défectueux dans les machines tournantes industrielles pour éviter les temps d’arrêt et les réparations coûteuses. Le processus de diagnostic commence par la collecte des signaux de vibration des roulements normaux et défectueux. Ces signaux sont analysés pour extraire des caractéristiques essentielles telles que le carré moyen de racine (RMS), le kurtosis, l’asymétrie et les caractéristiques du domaine de fréquence, qui forment collectivement un ensemble de données complet. Pour analyser cet ensemble de données, une variété d’algorithmes d’apprentissage automatique sont utilisés : des arbres de décision pour leur interprétabilité, des forêts aléatoires pour améliorer la précision et atténuer le sur-ajustement, des machines vectorielles de soutien (SVM) pour la robustesse dans des espaces dimensionnels et des réseaux de neurones pour leur capacité à capturer des motifs complexes dans les données. Ces algorithmes sont intégrés dans une application Python unifiée qui rationalise les phases de formation et de test, avec une interface intuitive pour la saisie de données et la visualisation des résultats de classification. Les résultats expérimentaux démontrent des avancées significatives facilitées par les techniques d’IA dans l’analyse de grands volumes de données. Plus précisément, les algorithmes identifient et classent efficacement les roulements défectueux avec une grande précision et des prévisions fiables. Cette capacité améliore non seulement la vitesse et la précision de la détection des défauts, mais fournit également une solution évolutive applicable à diverses applications industrielles. En conclusion, ce mémoire souligne le potentiel transformateur de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle dans la maintenance industrielle. L’application Python développée, utilisant plusieurs algorithmes d’apprentissage automatique, sert d’outil robuste pour la détection précoce des roulements défectueux, améliorant ainsi considérablement la fiabilité et l’efficacité globales dans les opérations industrielles.
Amélioration de l'efficacité d’une turbine à gaz dans l’industrie gazière en utilisant un système de refroidissement d’air d’admission
(ÉCOLE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIES INDUSTRIELLES - ANNABA -, 2020) MILOUDI AMARA; TORCHI EL MOUNDJI; SMILI Karima (Encadrant)
Les turbines à gaz ont connu ces dernières décennies un développement important dans de nombreuses applications industrielles que ce soit en matière de production d’électricité et de chaleur ou en matière de transport du pétrole et du gaz. Ces machines sont très sensibles aux conditions climatiques telles que la variation de la température de l’air ambiant et l’humidité qui change considérablement entre le jour et la nuit, l’été et l’hiver. Une température élevée conduit à une diminution de la densité de l'air, ce qui réduit l'intensité de la combustion, tous ces facteurs ont un impact direct sur leur rendement global. L'objectif principal de ce travail, consiste à une étude des performances de la turbine à gaz MS 5002B que l’on a effectué pour différentes températures. Nous avons constaté que l'augmentation de la température a causé la diminution du rendement thermique de la turbine à gaz, ce qui implique la nécessité d’installation d’un système de refroidissement d’air d’admission. Plusieurs techniques existent dans ce domaine mais chacune a ses contraintes d’utilisation, dans ce contexte, nous avons proposé un mécanisme de refroidissement indirecte (chiller) à base de réfrigération par propane afin d'augmenter la densité de l'air lorsque la température ambiante est très élevée. Afin de bien estimer l’impact de la température, un programme de calcul thermodynamique de la turbine à gaz a été élaboré sur Matlab. Nous avons aussi proposé à l’entreprise dans l’intention d’améliorer la gestion de la maintenance un plan de maintenance préventive permettant d’assurer un meilleur fonctionnement de l’unité.
