Projet 4.

Optimisation de la fiabilité et de la disponibilité des robots fixes et mobiles dotés de vision artificielle.

Doctorant mobilisé

Anis Chelbi

Professeur

 

Enseignants-chercheurs impliqués

Radhoui Mehdi

Maitre-assistant


Ghofrane Maaroufi

Maitre-assistant


Ayed Souheil 

Maitre-assistant


Lazhar Tlili

Maitre-assistant


Jalel Khedhiri

Maitre-assistant


Soumaya Bouguerra

Maitre-assistante


Samir Jbili

Docteur

Doctorants à mobiliser dans le cadre du projet

Moneem Ayachi


Mariem Nouimi

Résumé et objectifs

Ce projet porte sur l’optimisation de la fiabilité et de la disponibilité des robots sujets à des défaillances aléatoires. Durant sa période de vie utile, le robot fixe ou mobile peut occuper plusieurs états possibles. Chaque état reflète le degré de détérioration du robot. Les états extrêmes correspondent respectivement au bon fonctionnement et à la défaillance. La transition d’un état à l’autre s’opère selon une loi de probabilité qui peut être connue, partiellement connue ou complètement inconnue.

Dans un contexte industriel, médical ou militaire, la défaillance d’un robot est un événement indésirable qui peut s’avérer lourd de conséquences aussi bien au niveau humain qu’au niveau économique. Dans ce projet, les robots à étudier seront analysés à plusieurs niveaux : au niveau stratégique, en déterminant leur conception et leur structure optimales avec une prise en compte de la fiabilité de chaque composant du robot incluant ses systèmes de vision artificielle et de transmission des données; au niveau tactique, en analysant l’impact de la maintenance de chaque composant du robot sur ses performances et ses relations avec les autres composants ; Au niveau opérationnel, en déterminant les meilleurs plans intégrés opération-maintenance garantissant les meilleurs niveaux de fiabilité et de disponibilité.

Les objectifs spécifiques visés sont :

  • Développer des modèles de conception optimales de robots tenant compte de la fiabilité intrinsèque des sous-systèmes fonctionnels et de la politique de maintenance à adopter durant le cycle de vie.
  • Développer des stratégies optimales de maintenance préventive de robots dotés de vision artificielle et de systèmes de transmission de données.
  • Concevoir des modèles et algorithmes d’aide au diagnostic rapide des défaillances des robots.

Programme et méthodologie de recherche

Dans un premier temps, il s’agira de réaliser une revue de la littérature sur la fiabilité et la maintenance des robots avec un intérêt particulier porté aux robots munis de systèmes de vision artificielle et de systèmes de transmission de données.

Ensuite, seront traitées en parallèle les trois problématiques suivantes impliquant les trois sous-projets ci-dessous (une thèse pour le premier et une thèse pour les deux autres):  

  • On cherchera à développer une démarche de conception optimale de robots (sélection des composantes et de leur structure de fonctionnement d’un point de vue fiabiliste). Ceci tenant compte des politiques de maintenance et de gestion des pièces de rechange, ou des contrats de maintenance et de garantie envisagés durant le cycle de vie du robot chez l’exploitant.
  • Les robots étant des systèmes complexes multi-composants impliquant une ou plusieurs formes de dépendance (économique, stochastique ou structurelle), on cherchera à modéliser mathématiquement des stratégies optimales d’inspection et de maintenance de tels systèmes tenant compte particulièrement de la complexité supplémentaire induite par les sous-systèmes de vision et de transmission de données.
  • Afin de réduire l’indisponibilité des robots en cours d’exploitation, nous envisageons de développer des algorithmes et outils d’aide au diagnostic rapide des défaillances aléatoire pouvant survenir au niveau des sous-systèmes du robot, particulièrement celui de la vision et celui de la transmission des données.

Echéancier de mise en œuvre du projet

–   1ère année : Etude détaillée de la littérature sur la fiabilité et la maintenance des robots des points de vue conception, contrats de maintenance et cycle de vie.

–   2ème année : Développement des modèles et algorithmes relatifs aux trois sous-projets décrits ci-dessus

–   3ème année : Suite des développements entamés durant la deuxième année et expérimentation numérique relative à chacun des trois sous-projets

–   4ème année : Finalisation de chaque sous-projet avec rédaction et soumission d’articles à des revues spécialisées.

Coopération et partenariat

  • University of Michigan. Computer and information Science Department, Dearborn, USA.

Nom du correspondant : Prof. Marouane Kessentini. Directeur du SBSE – Michigan Research Lab.

  • Université de Lorraine. Laboratoire de génie industriel et de Maintenance (LGIPM), France.

Nom du correspondant : Prof. Nidhal Rezg

A noter que ce laboratoire portait le nom suivant à la signature de la convention : Laboratoire de génie industriel et de Production de Metz (LGIPM). Il était rattaché à l’Ecole Nationale d’ingénieurs de Metz.

Résultats obtenus (publications, brevets, thèses, habilitations, …)

  • Bahria, N., Dridi, I.H. Chelbi, A., and Bouchriha, H (2020): Joint Design of Control Chart. Production and Maintenance policy for unreliable manufacturing systems. Journal of Quality in Maintenance Engineering. Vol. 27, Issue 4. DOI 10.1108/JQME-01-2020-0006
  • Amir Baklouti, Lahcen Mifdal, Sofiene Dellagi, Anis Chelbi (2020) : An optimal preventive maintenance policy for a solar photovoltaic system. J. Sustainability, 2020, 12(10), 4266; https://doi.org/doi:10.3390/su12104266

Retombées socio-économiques du projet

L’exploitation d’unités de vision robotisée dans l’industrie, dans le domaine médical et dans les domaines militaire et sécuritaire implique des exigences très élevées en termes de fiabilité et de maintenabilité. Il est donc crucial de mettre à disposition des exploitants de tels robots des politiques de maintenance efficaces et des outils d’aide au diagnostic rapide des défaillances.

Dans la pratique, ceci aura pour effet direct la réduction des coûts d’exploitation via l’optimisation des actions de maintenance préventive (ou prédictive) visant à réduire la fréquence des pannes d’une part, et la minimisation des durées de diagnostic et de réparation des défaillances aléatoires, d’autre part. Ainsi, les différents acteurs exploitant ces types de robots verront leur coût d’exploitation réduits au minimum tout en garantissant des niveaux de fiabilité et de disponibilité satisfaisants.