La maintenance prévisionnelle, une thèse appliquée aux enjeux de l’industrie du futur

Quel est le sujet de votre thèse ?

Laurent : Mon sujet porte sur la maintenance prévisionnelle. Le but est de pronostiquer les défaillances des équipements des systèmes complexes qui risquent d’entraîner un problème en production, dans une optique d’optimisation de la maintenance. Nous travaillons sur des machines d’usinage, avec un cas d’usage sur une machine de fraisage 5 axes, qui doit fonctionner en permanence. La problématique est la suivante : en règle générale, en raison de nos rythmes de production ou des volumes limités de certaines séries, nous ne disposons pas de suffisamment de données issues de la machine pour mettre en place un modèle d’intelligence artificielle. Nous tentons de faire ce que l’on appelle une hybridation de modèles : nous prenons des données issues de la physique et nous les « hybridons » avec des données issues de la machine. Cela est intéressant notamment quand les données de la machine sont compliquées à récupérer, pour des questions de coût ou d’instrumentation. Nous disposons ainsi d’un modèle de prévisions robuste et fiable, sans avoir besoin de davantage de données de la machine. L’originalité de la thèse porte ainsi sur cette nouvelle méthodologie d’hybridation, sachant que celle-ci pourrait être adaptée à tous les systèmes complexes : aussi bien les missiles que les trains, les voitures, etc.

En quoi ce sujet est-il d’intérêt pour MBDA ? Et pour le laboratoire I2M ?

Laurent : Cela va constituer une amélioration de nos moyens de production dans leur globalité : meilleure disponibilité des machines, meilleure gestion des stocks, amélioration de l’aide à la décision et une meilleure qualité de production. Le but est de simplifier la vie et le quotidien des équipes de maintenance et de production. Ce qui est spécifique à cette thèse, c’est son côté hyper opérationnel, avec des résultats applicables d’ici la fin de ma thèse. Grâce à ce travail, nous nous plongeons encore plus dans l’industrie du futur, avec de nouvelles technologies qui intéressent la plupart des acteurs mondiaux du domaine.

La question de la maintenance prévisionnelle est notamment suivie de près par la DGA via l’Agence d’Innovation de Défense, pour répondre aux besoins des forces armées dans le contexte actuel d’économie de guerre. Produire plus nécessite de produire bon du premier coup. La maintenance prévisionnelle joue donc un rôle essentiel pour optimiser toutes les étapes de production.

Du côté du laboratoire, qui travaille depuis quatre ans sur les méthodologies d’hybridation, cette collaboration apporte une dynamique positive. La thèse permet d’avoir un cas d’usage réel d’une production avec beaucoup de données et une dimension industrielle.

Comment s’articule la relation entre le laboratoire, MBDA et vous ?

Laurent : MBDA a lancé un appel à manifestation d’intérêt sur le sujet. Le laboratoire I2M a été retenu, et ma candidature a été acceptée. Ce qui m’intéressait chez MBDA, c’est la possibilité de travailler sur un sujet très technique, sur lequel l’entreprise avait de la maturité, avec des moyens conséquents. J’ai commencé en octobre 2022, avec une première période de trois mois dans l’entreprise pour bien cerner les enjeux industriels. Depuis janvier 2023, j’alterne un mois et demi sur le site de Bourges, et un mois et demi au laboratoire I2M de l’école doctorale des Arts et Métiers de Bordeaux. Cela me permet de garder une grande proximité entre l’entreprise et le laboratoire. Je peux ainsi rapidement tester mes modèles, voir s’ils ont du sens et répondent à un besoin. C’est une vraie chance de pouvoir travailler dans les deux mondes, celui de la recherche, et celui de l’industrie.

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