Amélioration de la fonction maintenance et mise en œuvre de la GMAO au sein de l'entreprise SAH Lilas Algérie
(ÉCOLE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIES INDUSTRIELLES - ANNABA -, 2019) MEFTAH Mohamed Larbi; LABIOD Mohamed Islam; ALI RACHEDI Mahieddine (Encadrant)
Le présent travail s’inscrit dans la cadre d’un projet de fin d’études proposé par l’entreprise SAH Lilas et sous le parrainage de l’Ecole Supérieur de Technologies Industriel Annaba, l’objectif de ce projet consiste à mettre en place une gestion de maintenance assistée par ordinateur (GMAO), la GMAO est l’outil qui va permettre l’augmentation de la performance et l’amélioration de l’organisation de l’ensemble du service de maintenance de l’entreprise. En effet pour atteindre nos objectifs nous avons commencé tout d’abord par une étude de l’état actuel de la fonction maintenance au sein de l’entreprise. Puis nous avons proposés des améliorations pour évoluer le service et par la suite nous avons Constitué la base de données nécessaire à l’implémentation de la GMAO. Enfin pour compléter notre travail et à cause de l’indisponibilité d’un progiciel dans l’entreprise nous avons implémenté la base créée à l’aide d’une version gratuite du progiciel OptiMaint pour la testé et pour monter et prouver l’efficacité de notre travail.
AMELIORATION DE LA MAINTENANCE INDUSTRIELLE GRACE A L’INTEGRATION DE LA BUSINESS INTELLIGENCE
(Ecole Nationale Superieure de Technologie et d'Ingénierie-Annaba, 2024) GUECHI Hadia; HAMROUCHI Rania Abir; KEBIR Salim (Encadrant)
Ce mémoire met l'accent sur l'amélioration de la gestion de la maintenance industrielle en intégrant la business intelligence à travers un tableau de bord interactif, en utilisant Python et des bibliothèques spécialisées. L'objectif principal est de démontrer comment cette intégration peut transformer les pratiques de maintenance, permettant une maintenance plus efficace et prédictive des équipements industriels. Le tableau de bord interactif facilite la collecte, l'analyse et la visualisation des données, permettant aux utilisateurs de suivre les indicateurs de rendement (KPI), d'identifier les tendances et de prendre rapidement des décisions éclairées. Cette approche favorise la maintenance prédictive. La mémoire examine ensuite les résultats obtenus à partir du tableau de bord interactif, en mettant l'accent sur les tests pour évaluer son efficacité et sa fiabilité. Il conclut par des recommandations pour l'intégration continue de l'intelligence artificielle dans les systèmes d'entretien industriels.
AMELIORATION DU PROCESSUS DE PRODUCTION PAR LA METHODE ANALYSE DE DEROULEMENT. CAS D’ETUDE MMBOX–ANNABA
(ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIE ET D’INGENIERIE - ANNABA, 2024) CHERGUI Kaouther; BOUHAOUCHE Rayane; DRISS Imen (Encadrant)
Afin de se démarquer dans un environnement concurrentiel, les entreprises doivent d'optimiser en permanence les processus de production et de limiter de gaspillage. Ce thème résume une méthodologie de la mise en oeuvre l’un des outils de lean management d’amélioration du processus de production au sein de l’entreprise Mansouri Métal BOX. Dans ce travail on a opté pour l’analyse de déroulement de processus de production partant d’une présentation des processus par la VSM puis nous avons illustrés un tableau permettant de réaliser une analyse de déroulement, ensuite nous avons visualiser le graphique de flux de travail. Enfin la proposition de solutions avec un plan d’action a généré des opportunités concrètes de gains pour l'entreprise.
ANALYSE COMPARATIVE DES APPROCHES D'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE POUR L'OPTIMISATION DE LA GESTION DES STOCKS INDUSTRIELS
(ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIE ET D’INGENIERIE - ANNABA, 2024) KHALLA Charaf; BOUDERSA Abd EL Djalil; BOUACHA Ismail (Encadrant); DRISS Imen (Co-Encadrant)
Le sujet de ce mémoire porte sur l’analyse comparative des différentes méthodes d'intelligence artificielle utilisées dans l'optimisation de la gestion des stocks industriels. L'étude se concentre sur l'application de ces méthodes dans les systèmes de gestion des stocks et propose un cas d’étude pour illustrer son efficacité. L’objectif est d’évaluer les avantages et les limites des différentes approches d’intelligence artificielle pour améliorer la gestion des stocks en milieu industriel.
