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Ce mémoire traite des questions posées par un intégrateur de technologies qui rencontre des problèmes techniques sur une unité de cogénération installée dans une laiterie en 2018. L’objectif du mémoire est de répondre aux deux questions suivantes : comment optimiser les revenus de la cogénération en termes de certificats verts et comment réduire les défaillances techniques de l’installation ?
Pour tenter d’y répondre, des outils d’intelligence artificielle développés par la société partenaire du projet industriel sont utilisés.
Ainsi, la mise en application de ces algorithmes de machine learning a permis d’identifier les éléments déterminants pour l’optimisation des rendements thermiques des consommateurs vapeur, basse température et haute température. Le rendement de l’installation de la cogénération a également été analysé dans le cas d’une production thermique discontinue pour tenir compte des différents modes de fonctionnement du processus de production.
Pour les défaillances de l’installation, un plan de maintenance est proposé en application de la méthode reliability centered maintenance (RCM) et un exemple didactique complet est développé sur une motopompe. Un schéma de maintenance prédictive, élaboré à l'aide d'outils de machine learning basé sur le modèle inductive system health monitoring (ISHM) est également proposé. Son efficacité en termes de réduction des défaillances techniques est démontrée.
L’utilisation des techniques d’intelligence artificielle a permis de répondre aux attentes en termes d'amélioration des retours financiers de l'investissement et de maintien des installations techniques. La pertinence et l’efficacité des résultats obtenus sont toutefois étroitement liées à l'accès à des données relatives au process, de qualité, sur un maximum de variables et sur une période suffisamment longue.

Unité de cogénération --- machine learning --- maintenance --- maintenance prédictive --- certificats verts --- optimisation --- Ingénierie, informatique & technologie > Ingénierie civile

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La mise en service de nouveaux équipements sur une ligne d'embouteillage au sein des installations extit{AB InBev} de Jupille, fessant donc partie du plus grand groupe brassicole au monde, représente un véritable défi pour le département de services techniques. Effectivement, de nouveaux équipements impliquent une faible compréhension de leur fonctionnement, ainsi qu'une variation non-habituelle des méthodes de travail.

La croissance exponentielle du nombre d'incidents due à la vieillesse des machines de palettisation, de dépalettisation et de lavage des casiers entraîna leur remplacement. Il en résulte un investissement dans des équipements implémentant des innovations mécaniques non-usuelles pour le département. Ce travail de fin d'études fut effectué au sein du département de services techniques, afin de concevoir des outils de maintenance fondamentaux suivant les protocoles de normalisation interne VPO. En pratique, ceci résulta en la création de plans de maintenance établissant ainsi une maintenance périodique et la mise en place d'analyses vibratoires fréquentes rendant possible la maintenance préventive.

La problématique principale fut la faible compréhension du fonctionnement des équipements par le personnel. Afin de contrebalancer ce fait, il fut décidé d'ajouter un complément de localisation visuelle aux plans de maintenance. Par la suite, la réalisabilité de la maintenance périodique en une limite de temps donnée est étudiée et une planification particulière de cette maintenance est proposée.

Ce travail de fin d'études s'efforce de résumer les informations importantes concernant les nouveaux équipements, ainsi que de motiver, décrire et justifier la mise en place de maintenances permettant de prolonger un maximum la durée d'utilisation de ces équipements, maximisant ainsi la rentabilité des investissements faits par leur acquisition.

Ligne d'embouteillage --- laveuse caisiers --- durée de vie --- maintenance prédictive --- maintenance préventive --- planification de maintenances --- palettisation --- dépalettisation --- Ingénierie, informatique & technologie > Ingénierie mécanique