Forward-looking maintenance models in the context of Industry 4.0: from prognosis to post-pregnancy decision with memory (MAP 4.0) (Q3678706): Difference between revisions
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Revision as of 11:18, 22 November 2021
Project Q3678706 in France
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Forward-looking maintenance models in the context of Industry 4.0: from prognosis to post-pregnancy decision with memory (MAP 4.0) |
Project Q3678706 in France |
Statements
51,500.0 Euro
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103,000.0 Euro
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50.0 percent
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1 October 2018
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31 December 2022
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UNIVERSITE DE TECHNOLOGIE DE TROYES
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48°17'53.63"N, 4°4'24.85"E
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10000
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La maintenance prévisionnelle a pour base une analyse en temps réel des données issues de capteurs de manière à établir une projection des évolutions futures et un pronostic de dysfonctionnement. L'élaboration optimale de solutions de maintenance prévisionnelle intégrées permet aux fabricants de matériel de proposer des approches unifiées et des services à distance tout en sécurisant les budgets des services fournis. Il s'agit d'accroitre la productivité, d'éviter des temps d'arrêts coûteux par une meilleure planification des actions de maintenance et une gestion adaptée des pièces de rechange et de la production. Les modèles de maintenance actuels nécessitent certaines hypothèses contraignantes vis à vis de mises en application réelle. L'objectif du projet est de lever des verrous méthodologiques lorsque les actions de maintenance sont imparfaites et de natures diverses. Il s'agit de prendre en compte l'historique des actions de maintenances sur un système donné. Ces configurations sont relatives aux effets de la maintenance avec mémoire. Leur intégration dynamique dans le processus de décision est au centre du projet. D'un point de vue scientifique, il s'agit de trouver des outils probabilistes élaborés permettant d'enrichir les modèles existants. De nouveaux modèles promettent des retombées économiques, sociétales et environnementales liées au contrôle qualité ainsi qu'à la réduction des coûts et des conséquences imputables aux pannes et aux accidents industriels. (French)
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Predictive maintenance is based on real-time analysis of sensor data in order to provide a projection of future developments and a prognosis of malfunction. The optimal development of integrated forward-looking maintenance solutions allows hardware manufacturers to offer unified approaches and remote services while securing the budgets of the services provided. The aim is to increase productivity, avoid costly downtimes through better planning of maintenance actions and appropriate management of spare parts and production. Current maintenance models require certain binding assumptions with respect to actual implementation. The objective of the project is to remove methodological locks when maintenance actions are imperfect and of various kinds. The aim is to take into account the history of maintenance actions on a given system. These configurations relate to the effects of memory maintenance. Their dynamic integration into the decision-making process is central to the project. From a scientific point of view, it is a question of finding probabilistic tools developed to enrich existing models. New models promise economic, societal and environmental benefits related to quality control and reduced costs and consequences due to industrial failures and accidents. (English)
18 November 2021
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Identifiers
CA0018950
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