ANALYSE COMPARATIVE DES APPROCHES D’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE POUR L’OPTIMISATION DES PROCESSUS DE MAINTENANCE INDUSTRIELLE
(ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIE ET D’INGENIERIE - ANNABA, 2024) BOUAZIZ Mohamed Lamine; SAADI Daya El Hak; BOUACHA Ismail (Encadrant); DRISS Imen (Co-Encadrant)
Dans ce projet, nous avons effectué une étude comparative qui explore l’intersection de l’IA, des systèmes de gestion de la maintenance informatisée (GMAO), et la maintenance prédictive, un domaine de recherche essentiel qui cherche à optimiser la gestion des actifs et à réduire les temps d’arrêt, les systèmes de GMAO traditionnels ne s’adaptent souvent pas aux environnements dynamiques et prédisent les pannes de manière proactive, les techniques d’IA, y compris les algorithmes bio-inspirés, le ML, et DL, offrent des solutions prometteuses. Pourtant, les praticiens manquent de directives claires sur l’approche à adopter pour la maintenance prédictive. En comparant ces méthodes d’IA, nous cherchons à identifier l’approche la plus efficace pour améliorer les capacités de GMAO. Cette recherche comble le fossé entre la théorie et la mise en oeuvre pratique, en fournissant des informations exploitables pour les professionnels de la maintenance.
Analyse des modes de défaillances par la méthode AMDEC : Application à une turbine au sein de SONATRACH sise Rhourde-Nouss
(ÉCOLE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIES INDUSTRIELLES -ANNABA -, 2019) YAHIAOUI Imad Eddine; BENHAMADOUCHE Islem Maklouf.; SMILI Karima (Encadrant)
L’évaluation de performances des systèmes industriels est un élément essentiel du pilotage des entreprises dans leur recherche récurrente d’une plus grande compétitivité. La sûreté de fonctionnement rend compte de l’aptitude des systèmes à remplir sa mission et à résister aux défaillances matérielles, ainsi qu’aux agressions issues de son environnement. Cette étude a pour principal objectif d’évaluer la sureté de fonctionnement, mettre ainsi en place, une méthode d’analyse des modes de défaillances, de leurs effets et de leurs criticités (AMDEC) d’une turbine à gaz au sein de l’entreprise SONATRACH sise Rhourde-Nouss. Une étude FMD (Fiabilité, Maintenabilité, Disponibilité) s’impose pour évaluer l’état de cette turbine. Ce qui nous permettra d’établir un moyen de diagnostic et d’apporter par conséquent des améliorations quant à son fonctionnement. Cette opération peut se réaliser en maitrisant les points faibles et critiques de la turbine, sur lesquels il faut agir.
Analyse des signaux vibratoires par les opérateurs d’énergie
(ÉCOLE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIES INDUSTRIELLES -ANNABA-, 2020) AGOUDJIL Seif; BOUSSAHA Abdeldjalil; BENDJAMA Hocine (Encadrant)
Les roulements en fonctionnement induisent généralement des vibrations. Pour assurer leurs surveillances on doit prendre en considération l‟analyse de ces vibrations. Afin de détecter d‟éventuels dysfonctionnements et de suivre leur évolution, certains cas nécessitent simplement un calcul ou relevé d‟un indicateur suivi d‟une comparaison avec un seuil. D‟autres, nécessitent une analyse plus fine par outils de traitement du signal, afin de localiser les éléments défectueux. Dans ce projet, nous avons présenté quelques outils de traitement du signal adéquats à la détection et au diagnostic des défauts des roulements.
