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Gestion et Conduite des Systèmes de Production
Laboratoire des Sciences pour la Conception, l'Optimisation et la Production de Grenoble
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Séminaire GCSP - mardi 14 octobre 2014 - 13h - C319 - Présentation de Asma Abu Samah

Mardi 14 octobre 2014 à 13h en salle  C319, Bât C, Site Viallet Grenoble INP

Nous aurons le plaisir d'écouter Asma Abu Samah, doctorante en 2A, sous la
direction d'Eric Zamai et Michel Tollenaere. Elle nous présentera ses travaux effectués dans le cadre de sa thèse.

Résumé :
La thèse prend place dans le cadre du projet Européen INTEGRATE. De nos jours et compte tenu du contexte économique fortement concurrentiel dans le domaine du semi-conducteur, une amélioration de la disponibilité des équipements devient plus que jamais un facteur essentiel à considérer. Le contexte de production inhérent s’y caractérise par sa grande complexité et son contexte particulièrement incertain. Les installations de production représentent des coûts d'investissement très importants et sont de fait exploités à la limite de leurs capacités.

Pour améliorer encore l'efficacité de ces équipements de production, une optimisation des placements des maintenances préventives doit être fortement améliorée : intervenir au bon moment, sur le bon équipement ou partie d’équipement. Cela suppose disposer d’indicateurs fiables pour prendre de telles décisions afin de ne pas maintenir inutilement, ou pire, créer un problème qui n’existait pas.

C’est là que réside l’apport de cette thèse. Contribuant ainsi à développer deux indicateurs 1) CDP (Cause Diagnosis Probability), visée à prédire les potentiels défaillances d'un équipement et ses causes  dans le temps et 2) EHI (Equipment Health Index) qui représente l’état de santé des équipements. Ces indicateurs doivent être utilisés pour prédire les dérivés des équipements de production en prenant en compte les liens entre les différents modules d’un équipement. Afin de contribuer à développer des techniques plus performantes de calcul de stratégies pour la prise de décision on intégrera également les différents types de source de données.

Les solutions qui seront proposées devront permettre l'amélioration de : la disponibilité des équipements, de la gestion des ressources, des temps de cycle et du rendement global d’un atelier semi-conducteur.

mise à jour le 17 novembre 2014

  • Tutelle CNRS
  • Tutelle Grenoble INP
  • Université Joseph Fourier
  • Tutelle UMR
Univ. Grenoble Alpes