IUT Besançon-Vesoul

Avec les évolutions technologiques, informatiques et organisationnelles, les équipements industriels deviennent plus complexes et automatisés. Cette complexité est à l’origine de nombreux incidents, défaillances ou dégâts sur les biens, l’environnement et les personnes et nécessite la mise en place d’une stratégie de maintenance efficiente, notamment au niveau du pronostic.

Le processus de traçabilité et de capitalisation des données est un élément clé dans la perspective de l’évolution de la maintenance vers des stratégies prédictives. Ainsi, on dispose d’informations pertinentes et de connaissances appropriées permettant de prendre des décisions éclairées préalables à la mise en place d’une politique stratégique de maintenance prédictive.

Cet ouvrage traite des stratégies de maintenance prédictive d’équipements industriels. Il fait suite au premier volume dédié aux premiers modules du cycle PHM et expose les modules relatifs à l’aide à la décision, la traçabilité de l’information et la capitalisation des connaissances.

Les auteurs :

Docteure en automatique, Brigitte Chebel-Morello est enseignante-chercheuse à l’IUT Besançon-Vesoul et à l'institut FEMTO-ST. Elle développe dans l’équipe PHM des méthodes orientées données et connaissance pour la détection, le diagnostic et le pronostic d’équipements industriels.

Jean-Marc Nicod est enseignant à l’ENSMM et chercheur à l’institut FEMTO-ST. Il travaille sur l’algorithmique parallèle, l’ordonnancement, l’optimisation, la recherche opérationnelle et la décision post-pronostic.

Christophe Varnier, enseigne l'informatique à l’ENSMM et effectue ses recherches au sein de l’institut FEMTO-ST. Son domaine est l’optimisation, l’ordonnancement, la décision post-pronostic et la maintenance.