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http://dspace.ensta.edu.dz/jspui/handle/123456789/106
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | BENSALEM, Hafsa | - |
dc.contributor.author | ZERROUKI, Kheira | - |
dc.contributor.author | BOUDHAR, Hamza(Directeur de thèse) | - |
dc.date.accessioned | 2023-11-23T14:50:24Z | - |
dc.date.available | 2023-11-23T14:50:24Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.edu.enst.dz/jspui/handle/123456789/106 | - |
dc.description | Projet de fin d’étude d'ingéniorat : Mécatronique : Alger, Ecole Nationale Supérieure De Technologie Avancées (EX ENST) : 2023 | en_US |
dc.description.abstract | La maintenance prédictive est une forme avancée de la maintenance préventive conditionnelle et systématique, afin d'adapter une politique de maintenance prédictive au sein d’industriel 4.0 IRIS TYRES à Sétif on a basé sur intelligence Artificielle. Elle visait de réduire les couts de maintenance (directes ou indirectes) par association des clusters d'AI avec les causes de défaillance de système nous avons choisi à étudié classé dans la table d'AMDEC. Cette approche nous permet de connaitre les causes principales de défaillance pour objectif de proposer la politique adéquate qui nous permet de proposer la politique de maintenance que nécessite le système. | en_US |
dc.language.iso | fr | en_US |
dc.subject | AI | en_US |
dc.subject | La maintenance Prédictive | - |
dc.subject | AMDEC | - |
dc.subject | les couts de maintenance | - |
dc.title | Proposition D’une Approche Basée Sur L’intelligence Artificielle Permettant D’adopter Une Politique De Maintenance Prédictive | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Appears in Collections: | ING- Génie Industriel (Management et Ingénierie de la Maintenance Industrielle) |
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File | Description | Size | Format | |
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PFE -2023-MIMI-Bensalem Zerrouki - BENSALEM HAFSA.pdf | Projet d'ingéniorat | 3.78 MB | Adobe PDF | View/Open |
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