OPTIMISATION DES STRATEGIES DE MAINTENANCE DES SYSTEMES DE SOUDAGE PAR MOLETTE DISCON ET MOLETTE A MERCURE DES BOITES METALLIQUES:TRANSITION VERS UNE MAINTENANCE PREDICTIVE DURABLE.
| dc.contributor.author | DAKKICHE Hafsa | |
| dc.contributor.author | SEMMOUN Fattoume | |
| dc.contributor.author | BOUZITOUNA Abdallah (Encadrant) | |
| dc.contributor.author | AYAD Ammar (Co-Encadrant) | |
| dc.date.accessioned | 2025-11-20T09:42:55Z | |
| dc.date.available | 2025-11-20T09:42:55Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | Ce mémoire d’ingéniorat s’inscrit dans les objectifs d’optimisation des stratégies de maintenance pour le système de soudage à la résistance par molette et dans l’aide à la décision pour l’investissement technologique. Il s’agit ici d’une proposition de solution IoT. La finalité est l’amélioration de qualité de soudage et la mise en place d’une solution de maintenance prédictive novatrice pour ce procédé dans le but d’assurer la qualité de soudure des emballages métalliques. Pour ce faire, la revue de certains modes de défaillance, de leurs effets et de leur criticité (AMDEC) ont guidé l’instrumentation de Mercure, puis des capteurs (température, courant, pression, vitesse d’avance) ont été installés et reliés à un microcontrôleur ESP32 destiné à saisir les données en temps réel. Ces données sont envoyées à une application web dédiée, développée avec Flask (Python), permettant de visualiser un historique des mesures, d’intégrer un module de prédiction de qualité de soudure, d’accéder à la base SQLite stockant les données ainsi que de réaliser une analyse statistique de capabilité (Cp/Cpk). L’application web est également couplée à un système de Gestion de la Maintenance Assistée par Ordinateur (GMAO) opensource (Odoo), adapté pour les besoins du projet. Ce projet met en oeuvre une approche complète de surveillance et de gestion de la qualité en soudure, combinant l’analyse AMDEC, l’instrumentation temps réel via ESP32, une application web interactive développée avec Flask, et l’intégration d’un système GMAO. Cette solution permet non seulement le suivi précis des paramètres critiques, mais aussi l’optimisation de la maintenance et l’amélioration continue des performances du procédé. | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.ensti-annaba.dz:4000/handle/123456789/989 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.publisher | ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIE ET D’INGENIERIE - ANNABA | |
| dc.subject | Soudage par résistance à la molette | |
| dc.subject | Maintenance prédictive | |
| dc.subject | ESP32 | |
| dc.subject | Internet des Objets (IoT | |
| dc.subject | Python | |
| dc.subject | AMDEC | |
| dc.subject | Qualité de soudure | |
| dc.subject | Cp/Cpk | |
| dc.subject | Base de données MySQL | |
| dc.subject | Investissement technologique | |
| dc.subject | Aide à la décision | |
| dc.title | OPTIMISATION DES STRATEGIES DE MAINTENANCE DES SYSTEMES DE SOUDAGE PAR MOLETTE DISCON ET MOLETTE A MERCURE DES BOITES METALLIQUES:TRANSITION VERS UNE MAINTENANCE PREDICTIVE DURABLE. | |
| dc.type | Thesis |