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Le maintien en condition opérationnelle des systèmes industriels à moindre coût est devenu un facteur critique. Du concept de PHM à la maintenance prédictive 1 décrit l’émergence de cette discipline qui complète les activités traditionnelles de maintenance par une prise en compte plus proactive des défaillances.

Le “Prognostics and Health Management” a globalement pour principe de transformer un ensemble de données brutes recueillies sur l’équipement surveillé en indicateurs de santé dont l’extrapolation dans le temps permet de définir une aide à la décision circonstanciée.

Cet ouvrage présente de façon générale le processus de PHM. Il propose une démarche de génération des données de surveillance représentatives des phénomènes de dégradation des composants critiques qui serviront de base à l’établissement d’indicateurs de santé. Enfin, il détaille les bénéfices apportés par la mise en oeuvre de solutions de PHM dans l’industrie avant d’aborder les problèmes et défis majeurs qu’elle soulève.

  1. PHM et maintenance prédictive
  2. Acquisition : du système aux données
  3. Traitement : des données aux indicateurs de santé
  4. Surveillance d’état, pronostic et durée
    de vie résiduelle : partie A
  5. Surveillance d’état, pronostic et durée
    de vie résiduelle : partie B

Rafael Gouriveau

Rafael Gouriveau est maître de conférences HDR à l’Ecole Nationale Supérieure de Mécanique et des Microtechniques de Besançon (ENSMM). Membre de l’Institut FEMTO-ST, ses activités de recherche portent sur le développement de solutions de Prognostics and Health Management (PHM).

Kamal Medjaher

Kamal Medjaher est professeur des universités à l’Ecole Nationale d’Ingénieurs de Tarbes (ENIT). Membre du Laboratoire Génie de Production (LGP), il conduit ses travaux de recherche dans le domaine du Prognostics and Health Management.

Noureddine Zerhouni

Noureddine Zerhouni est professeur des universités à l’Ecole Nationale Supérieure de Mécanique et des Microtechniques de Besançon (ENSMM). Membre de l’Institut FEMTO-ST, il s’intéresse au Prognostics and Health Management, aux systèmes de maintenance intelligents et à la gestion des connaissances.