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par auteur:
Soltane , Amel , 1993-....
Zolghadri , Marc , 1966-....
Barkallah , Maher
Le Cardinal , Julie
Chelbi , Anis
Bonjour , Eric
Addouche , Sid-ali
Haddar , Mohamed , 1963-.... , chercheur en mécanique
Akrout , Ali , 1973-....
CY Cergy Paris Université , 2020-....
École nationale d'ingénieurs de Sfax , Tunisie
École doctorale Sciences et ingénierie , Cergy-Pontoise, Val d'Oise
Laboratoire Quartz , Saint-Ouen, Seine-Saint-Denis
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Auteur :
Soltane , Amel , 1993-....
Zolghadri , Marc , 1966-....
Barkallah , Maher
Le Cardinal , Julie
Chelbi , Anis
Bonjour , Eric
Addouche , Sid-ali
Haddar , Mohamed , 1963-.... , chercheur en mécanique
Akrout , Ali , 1973-....
CY Cergy Paris Université , 2020-....
École nationale d'ingénieurs de Sfax , Tunisie
École doctorale Sciences et ingénierie , Cergy-Pontoise, Val d'Oise
Laboratoire Quartz , Saint-Ouen, Seine-Saint-Denis
Titre :
Méthodes et outils pour la conception de produits/systèmes en tenant compte de l'obsolescence et la raréfaction , Amel Soltane ; sous la direction de Marc Zolghadri et de Maher Barkallah
Editeur :
2021
Notes :
Thèse soutenue en co-tutelle
Titre provenant de l'écran-titre
Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Sciences et ingénierie
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire Quartz (Saint-Ouen, Seine-Saint-Denis) (Laboratoire)
Autre(s) contribution(s) : Julie Le Cardinal (Président du jury) ; Marc Zolghadri, Maher Barkallah, Anis Chelbi, Eric Bonjour, Ali Akrout (Membre(s) du jury) ; Anis Chelbi, Eric Bonjour, Sid-Ali Addouche, Mohamed Haddar (Rapporteur(s))
Thèse de doctorat STIC (sciences et technologies de l'information et de la communication) - ED SI CY Cergy Paris Université 2021
Thèse de doctorat STIC (sciences et technologies de l'information et de la communication) - ED SI École nationale d'ingénieurs de Sfax (Tunisie) 2021
Les entreprises doivent être en mesure d'améliorer la conception de leurs produits pour s'assurer qu'ils continuent à répondre aux besoins évolutifs des clients. Les changements de système peuvent également être induits par les progrès de la recherche et du développement ou par les réglementations imposées par des organismes nationaux ou internationaux qui amènent les entreprises à modifier leurs conceptions. Parmi les différents types de changements, notre travail se concentre sur l'étude de ceux générés par l'obsolescence. Un produit ou un système est obsolète lorsqu'il ne répond plus aux fonctionnalités attendues par les clients. Le concepteur doit être alors capable de concevoir des systèmes de telle sorte qu'un problème d'obsolescence ait le moins de conséquences indésirables possibles. Le fait qu'un système reste peu sensible aux changements imposés par la résolution de l'obsolescence est appelé résilience. Nos travaux visent à contribuer à la prise en compte de l'obsolescence dès les premières étapes de la conception d'un système. Les problèmes consistent alors à cartographier, à caractériser et à quantifier les effets possibles d'une obsolescence initiale et les obsolescences dérivées qu elle génère. Pour ce faire, nous proposons une méthodologie de conception résiliente à l obsolescence pour les systèmes, appelée Obsolescence Resilience By Construct, ORByC .La toute première étape consiste à expliciter les dépendances internes de l'architecture du système. Nous avons choisi l'une des méthodologies d'ingénierie système les plus établies, ARCADIA. Les modèles obtenus par l application de cette méthodologie fournissent suffisamment d'informations, et cela à un niveau de détail souhaité, pour être en mesure de cartographier les différents types de dépendances entre les composants et/ou les fonctions. Ces dépendances sont représentées par des matrices DSM (Design Structure Matrix) et DMM (Domain Mapping Matrix) pour construire un graphe de dépendance unique. Celui-ci est ensuite transformé en un graphe orienté probabiliste, i.e. le réseau Bayésien, qui appartient à la famille des modèles graphiques probabilistes. La particularité de ces réseaux est liée à leur capacité à modéliser des connaissances imparfaites entachées d incertitude. Ces réseaux offrent la possibilité de mener diverses études quantitatives (diagnostiques ou pronostiques par exemple). Celle-ci permet aux concepteurs d étudier la résilience du système face aux divers scénarios d'obsolescence et ainsi de mettre en œuvre les choix judicieux de conception.
Companies must be able to improve the design of their products to ensure that they continue to meet the evolving needs of customers. System changes can also be driven by advances in research and development or by regulations imposed by national or international bodies that cause companies to modify their designs. Among the different types of changes, our work focuses on the study of those generated by obsolescence. A product or a system is obsolete when it no longer meets the functionalities expected by the customers. The designer must then be able to design systems in such a way that an obsolescence problem has the least possible undesirable consequences. The fact that a system remains insensitive to changes imposed by the resolution of obsolescence is called resilience. Our work aims at contributing to the consideration of obsolescence at the early stages of system design. The problems then consist in mapping, characterizing and quantifying the possible effects of an initial obsolescence and the derived obsolescences it generates. To do so, we propose an obsolescence resilient design methodology for systems, called "Obsolescence Resilience By Construct, ORByC".The very first step is to make explicit the internal dependencies of the system architecture. We have chosen one of the most established system engineering methodologies, ARCADIA. The models obtained by the application of this methodology provide enough information, at a desired level of detail, to be able to map the different types of dependencies between components and/or functions. These dependencies are represented by DSM (Design Structure Matrix) and DMM (Domain Mapping Matrix) matrices to build a single dependency graph. This is then transformed into a probabilistic directed graph, i.e. the Bayesian network, which belongs to the family of probabilistic graphical models. The particularity of these networks is linked to their capacity to model imperfect knowledge tainted by uncertainty. These networks offer the possibility of conducting various quantitative studies (diagnostic or prognostic for example). This allows designers to study the resilience of the system in the face of various obsolescence scenarios and thus to implement judicious design choices.
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URL:
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