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Optimal predictive maintenance policy for multi-component systems

hal.structure.identifierInstitut Montpelliérain Alexander Grothendieck [IMAG]
hal.structure.identifierThales LAS France
dc.contributor.authorCHERCHI, Tiffany
hal.structure.identifierThales LAS France
dc.contributor.authorBAYSSE, Camille
hal.structure.identifierInstitut Montpelliérain Alexander Grothendieck [IMAG]
dc.contributor.authorDE SAPORTA, Benoîte
hal.structure.identifierQuality control and dynamic reliability [CQFD]
hal.structure.identifierInstitut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
dc.contributor.authorDUFOUR, François
dc.date.accessioned2024-04-04T02:58:55Z
dc.date.available2024-04-04T02:58:55Z
dc.date.conference2019-06-03
dc.identifier.urihttps://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/192700
dc.description.abstractNous présentons un problème d'optimisation pour la maintenance d'un système multi-composants sujet à des détériorations ou défaillances aléatoires de ses composants, en-traînant l'évolution de l'état général du système. Le système peut être requis pour effectuer des missions de fréquences et durées déterministes. Notre objectif à long terme est de mettre en place une politique de maintenance optimisée afin de garantir le bon déroulement des missions tout en minimisant les coûts de maintenance. L'idée principale de ce travail est de proposer un modèle mathématique pour l'évolution du système en utilisant le formalisme d'un Processus Marko-vien Décisionnel (MDP). Par simulations de Monte Carlo, nous comparons les performances de plusieurs politiques de référence.
dc.description.abstractEnWe present an optimization problem for the maintenance of a multi-componentsystem subject to random deteriorations or failures of its components, resulting in the evolutionof the overall system’s state. The system can be required to perform missions with deterministicoccurrences and durations. Our long term objective is to set up an optimized maintenance policyto ensure the smooth running of missions while minimizing maintenance costs. The main ideaof this work is to propose a mathematical model for the evolution of the system by using theformalism of a Markov Decision Processes (MDP). Through Monte Carlo simulations, we comparethe performances of several reference policies.
dc.language.isofr
dc.subjectOptimisation de maintenance
dc.subjectSystème multi-composants
dc.subjectProcessus Markoviendécisionnel
dc.subjectSimulations de Monte Carlo
dc.subjectPolitique de maintenance
dc.subject.enMaintenance Optimization
dc.subject.enMulti-component system
dc.subject.enMarkov decision process
dc.subject.enMonte Carlo simulation
dc.subject.enMaintenance policy
dc.title.enOptimal predictive maintenance policy for multi-component systems
dc.typeCommunication dans un congrès
dc.subject.halMathématiques [math]/Probabilités [math.PR]
bordeaux.hal.laboratoriesInstitut de Mathématiques de Bordeaux (IMB) - UMR 5251*
bordeaux.institutionUniversité de Bordeaux
bordeaux.institutionBordeaux INP
bordeaux.institutionCNRS
bordeaux.conference.titleJdS 2019 - 51èmes Journées de Statistique
bordeaux.countryFR
bordeaux.conference.cityNancy
bordeaux.peerReviewedoui
hal.identifierhal-02376646
hal.version1
hal.invitednon
hal.proceedingsnon
hal.conference.end2019-06-07
hal.popularnon
hal.audienceInternationale
hal.origin.linkhttps://hal.archives-ouvertes.fr//hal-02376646v1
bordeaux.COinSctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.au=CHERCHI,%20Tiffany&BAYSSE,%20Camille&DE%20SAPORTA,%20Beno%C3%AEte&DUFOUR,%20Fran%C3%A7ois&rft.genre=unknown


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