APPLICATION DE L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE POUR L'ANALYSE DES DONNÉES CND ET L'OPTIMISATION DES INSPECTIONS
(ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIE ET D’INGENIERIE - ANNABA, 2024) MOUSSAOUI Fadi Abderahmane; AYAD Amar (Encadrant)
L'inspection par ressuage fluorescent (FPI) est une méthode de contrôle non destructive utilisée pour détecter les défauts sur les pièces. Cette revue vise à démontrer l'efficacité d'un système d'inspection automatisé basé sur la vision pour automatiser l'étape d'inspection du processus FPI. L'étude évalue plusieurs architectures de Machine Learning pour la détection automatisée des défauts, en utilisant des photos prises sous différents angles pour créer un ensemble de données complet. Le système, conçu pour réduire la charge de travail des opérateurs humains, utilise l'intelligence artificielle pour améliorer la fiabilité des tests sur les pièces. Les résultats montrent que l'extraction de caractéristiques avant l'utilisation d'un classificateur d'apprentissage automatique est essentielle pour obtenir une classification précise, surtout avec un ensemble de données limité.
APPLICATION DE LA REALITE AUGMENTEE ET VIRTUELLE POUR LA VISUALISATION ET L'INTERPRETATION DES DONNEES CND
(ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIE ET D’INGENIERIE - ANNABA, 2024) BOUGHABA Oussama; AYAD Amar (Encadrant)
Ce mémoire explore l'application de la réalité augmentée (AR) et de la réalité virtuelle (VR) pour améliorer la visualisation et l'interprétation des données de contrôle non destructif (CND). Une revue bibliographique approfondie présente les technologies AR/VR et leurs applications potentielles dans le domaine du CND. Des prototypes d'applications AR/VR ont été revues et évalués pour démontrer leur efficacité et leur utilité dans des scénarios CND spécifiques. Les résultats indiquent que l'AR et la VR peuvent améliorer la compréhension des données CND, la collaboration entre les inspecteurs et la prise de décision. Ce mémoire ouvre la voie à de futures recherches pour développer des modèles et des simulations plus sophistiqués, explorer de nouvelles techniques d'interaction et étendre l'application de l'AR et de la VR dans le domaine de la CND.
Application du Lean maintenance sur une ligne de production industrielle. Cas d’étude : SARL MMBox
(ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIE ET D’INGENIERIE - ANNABA - (Ex ESTI), 2023) DJOUINI Mohamed Yacine Rafik; DJEGHABA Messaoud (Encadrant)
Ce mémoire met en évidence l'importance cruciale de l'application des concepts du Lean management à la maintenance, dans le but d'améliorer de manière substantielle la gestion des activités de maintenance au sein des entreprises. Le premier chapitre s'attache à poser les fondements de la maintenance, tandis que le deuxième chapitre offre une présentation détaillée de la philosophie Lean, ainsi que de son application spécifique dans le domaine de la maintenance. Dans le troisième chapitre, une étude de cas, menée au sein de l'entreprise MMBox, démontre de manière probante la pertinence incontestable de cette approche. Cette étude de cas permet de définir les causes fondamentales du gaspillage industriel grâce à l'utilisation d'outils tels que l'Ishikawa, Pareto, et le diagramme d'affinité. De plus, elle propose des solutions concrètes et adaptées pour éliminer le gaspillage et optimiser les processus, en s'appuyant sur l'application rigoureuse de la méthode A3. En somme, ce mémoire met en avant l'impératif catégorique d'intégrer les principes du Lean management à la maintenance, pour parvenir à une gestion efficiente des activités de maintenance, porteuse de gains considérables en termes de productivité et de compétitivité.
