De la recherche fondamentale au partenariat industriel

Equipe PHM

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PHM : Prognostics and Health Management

Le maintien en état des installations industrielles n'est plus aujourd'hui considéré comme une « source de pertes » pour les entreprises mais plutôt comme une activité essentielle dans la recherche de performances. De fait, la maintenance industrielle s'avère être source et cible de développements scientifiques ce qui se traduit par des actions ponctuelles de partenariat « industrie-recherche » ou encore par des projets d'envergure tel que celui de « l'IMS center » aux Etats-Unis d'Amérique (Industry / University Cooperative Research Center for Intelligence Maintenance System) supporté par la NSF (National Science Foundation). Preuve encore de l'actualité de ce type de recherche orientée « maintenance industrielle », le comité IFAC (International Federation of Automatic Control) vient d'accepter la construction d'un nouveau groupe de travail au sein du comité technique (TC 5.1, Manufacturing Plant Control - Working Group 4 - Advanced Maintenance Engineering, Services and Technology). Au niveau national, les thématiques du groupe MACOD (modélisation et optimisation de la MAintenance COopérative et Distribuée) du GDR MACS relèvent également de la recherche de solutions innovantes pour le développement d'une maintenance industrielle performante.

C'est dans ce cadre que se situe SyMI (Systèmes de Maintenance Intelligents). Plus spécifiquement, les travaux portent depuis quelques années sur le développement de systèmes d’aide à la maintenance sous forme de services web, à travers une plateforme générique de e-maintenance dédiée aux systèmes mécatroniques industriels (systèmes de transport, moteurs, machines de production, …).

Problématiques scientifiques

L'axe SyMI vise la proposition de solutions innovantes pour assurer un bon état de fonctionnement à un équipement et le maintenir en conditions opérationnelles. Les travaux ont été menés à bien et se poursuivent actuellement pour résoudre ce type de problématique et portent sur des verrous scientifiques émergents tel que l’évaluation du temps résiduel avant défaillance d’un équipement.
Les développements actuels traitent essentiellement des thèmes suivants :

cycle_maintenance
Diagnostic

Les méthodes de diagnostic étudiées s’appuient sur l’expertise capitalisée du domaine et visent le développement de modèles permettant, après la détection d’un problème, de localiser la panne et d’identifier les composants défaillants.

Pronostic

Les méthodes de pronostic développées sont « orientées données ». Différentes approches de modélisation et de traitement des données, informations et connaissances sont utilisées afin de prendre en compte l'imprécision et l'incertitude les caractérisant. Les développements sont ainsi essentiellement basés sur l'exploitation de la théorie des probabilités (réseaux « Bayésiens »), de la logique floue (réseaux « neuro-flous ») et de la théorie des fonctions de croyance (réseaux « évidentiels »).

Ordonnancement

Ces travaux visent à proposer des méthodes et outils d’aide à la décision pour la logistique (ordonnancement, ressources humaines, pièces de rechange) de la maintenance. Ces outils sont destinés au manager d’une équipe de maintenance. Ils doivent tenir compte du fait que les activités des entreprises peuvent être distribuées sur plusieurs entités. Les approches proposées inclues les problèmes d’ordonnancement et d’affectation et sont abordés par des techniques d’optimisation telles que les algorithmes génétiques, les systèmes de colonies de fourmis, des procédures de séparation et évaluation, …

Projets labellisés

Projet IM@PRO

L’objectif principal du projet IM@PRO (Intelligent Maintenance And PROgnostic) est le pronostic industriel de défaillances, utilisant des algorithmes intelligents (Systèmes de maintenance intelligents). Par ailleurs, les objectifs à long terme de cette collaboration Franco-Singapourienne sont :

  • L’initiation d’un pont recherche entre le département AS2M de FEMTO-ST, Besançon, France et SIMtech, un organisme sous la tutelle de A*STAR et faisant appel au soutien du laboratoire IPAL (France-Singapour, CNRS-NUS, UJF).
  • La création d’un soutien scientifique quadriennal à travers un partenariat international recherche – industrie composé du département S2M/FEMTO et SIMTech/A*STAR avec le soutien de l’IPAL pour la composante recherche, et de ALSTOM (France et Singapore) et DCNS (France et Singapore) pour la composante industrielle.

Cette collaboration peut aussi conduire à étendre et transférer l’expérience acquise à travers différents projets par le département AS2M et à renforcer l’axe de recherche en pronostic émergent au sein de l’AS2M et de SIMtech à Singapour.

Projet SMAC

Le projet SMAC (S-maintenance et cycle de vie) est un projet inter-frontalier INTEREG IV entre l’Université de Franche-Comté et l’Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne. Ce projet, d’un montant total de près de 800 000 €, a débuté en septembre 2008 et se terminera en 2011. Il a pour objectif de capitaliser la connaissance d’un équipement tout au long de son cycle de vie via une plateforme de e-maintenance intégrant un système de base de connaissances.

