Étude et analyse des plateformes de maintenance existantes

Une plateforme de e-maintenance est caractérisée principalement par la coopération et l’intégration des composants logiciels intelligents de support, tandis qu’une plateforme de s-maintenance prend appui sur la collaboration et l’intégration de fonctionnalités autonomes (auto-apprentissage et autogestion du processus de maintenance). Les points clés communs entre ces plateformes sont l’intégration, la synchronisation et la prise en compte du processus complet de maintenance. Dans le cadre de la maintenance conditionnelle (CBM) Jardine et al (Jardine, Daming, & Banjevic, 2006) ont présentés une revue sur les systèmes de diagnostic et de pronostic, en mettant l’accent sur les modèles, les algorithmes et les technologies utilisés pour le traitement des données et la prise de décision. Campos (Campos, 2009) a fait une étude sur l’application et l’intégration des technologies d’informations et de communications et plus spécifiquement sur les outils d’intelligence artificielle, les technologies des agents et le web dans le cadre de la surveillance conditionnelle et la maintenance. Campos classifie ces systèmes selon les technologies utilisées et les catégorise par rapport aux couches OSA-CBM et conclu à la limitation d’exploitation des TIC dans ce cadre.

D’autre part, Levrat et al (Levrat, Iung, & Crespo-Marquez, 2008) ont étudié les différentes définitions de la e- maintenance et ont proposé un cadre de e-maintenance basé sur le framework de Zachman (Sowa & Zachman, 1992), dans l’objectif de donner une méthodologie de déploiement d’un projet de e-maintenance à l’aide de services, de processus, d’organisation et d’infrastructures. Cette étude était plutôt orientée sur la e-maintenance. Par contre, dans (Muller, Marquez, & Iung, 2008) Muller et al après avoir examiné les différents points de vue et définitions de la e-maintenance, ont passé en revue la plupart des systèmes de e-maintenance existantes en les classant selon les objectifs sous jacents à leurs constructions et leurs champs d’exploitation. Plusieurs plateformes de e-maintenance ont été développées ces dernières années, et elles sont opérationnelles aujourd’hui (CASIP, ICAS-AME, INID, WSDF, PROTEUS, TELMA, etc.). Muller et al (Muller, Marquez, & Iung, 2008) constatent qu’il y a quatre types de plateformes : les plateformes propriétaires (i.e. ICAS), les plateformes développées dans des projets européens (i.e. PROTEUS, DYNAMITE) ou bien des plateformes de recherche et/ou d’éducation (i.e. TELMA) et enfin des plateformes issues d’étude théorique (Ribeiro, Barata, & Silvério, 2008) (Han & Yang, 2006). Ils classent ces contributions selon les capacités et les besoins qui sont destinés à être satisfait. Ces différentes contributions sont développées pour la e-maintenance afin de répondre à une (ou plusieurs) des quatre questions suivantes: (1) l’établissement de normes, (2) la conception d’une plateforme de e-maintenance, (3) la formalisation des processus de e-maintenance, et (4) la mise en place de système d’e-maintenance (c.à.d. plateforme + processus).

La première initiative était prise par le projet MIMOSA (The Machinery Information Management Open Systems Alliance) pour développer un système complexe d’information unique pour la gestion de la maintenance (Kahn, 2003). Le projet a eu pour objectif de développer un réseau de collaboration de maintenance en proposant la norme open de protocole EAI (Enterprise Application Integration). L’organisation préconise et développe des caractéristiques d’intégration de l’information pour permettre la gestion et le contrôle de la valeur ajoutée par les solutions ouvertes, intégrées et orientées vers l’industrie. Les solutions développées à partir des îlots d’informations afin de créer une plateforme d’e-maintenance ont été proposées dans ce projet (Mitchell, Bond, Bever, & Manning, 1998). Une architecture fonctionnelle OSA/CBM (Open System Architecture for Condition-Based Maintenance) (Thurston, 2001) dédiée au développement de stratégies de maintenance conditionnelle ou prévisionnelle (Lebold & Thurston, 2001) a été développée à partir du schéma relationnel MIMOSA CRIS pour répondre au besoin d’une norme concernant le flux transactionnel de l’information entre les composants logiciels dans un système CBM et en vue de pour garantir l’interopérabilité entre eux. Elle contient sept modules flexibles dont le contenu (méthodologie et algorithmes) est configurable par l’utilisateur (Figure 2-1). Elle peut être simplifiée et adaptée à chaque besoin industriel en réduisant des modules.