ANALYSE COMPARATIVE DES APPROCHES D’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE POUR L’OPTIMISATION DES PROCESSUS DE MAINTENANCE INDUSTRIELLE

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dc.contributor.authorBOUAZIZ Mohamed Lamine
dc.contributor.authorSAADI Daya El Hak
dc.contributor.authorBOUACHA Ismail (Encadrant)
dc.contributor.authorDRISS Imen (Co-Encadrant)
dc.date.accessioned2024-10-23T11:01:58Z
dc.date.available2024-10-23T11:01:58Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractDans ce projet, nous avons effectué une étude comparative qui explore l’intersection de l’IA, des systèmes de gestion de la maintenance informatisée (GMAO), et la maintenance prédictive, un domaine de recherche essentiel qui cherche à optimiser la gestion des actifs et à réduire les temps d’arrêt, les systèmes de GMAO traditionnels ne s’adaptent souvent pas aux environnements dynamiques et prédisent les pannes de manière proactive, les techniques d’IA, y compris les algorithmes bio-inspirés, le ML, et DL, offrent des solutions prometteuses. Pourtant, les praticiens manquent de directives claires sur l’approche à adopter pour la maintenance prédictive. En comparant ces méthodes d’IA, nous cherchons à identifier l’approche la plus efficace pour améliorer les capacités de GMAO. Cette recherche comble le fossé entre la théorie et la mise en oeuvre pratique, en fournissant des informations exploitables pour les professionnels de la maintenance.
dc.identifier.urihttp://172.16.16.5:4000/handle/123456789/220
dc.language.isofr
dc.publisherECOLE NATIONALE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIE ET D’INGENIERIE - ANNABA
dc.titleANALYSE COMPARATIVE DES APPROCHES D’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE POUR L’OPTIMISATION DES PROCESSUS DE MAINTENANCE INDUSTRIELLE
dc.typeThesis
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Mémoires MASTER (GI)