Gestion dynamique des connaissances de maintenance pour des environnements de production de haute technologie a fort mix produit

Le progres constant des technologies electroniques, la courte duree de vie commerciale des produits, et la diversite croissante de la demande client font de l'industrie du semi conducteur un environnement de production contraint par le changement continu des mix produits et des technologies. Dans un tel environnement, le succes depend de la capacite a concevoir et a industrialiser de nouveaux produits rapidement tout en gardant un bon niveau de criteres de cout, rendement et temps de cycle. Une haute disponibilite des capacites de production est assuree par des politiques de maintenance appropriees en termes de diagnostic, de supervision, de planification et des protocoles operatoires. Au demarrage de cette etude, l'approche AMDEC (analyse des modes de defaillance, leurs effets et de leur criticite) etait seule mobilisee pour heberger les connaissances et le savoir faire des experts. Neanmoins, la nature evolutive du contexte industriel requiert la mise a jour a des frequences appropriees de ces connaissances pour adapter les procedures operationnelles aux changements de comportements des equipements et des procedes. Cette these entend montrer que la mise a jour des connaissances peut etre organisee en mettant en place une methodologie operationnelle basee sur les reseaux bayesiens et la methode AMDEC. Dans cette approche, les connaissances et les savoir faire existants sont tout d'abord capitalises en termes des liens de cause a effet a l'aide de la methode d'AMDEC pour prioriser les actions de maintenance et prevenir leurs consequences sur l'equipement, le produit et la securite des personnels. Ces connaissances et savoir faire sont ensuite utilises pour concevoir des procedures operationnelles standardisees permettant le partage des savoirs et savoir faire des experts. Les liens causaux stockes dans l'AMDEC sont modelises dans un reseau bayesien operationnel (O BN) afin de permettre l'evaluation d'efficacite des actions de maintenance et, par la meme, la pertinence des connaissances existantes capitalisees. Dans un contexte incertain et tres variable, l'execution appropriee des procedures est mesuree a l'aide des indicateurs standards de performance de maintenance (MPM) et la precision des connaissances existantes en evaluant la precision de l'O BN. Toute derive de ces criteres conduit a l'apprentissage d'un nouveau reseau bayesien non supervise (U BN) pour decouvrir de nouvelles relations causales a partir de donnees historiques. La difference structurelle entre O BN et U BN met en evidence de nouvelles connaissances potentielles qui sont validees par les experts afin de modifier l'AMDEC existante ainsi que les procedures de maintenance associees. La methodologie proposee a ete testee dans un des ateliers de production contraint par un haut mix de produits pour demontrer sa capacite a renouveler dynamiquement les connaissances d'experts et d'ameliorer l'efficacite des actions de maintenance. Cette experimentation a conduit a une diminution de 30% des reprises d'operations de maintenance attestant une meilleure qualite des connaissances modelisees dans les outils fournis par cette these.