Du concept de PHM à la maintenance prédictive. Vol. 2. Connaissance, traçabilité et décision

Fiche technique

Format : Broché
Nb de pages : 146 pages
Poids : 400 g
Dimensions : 16cm X 24cm
Date de parution :
ISBN : 978-1-78405-328-4
EAN : 9781784053284

Connaissance, traçabilité et décision

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chez Iste éditions

Serie : Du concept de PHM à la maintenance prédictive. Vol 2

Collection(s) : Génie mécanique et mécanique des solides

Paru le | Broché 146 pages

Professionnels

49.59 Indisponible

Quatrième de couverture

Fiabilité des systèmes multiphysiques

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.

Biographie

Brigitte Chebel-Morello, maître de conférences HDR à l'IUT à l'université de Franche-Comté, est docteur en automatique à l'université de Lille. 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, professeur d'informatique à l'ENSMM, chercheur à l'institut FEMTO-ST, est docteur de l'ENS-Lyon. Il travaille sur l'algorithmique parallèle, l'ordonnancement, l'optimisation, la recherche opérationnelle et la décision post-pronostic.

Christophe Varnier, maître de conférences HDR en informatique à l'ENSMM, docteur de l'université de Franche-Comté, est chercheur à l'institut FEMTO-ST. Son domaine est l'optimisation, l'ordonnancement, la décision post-pronostic et la maintenance.