VirMaLab — atelier virtuel de maintenance: un outil d’aide à la décision pour l’optimisation des politiques de maintenance

Cet article introduit une approche generique nommee VirMaLab (pour atelier virtuel de maintenance) permettant de developper des modeles de maintenance, basee sur la fiabilite, de systemes multicomposants et multietats. S’appuyant sur le formalisme des modeles graphiques probabilistes (MGP) [ou reseaux bayesiens (RB)], cette approche stochastique modelise aussi bien les processus de degradation caracterisant le systeme etudie (une approche semimarkovienne originale sera proposee pour cela) que les procedures de diagnostic mises en œuvre et les actions de maintenance qui en decoulent. L’integration de couts (d’exploitation, d’indisponibilite, de maintenance…) est egalement possible. A titre d’illustration, deux applications de cette demarche sont introduites, dediees a la maintenance du rail. La premiere s’interesse a l’optimisation du compromis regeneration / reparation pour le troncon central du RER A, tandis que la seconde vise a permettre l’evaluation et la comparaison de differentes strategies de maintenance pour la prevention de la rupture du rail dans un contexte de modernisation des automatismes de lignes a roulement fer du metro parisien. null