Modélisation de processus industriels par réseaux bayésiens orientés objet (RBOO)
Cette communication propose une méthode de construction d’un modèle d’aide à la
décision à base de Réseaux Bayésiens Orientés Objet (RBOO), dont le but est l’évaluation de
la performance globale d’un processus manufacturier dès sa mise en oeuvre et au cours de
son exploitation. La valeur ajoutée de la méthodologie est de formaliser les modèles à partir
de connaissances a priori issues des analyses fonctionnelles et dysfonctionnelles. Les réseaux
sont construits sur des principes d’adaptabilité et intègrent les incertitudes sur les relations
de causes à effets entre les variables. Il s’agit ensuite d’évaluer en termes de performance
l’impact sur le coût global des différentes décisions liées à la maintenance du système. Ceci
est effectué grâce à un diagramme d’influence permettant l’estimation du coût associé à
chaque décision. Cette méthodologie est testée, dans un contexte manufacturier, grâce à une
application sur la maintenance d’un tour.
This paper proposes a methodology to develop a decision-making aid system,
based on Object Oriented Bayesian Networks (OOBNs), of which purpose is the overall
performance evaluation of a manufacturing process from its implementation and during its
operating phase. The added value of the methodology is to formalise models from prior
knowledge both on the system functioning and malfunctioning. Networks are built on
principles of adaptability and integrate uncertainties on the relationships between causes
and effects. Thus, the aim is to evaluate, in term of performance, the impact of several
decisions about maintenance of the system. This is made thanks to an influence diagram
allowing the valuation of the cost associated with every decision. This methodology is tested,
in an industrial context, thanks to the maintenance aid on a lathe machine.
P.WEBER, M.SUHNER
aide à la décision, analyse de performance, stratégie de maintenance disponibilité, coût, réseaux bayésiens orientés objet (RBOO), diagramme d’influence.
decision-making, performance analysis, maintenance strategy, availability, cost, object oriented Bayesian networks (OOBNs), influence diagram.
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