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## 1. Introduction ### 1.1 Présentation du contexte La complexité croissante des systèmes industriels modernes nécessite une surveillance et une maintenance efficaces pour garantir leur bon fonctionnement et éviter les pannes coûteuses. La maintenance prédictive, qui utilise des données et des ana...

## 1. Introduction ### 1.1 Présentation du contexte La complexité croissante des systèmes industriels modernes nécessite une surveillance et une maintenance efficaces pour garantir leur bon fonctionnement et éviter les pannes coûteuses. La maintenance prédictive, qui utilise des données et des analyses pour prédire les défaillances potentielles des équipements, est devenue une approche de plus en plus populaire pour optimiser les opérations de maintenance et réduire les temps d'arrêt imprévus. ### 1.2 Problématique Cependant, la mise en œuvre de la maintenance prédictive peut être difficile en raison de la quantité massive de données générées par les capteurs et les équipements industriels. Ces données peuvent être bruitées, incomplètes et difficiles à interpréter, ce qui rend difficile l'identification des modèles et des tendances significatifs. De plus, de nombreux systèmes industriels sont complexes et non linéaires, ce qui rend difficile la construction de modèles précis de leur comportement. ### 1.3 Objectifs L'objectif principal de ce projet de fin d'étude est de développer et d'évaluer des techniques d'apprentissage automatique pour la maintenance prédictive dans les systèmes industriels. Plus précisément, nous visons à : * Explorer différentes méthodes d'apprentissage automatique pour la prédiction des défaillances, notamment les réseaux de neurones, les machines à vecteurs de support et les arbres de décision. * Développer un modèle de maintenance prédictive capable de prédire avec précision les défaillances des équipements dans un système industriel complexe. * Évaluer les performances du modèle en utilisant des données réelles provenant d'un système industriel. * Identifier les facteurs clés qui contribuent aux défaillances des équipements et fournir des recommandations pour améliorer la fiabilité du système. ### 1.4 Organisation du rapport Ce rapport est organisé comme suit : * **Chapitre 2** : Présente les concepts de base de la maintenance prédictive et de l'apprentissage automatique, ainsi qu'une revue de la littérature existante sur l'application de l'apprentissage automatique à la maintenance prédictive. * **Chapitre 3** : Décrit la méthodologie utilisée pour développer le modèle de maintenance prédictive, y compris la collecte et le prétraitement des données, la sélection des caractéristiques et la construction du modèle. * **Chapitre 4** : Présente les résultats de l'évaluation du modèle, y compris les mesures de performance et l'analyse des facteurs clés contribuant aux défaillances des équipements. * **Chapitre 5** : Conclut le rapport en discutant les implications des résultats et en proposant des pistes pour les recherches futures. ## 2. État de l'art ### 2.1 Maintenance prédictive La maintenance prédictive est une approche de la maintenance qui utilise des données et des analyses pour prédire les défaillances potentielles des équipements avant qu'elles ne surviennent. L'objectif de la maintenance prédictive est d'optimiser les opérations de maintenance en effectuant la maintenance uniquement lorsque cela est nécessaire, ce qui réduit les temps d'arrêt imprévus et les coûts de maintenance.