APPLICATION D’UNE APPROCHE FLOUE SUR LEAN SIX SIGMA AU SEIN DE L’ENTREPRISE MMBOX
(ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIE ET D'INGENIERIE-ANNABA, 2024) CHERGUI Kaouther; BOUHAOUCHE Rayane; DRISS Rayane (Encadrant)
Notre travail vise à appliquer l'approche floue pour évaluer le niveau de conformité de la productivité à travers le taux sigma et la capacité de la machine. Le but est d'éliminer le gaspillage et d'augmenter la productivité. Pour atteindre cet objectif, nous avons commencé par évaluer la capacité de l'entreprise à être compétitive à travers la représentation de la carte de la chaîne de valeur (VSM), puis nous avons calculé le niveau sigma et la capacité de la machine. Enfin, nous avons appliqué l'approche floue au type de processus de production au niveau de la société Mansouri pour les conserves métalliques à Annaba, en Algérie.
APPORTS DE LA CYCLOSTATIONNARITÉ ET DES APPROCHES ANGULAIRES AU DIAGNOSTIC ET SURVEILLANCE DES ÉOLIENNES PAR ANALYSE VIBRATOIRE
(ÉCOLE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIES INDUSTRIELLES -ANNABA-, 2019) HADJADJI Abdelkrim; AYAD Amar (Encadrant)
Au cours des dernières décennies, la surveillance de l'état des machines tournantes basée sur les vibrations a suscité un intérêt particulier en tant qu'aide efficace à la maintenance dans l'industrie. De nos jours, de nombreuses techniques efficaces sont bien établies, enracinées sur des outils puissants offerts en particulier par la théorie des processus cyclostationnaires. Les avantages offerts par ce dernier dans la Maintenance Conditionnelle ont été explorés récemment. Cependant, , la plupart de ces techniques reposent sur l'hypothèse d'un régime d'exploitation constant ou éventuellement fluctuant mais stationnaire (c.-à-d. vitesse et/ou charge). Malheureusement grand nombre de machines surveillées utilisées dans l'industrie fonctionnent sous des régimes non stationnaires afin de remplir la tâche pour laquelle elles ont été conçues. Dans ce cas, ces techniques conventionelles échouent dans l'analyse des signaux de vibration produites. Cette question a donc occupé le comité scientifique au cours de la dernière décennie et certaines techniques sophistiquées de traitement du signal ont été conçues pour faire face à la variabilité du régime. Mais ces travaux restent limités, dispersés. L'objectif principal de cette étude de recherche est de suggérer et discuter quelques outils de traitement de signal CS pour une éventuelle analyse des signaux d’une éolienne (une Senvion MM82) afin de mettre des critiques sur ces outils en expliquant leur insuffisance pour les signaux non stationnaires. Pour atteindre cet objectif, la méthodologie adoptée consiste à étendre le cadre théorique de la cyclostationnarité avec ses outils CS. et proposer une approche cyclostationnaire basée sur quelques outils pour la surveillance d’une éolienne dans le cas d’un défaut au niveau de roulements et d’engrenages de multiplicateur de vitesse sous forme d’une étude analytique. Sur un cas pratique les outils proposés sont utilisé pour mettre en evidence les efffet d’un défaut de roulement satellite sur une éolienne MM82 en exploitation.
Approche mécano-fiabiliste de l'analyse des structures tubulaires à la présence de défauts de corrosion localisée
(ÉCOLE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIES INDUSTRIELLES - ANNABA -, 2020) RAHRAH Khaoula; MESSAHEL Mohammed Amin; ZELMATI Djamel (Encadrant)
Le présent travail est une contribution à l’étude mécano-fiabiliste des structures tubulaires fabriqués en acier, et destinés pour le transport des hydrocarbures par les pipelines, ou pour le forage via des tubes casing, afin d’évaluer la durée de vie restante des conduites. Dans un premier temps, l'étude est menée en appliquant les méthodes analytiques basées sur les standards ASME B31G, ASME B31G modifiée, Battelle, et DNV-RP-F101, Puis dans un deuxième temps, la fiabilité exprimée par un indice de fiabilité β, de la canalisation corrodée, soumise à une pression interne, est estimée en utilisant les méthodes de fiabilité FORM. Par ailleurs, des analyses de sensibilité ont été réalisées pour différentes pressions appliquées, afin d’identifier le degré d’influence de chacun des paramètres élémentaires de calcul impliqués respectivement dans les modèles analytiques. Après dans un troisième temps, une étude comparative entre les résultats de fiabilité obtenus basés sur les standards couramment utilisés, a permis de nous informer le degré de conservatisme des modèles mécaniques utilisés.