Projet AMIMAC – FAME

Le projet FAME (Fiabilité Accrue des Machines Embarquées) est labellisé par le pôle de compétitivité des microtechniques de Franche-Comté. Ce projet a débuté en 2007 et se terminera en 2010. Il est piloté par la société Alstom transport et se déroule en partenariat avec la société Cegelec SA. Ce projet a pour objectifs d'améliorer la fiabilité et la robustesse des machines électriques embarquées à partir du retour d'expériences, d'établir un modèle de fiabilité prévisionnelle sur ces machines, de développer des solutions de maintenance prévisonnelle permettant d'améliorer la maintenabilité des machines électriques embarquées et d'obtenir plus d'information sur les conditions réelles en service chez le client, et d'établir un démonstrateur de plateforme de e-diagnostic.

Projet PROTEUS

Le projet Proteus a été réalisé dans le cadre du programme Eureka-ITEA (Information Technology for European Advancement). Piloté par CEGELEC SA de 2002 à 2005, ce projet avait pour objectif de développer une plateforme de e-maintenance. Il comptait des partenaires français allemands et Belge pour un financement total de 14 millions d’euros.

Recherche partenariale

Les travaux de l'axe SyMI sont en grande partie supportés et financés par l'implication des membres à des projets collaboratifs orientés « maintenance industrielle ». Trois projets d’envergure ont été ou sont actuellement développés.

DINAMIC

Le projet DINAMIC porte sur la disponibilité accrue et la minimisation des coûts de maintenance des locomotives fabriquées par la société Alstom Transport de Belfort. Ce projet, d’un montant de 45 000 €, a débuté en 2008 pour une durée de 3 ans (jusqu'en 2010).

Nemosys®

Le projet Nemosys® a été réalisé en partenariat avec la société DCNS de 2005 à 2007. Un consortium issu des laboratoires composant le GT MACOD du GdR MACS a réalisé l’étude de la définition d’une solution de e-maintenance adaptée à un système naval.

  • Organisation et développement d'un programme de formation sur les modèles, méthodes et outils les plus utilisés en e-maintenance.
  • Mise en place d’un module de veille scientifique (Nemoscience®) sur les outils et méthodes à appliquer pour résoudre des problèmes de maintenance de navires.
  • Développement d’une solution de e-maintenance pour les navires en partenariat avec la société Predict.
e-m@systec

Depuis 2009, un lien de recherche partenariale lie l’équipe COSMI et l’entreprise e-m@systec. Dans ce cadre des travaux sont menés en commun sur deux thèmes industriels porteurs : le diagnostic de panne et le pronostic de défaillance. L’objectif est de pour répondre aux exigences d’un contexte industriel.

La première partie du travail concerne l’adaptation d’une méthode de raisonnement à partir de cas au diagnostic de panne dans un contexte de maintenance industrielle.

Le second volet vise le développement d’un système de réseaux neuro-flous pour le pronostic dynamique de défaillance.

Plateformes expérimentales

Pronostia

Plate-forme d’expérimentations dédiée au pronostic des défaillances des roulements.

Pronostia

Pronostia s’inscrit dans le cadre des travaux de recherche de l’axe SyMI (Systèmes de Maintenance Intelligents). Elle a pour finalité le test et la validation des approches de pronostic des défaillances des composants industriels, en l’occurrence les roulements.
L’objectif principal de Pronostia est de fournir des données expérimentales réelles caractéristiques de la dégradation du roulement étudié durant toute sa durée de vie utile.
Ces données peuvent alors constituer un des points d’entrée du processus de pronostic, dont le but est d’estimer à tout instant l’état courant du roulement, de prédire son état futur et d’évaluer sa durée de vie résiduelle avant défaillance.

GAMa-Frame

Plateforme de e-maintenance

Démonstrateur SMAC

Cette plateforme logicielle, nommée Generic Asset Maintenance Framework (GAMa-Frame), peut être vue comme une boîte à outils pour assembler et déployer rapidement des solutions personnalisées de e-maintenance.

L’équipe a développé une plateforme de e-maintenance qui, à l’origine, a été élaborée dans le cadre du projet Européen PROTEUS. Cette plateforme a été une des briques de base permettant d’être lauréat du concours national d’aide à la création d’entreprise de technologies innovantes et est à l’origine de la plateforme industrielle em@web (de la société e-m@systec).


La plate-forme GAMa-Frame est utilisée :

  • pour valider et valoriser les travaux de recherche sur le système industriel supervisé de transfert de palettes SISTRE : le démonstrateur ainsi obtenu est appelé GAMa-SISTRE,
  • pour fabriquer des solutions de e-maintenance spécifiques lors de projets, tel que notamment le projet FAME pour lequel est déployée une plateforme de e-expertise nommée GAMa-FAME,
  • pour assurer la traçabilité de l’information déployée tout au long du cycle de vie d’un équipement et plus particulièrement pendant le milieu de vie. Cette évolution de la plateforme est développée dans le projet SMAC.
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