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Communication Dans Un Congrès Année : 2019

Optimal predictive maintenance policy for multi-component systems

Résumé

We present an optimization problem for the maintenance of a multi-component system subject to random deteriorations or failures of its components, resulting in the evolution of the overall system’s state. The system can be required to perform missions with deterministic occurrences and durations. Our long term objective is to set up an optimized maintenance policy to ensure the smooth running of missions while minimizing maintenance costs. The main idea of this work is to propose a mathematical model for the evolution of the system by using the formalism of a Markov Decision Processes (MDP). Through Monte Carlo simulations, we compare the performances of several reference policies.
Nous présentons un problème d'optimisation pour la maintenance d'un système multi-composants sujet à des détériorations ou défaillances aléatoires de ses composants, en-traînant l'évolution de l'état général du système. Le système peut être requis pour effectuer des missions de fréquences et durées déterministes. Notre objectif à long terme est de mettre en place une politique de maintenance optimisée afin de garantir le bon déroulement des missions tout en minimisant les coûts de maintenance. L'idée principale de ce travail est de proposer un modèle mathématique pour l'évolution du système en utilisant le formalisme d'un Processus Marko-vien Décisionnel (MDP). Par simulations de Monte Carlo, nous comparons les performances de plusieurs politiques de référence.
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Dates et versions

hal-02376646 , version 1 (22-11-2019)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02376646 , version 1

Citer

Tiffany Cherchi, Camille Baysse, Benoîte de Saporta, François Dufour. Optimal predictive maintenance policy for multi-component systems. JdS 2019 - 51èmes Journées de Statistique, Jun 2019, Nancy, France. ⟨hal-02376646⟩
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