Caractérisation de l’acier perlitique destiné à la fabrication des fils précontraints au niveau de trefisoud.
(ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DES MINES ET DE LA METALLURGIE -ANNABA, 2017-06) SADALLAH Abouthaina; LEMBOUB Samia (Encadrant)
Dans le cadre de la diversification da sa gamme de production en nouveaux produits issus du procédé de tréfilage, l’entreprise nationale de tréfilage et fabrication des produits de soudage (TREFISOUD) s’est dotée récemment de nouvelles lignes de fabrication d’acier de précontrainte. Ce processus de fabrication des plus modernes justifie la garantie des ces produits de haute sensibilité. Le but principal de ce travail est d’entreprendre une étude de caractérisation des fils en acier dur perlitique à haute résistance pour la fabrication des fils précontraints. Afin de bien cerner ce nouveau processus de fabrication et obtenir des produits de qualité, répondant aux besoins et exigences en vigueur, cette étude sera orientée d’une part sur la connaissance des propriétés des fils perlitiques à l’état brut de laminage et d’autre part à l’évolution microstructurale et des propriétés mécaniques des fils tréfilés et stabilisés. La bonne maitrise du processus de production permettra de mieux connaitre l’origine de certains défauts du produit qui pourraient altérer les propriétés du matériau et par conséquent la qualité exigée par les clients.
Caractérisation Electrochimique et Tribologique de l’Acier API 5L X70 dans les conditions simulées
(ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIE ET D’INGENIERIE - ANNABA - (Ex ESTI), 2023) CHAREF Abdeldjalel; RAMOUL Chems Eddine (Encadrant)
Les pipelines en acier X70 sont couramment utilisés pour le transport de gaz et de liquides à haute pression. La corrosion peut avoir un impact significatif sur la durée de vie et la sécurité de ces pipelines. L’acier X70 est un acier haute résistance, généralement allié avec des éléments tels que le niobium, le vanadium et le titane pour améliorer sa résistance mécanique. Cependant, même avec ces alliages, l’acier X70 peut être sujet à la corrosion. Provoquant des dommages importants sur la surface et menaçant l’intégrité structurelle du pipeline. Les principales formes de corrosion qui peuvent affecter les pipelines en acier X70 sont la corrosion par piqûres, la corrosion sous contrainte et la corrosion par fissuration. La corrosion peut avoir un impact significatif sur la tenue tribologique (c’est-à-dire les propriétés de frottement, d’usure et de lubrification) des matériaux. En effet, la corrosion peut entraîner une détérioration de la surface du matériau et une modification de ses propriétés physiques, ce qui peut influencer le comportement tribologique. Cette étude vise à étudie l’effet de la corrosion sur le comportement tribologiques de l’acier API 5L X70 sous différente milieux de travail, afin de mieux comprendre son comportement en service. Les techniques électrochimiques et tribologiques seront utilisées pour caractériser les propriétés de l’acier API 5L X70, y compris la corrosion et l’usure. Les résultats de cette étude pourront être utilisés pour améliorer la durabilité et la fiabilité des pipelines en acier API 5L X70, ainsi que pour optimiser les conditions de service.
