Modélisation des Performances de Fiabilité pour les Systèmes de Fabrication Reconfigurables - PASTEL - Thèses en ligne de ParisTech Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2023

Reliability Performance Modeling For Reconfigurable Manufacturing System

Modélisation des Performances de Fiabilité pour les Systèmes de Fabrication Reconfigurables

Tian Zhang
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1361667
  • IdRef : 276136640

Résumé

The assessment of reconfigurable manufacturing system reliability is critical due to the complexity of the system and the potential consequences of failures in critical applications. During re-configurations, the quantity of interactions and interfaces can be substantial, the configuration orders and the causalities between configurations can have non-negligible effects on the reliability of the system. Therefore, the main research in this thesis is how the decisions made for reconfigurable manufacturing system impact the different aspects of reliability performance throughout the entire processing procedure, despite the increasing complexity of these systems. A proposed framework for reliability performance analysis for reconfigurable manufacturing system helps to verify whether the interactions and interfaces have impact on the reliability performance of an RMS, through analyzing the system, evaluating potential impacts, and assessing their significance. In the framework, models based on Markov chain managed to present the configuration orders and causalities between configurations. Two probabilistic models to describe the reliability performance include one based on the Exponential distribution and the other based on the Weibull distribution. For the Exponential distribution based model, results have proved that configuration orders have no impact on reliability. While for the Weibull distribution based model, the impact is significant. Besides, a model based on optimistic or pessimistic evaluation can set limits and measure the significance of the impact based on various situations. In the end, Monte Carlo simulation, sensitivity analysis and usage examples validate and verify the framework proposed.
Les systèmes de production reconfigurables (RMS) deviennent de plus en plus complexes, pour répondre à une production variée de produits et l’analyse de leur performances et fiabilité demeure un enjeu crucial. Lors des reconfigurations, les différents changements et interactions entre les composants du système deviennent importantes et les ainsi les ordres de configurations peuvent avoir un impact non négligeable sur le comportement et la fiabilité des RMS. Ainsi, ces travaux de thèse portent sur l’analyse comment les reconfigurations et les différentes décisions faites sur ce type de système peuvent impacter ses performances de fiabilité en considérant leurs ordres d’importance. Un cadre méthodologique est proposé pour la modélisation et l’évaluation de la fiabilité des RMS. Dans ce cadre, les modèles basés sur la chaîne de Markov ont permis de représente les ordres de configuration et les causalités entre les configurations. Dans un premier temps, deux modèles probabilistes, un basé sur la distribution exponentielle et l'autre sur la distribution de Weibull, sont proposés et implémentés pour estimer et évaluer la fiabilité des RMS. Les résultats d’analyse basée sur le modèle dépendant de la distribution exponentielle, ont mis en exergue que les ordres de configuration n'ont pas d'impact sur la fiabilité. En revanche, pour le modèle basé sur la distribution de Weibull, l'impact s’avère significatif. Ensuite, un modèle basé sur une évaluation optimiste ou pessimiste est développé afin mesurer l'importance de l'impact en fonction de diverses situations. Des applications sur des exemples de systèmes à travers de la simulation Monte Carlo et l’analyse de sensibilité, sont réalisées enfin afin de valider les modèles proposés.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04496048 , version 1 (08-03-2024)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04496048 , version 1

Citer

Tian Zhang. Modélisation des Performances de Fiabilité pour les Systèmes de Fabrication Reconfigurables. Modélisation et simulation. HESAM Université, 2023. Français. ⟨NNT : 2023HESAE039⟩. ⟨tel-04496048⟩
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