RUFEREQ

Philippe WEBER, Marie-Christine SUHNER

Centre de Recherche en Automatique de Nancy (CRAN) CNRS UPRESA 7039

Ecole Supérieure des Sciences et Technologies de l »Ingénieur de Nancy (ESSTIN)

2, rue Jean Lamour

54519 Vandoeuvre-Lès-Nancy Cedex – FRANCE

{philippe.weber,marie-christine.suhner}@esstin.uhp-nancy.fr

Résumé: Cette communication a pour objet d »améliorer les processus décisionnels en maintenance. La modélisation proposée, basée sur la statistique bayésienne, apporte des éléments d »aide à la décision afin de rationaliser la stratégie de maintenance en prenant en compte les données de sûreté de fonctionnement, les aspects économiques liés aux décisions ainsi que leurs conséquences sur la production. Il est ainsi possible de simuler des scénarios afin de sélectionner le meilleur en terme de bénéfice par rapport à la maintenance et à la production.

Abstract: The paper objectives are to improve the decision making in maintenance. The bayesian statistics model provides decision-making elements to rationalise the maintenance strategy. This model takes into account the reliability parameters and the economical aspects linked to the decision and the consequences for the production. Scenario are then simulated in order to specify the decision leading to the best profit with regard to the maintenance costs and the production gain.