Classification de défauts des machines tournantes par l’intelligence Artificielle
(ÉCOLE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIES INDUSTRIELLES - ANNABA -, 2020) HASSANI Amira; DJELLAL Adel (Encadrant)
Dans le milieu industriel, les systèmes de production sont de plus en plus complexes et ne peuvent être exempts de perturbations et de défaillances, influant sur la qualité du produit, pouvant provoquer l’arrêt immédiat d’une machine et porter atteinte au bon fonctionnement d’un système de production entier. Le diagnostic de défauts de ces machines, s’appuie essentiellement sur la surveillance de symptômes liés à différentes conditions de dégradation. Ces symptômes peuvent être tirés et extraits de diverses sources d’information, parmi lesquelles, l’analyse vibratoire occupe une place prépondérante. Diverses techniques, de traitement des signaux vibratoires, ont été explorés et expérimentées, sur des données issues de plusieurs campagnes d’essais. Des approches basées sur la variable angulaire ont aussi été investiguées, permettant une multiplication des sources d’information. En plus des techniques classiques, deux nouvelles procédures d’exploitations de l’information position ont été proposées. Pour atteindre une exploitation optimale des sources d’information, plusieurs des techniques de l’intelligence artificielle ont été mises au service du diagnostic de défauts des machines tournantes, où plusieurs techniques de sélection et de transformation d’indicateurs ont été explorées lors de la construction des vecteurs d’entrée des classifieur, et un algorithme efficace a été construit basé sur l’association d’une recherche ascendante et de techniques filtrantes. La combinaison des techniques de traitement des signaux et de l’intelligence artificielle a permis, en plus de fournir des outils de diagnostic efficaces, de quantifier la pertinence des sources d’information exploitées et proposées.
Conception et implémentation d’une GMAO pour le département de maintenance de l’entreprise HUPP Pharma
(ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIE ET D’INGENIERIE. ANNABA. (Ex ESTI), 2023) BELCACEM Chourouk; MEGHAICHI Amina; DJEMANA Mohamed (Encadrant)
La gestion de la maintenance des installations industrielles est devenue une fonction stratégique essentielle pour les entreprises. Notre objectif est de moderniser la gestion de ce service en développant un logiciel de GMAO (Gestion de la Maintenance Assistée par Ordinateur) et d'optimiser la maintenance préventive d'un système composé de 7 machines industrielles. Pour cela, nous avons proposé un modèle de coût qui correspond à une politique de maintenance préventive périodique basée sur le concept de réduction de l'âge. Nous avons utilisé des techniques stochastiques telles que les algorithmes génétiques pour optimiser les activités et les périodicités des interventions. L'objectif était de mettre en place un calendrier de maintenance préventive et de minimiser le coût global de maintenance pour le système étudié. Ainsi, notre travail vise à proposer une nouvelle approche de gestion de la maintenance préventive, plus optimisée et efficace, en informatisant les processus et en utilisant des techniques avancées telles que les algorithmes génétiques.
Contribution à la mise en place de la totale productive maintenance (TPM) au sein de l’entreprise Amor Benamor
(ÉCOLE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIES INDUSTRIELLES - ANNABA -, 2020) KARA LAOUAR Aya; BENABED Rania; SMILI Karima (Encadrant)
Le secteur manufacturier dans le monde a été témoin de changements radicaux à la fin du 20e siècle, les entreprises se sont trouvées face à l’obligation de l’amélioration de leurs performances suite à la compétitivité de l’environnement industrielle. Ces récentes tendances concurrentielles et les pressions commerciales toujours croissantes ont mis la fonction de maintenance sous les projecteurs comme jamais auparavant, c’est pour cette raison que les industriels ont adopté des nouvelles stratégies de gestion de maintenance et d’amélioration de performances telles que la totale productive maintenance (TPM). Dans ce contexte, et afin d’arriver à appréhender au mieux l’organisation des services d’une entreprises, notre intérêt porte essentiellement sur l’étude de la mise en œuvre d’un projet d’implantation de la TPM dans une entreprise Agroalimentaire dans le but de minimiser des temps d’arrêts de la ligne de production et améliorer les rendements de l’entreprise.

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