Maintenance Et Fiabilit� de Syst�mes Industriels

Ce livre prsente mes travaux de thse concernant l'optimisation de la maintenance et la fiabilit dans un contexte doublement censur. Ce livre est divis en deux parties distinctes. La premire partie traite de l'application des rseaux baysiens en maintenance et propose une mthodologie de construction de ces modles partir d'avis d'experts. Des indices permettant l'analyse du rseau et l'identification des variables critiques sont donns. Les actions de maintenance sont intgres comme nouveaux sommets du graphe. Une intgration du retour d'exprience est propose par une infrence baysienne, en quantifiant la confiance attribue aux avis d'experts. La deuxime partie traite de la fiabilit dans un contexte doublement censur. Nous tudions les proprits asymptotiques des estimateurs du maximum de vraisemblance pour la loi de Weibull. Une infrence baysienne est propose avec des lois a priori informatives et non informatives. De plus, nous modlisons par des variables caches un facteur humain, reprsentant des manques d'information lors d'oprations de maintenance et rsolvons ce problme par maximum de vraisemblance et par une infrence baysienne.