@mastersthesis {7298,
	title = {Pronostic industriel distribu{\'e} des syst{\`e}mes complexes {\`a} base d\&$\#$39;agents},
	year = {2021},
	type = {mastersDoctorat LMD},
	abstract = {Les syst{\`e}mes industriels deviennent plus complexes en raison, notamment, de leur taille croissante et de l{\textquoteright}int{\'e}gration des nouvelles technologies. En vieillissant, ces syst{\`e}mes deviennent plus vuln{\'e}rables aux d{\'e}faillances et leurs activit{\'e}s de maintenance sont difficiles et co{\^u}teuses. Cette situation, combin{\'e}e aux exigences de productivit{\'e}, de croissance des b{\'e}n{\'e}fices, de disponibilit{\'e} op{\'e}rationnelle et de s{\'e}curit{\'e}, pousse les praticiens et les chercheurs {\`a} d{\'e}velopper des outils et des m{\'e}thodes innovants. Les activit{\'e}s de maintenance constituent l{\textquoteright}un des leviers possibles. En entretenant le syst{\`e}me, nous pouvons r{\'e}duire les co{\^u}ts globaux de son cycle de vie, augmenter sa disponibilit{\'e}, am{\'e}liorer la s{\'e}curit{\'e} des op{\'e}rateurs et r{\'e}duire les incidents environnementaux. Les t{\^a}ches de maintenance peuvent {\^e}tre soit curatives, soit pr{\'e}ventives. Cependant, cela n{\textquoteright}est pas encore suffisant parce que les pi{\`e}ces de rechange ne sont pas disponibles ou pas suffisantes au moment de la panne ou simplement parce que les ressources n{\'e}cessaires (les responsables de la maintenance) sont occup{\'e}es. Une "meilleure" solution pourrait alors {\^e}tre une maintenance pr{\'e}dictive, qui peut {\^e}tre effectu{\'e}e dans le framework du pronostic. Dans ce cadre nous essayons de pr{\'e}voir l{\textquoteright}{\'e}tat de sant{\'e} du syst{\`e}me, puis on planifie les actions appropri{\'e}es en fonction des r{\'e}sultats des pr{\'e}visions. Ce travail s{\textquoteright}inscrit dans au domaine du pronostic de la PHM et de la gestion de la sant{\'e}. Les techniques de PHM visent {\`a} pr{\'e}dire la dur{\'e}e de vie restante de l{\textquoteright}{\'e}quipement. Cependant, elles ont eu tendance {\`a} {\^e}tre utilis{\'e}es dans un contexte local avec une int{\'e}gration limit{\'e}e des solutions distribu{\'e}es. Dans les syst{\`e}mes complexes, le comportement {\'e}mergent est plus compliqu{\'e} que la somme des comportements de leurs parties constitutives. Ce comportement implique la propagation de d{\'e}fauts entre les parties et n{\'e}cessite des informations sur la fa\c con dont les parties sont li{\'e}es. Dans cette th{\`e}se, nous proposons une approche multi-agent pour la pr{\'e}diction de la RUL au niveau du syst{\`e}me. Ensuite, l{\textquoteright}approche propos{\'e}e est {\'e}tendue {\`a} la PHM m{\'e}dicale avec une {\'e}tude de cas},
	url = {http://eprints.univ-batna2.dz/1964/},
	author = {Khaled, Benaggoune}
}
