Application Mobile Pour La Maintenance Prédictive Des Systèmes Industriel , Casd’ Étude : Pompe Réacteur De Sonatrach Et Base De Donnée Sturboréacteurs De Nasa
2023
Autre
Sciences Et Technologie

École Nationale Supérieure Des Technologies Avancées

S
SAHRAOUI, Mohamed Amin
T
TALHI, Nadir
R
REZGUI, Wail (Directeur de thèse)

Résumé: Ce projet développe des modèles prédictifs utilisant l'apprentissage automatique pour estimer la Durée de Vie Restante (RUL) des systèmes industriels. Il vise à améliorer la maintenance préventive en identifiant et en prédisant les défaillances potentielles, avec des applications pratiques pour optimiser les opérations de maintenance. Des modèles tels que Prophet, LSTM et SVR sont utilisés, et une application mobile et bureautique est développée pour saisir les données et obtenir des prédictions de durée de vie restante. Ce projet encourage l'adoption de ces modèles prédictifs dans les entreprises industrielles pour améliorer l'efficacité de la maintenance. Des perspectives d'amélioration et de recherche future sont également identifiées.

Mots-clès:

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