Exploration des techniques d'apprentissage supervisé pour l'amélioration de la maintenance prédictive

Abstract

Ce projet de fin d’études se concentre sur l’application de l’apprentissage automatique à la Maintenance Prédictive. Dans un premier temps, une revue approfondie de l’état de l’art de la Maintenance Prédictive est effectuée. La deuxième partie du projet explore les concepts clés de l’apprentissage automatique et leur mise en pratique dans le contexte de la Maintenance Prédictive. Enfin, la troisième partie du projet présente les résultats obtenus lors de l’application des algorithmes d’apprentissage automatique à des ensembles de données spécifiques de la Maintenance Prédictive. Ce projet apporte une contribution

significative à l’amélioration des pratiques de Maintenance Prédictive en utilisant l’ap- prentissage automatique. Les résultats obtenus démontrent l’efficacité des algorithmes sélectionnés pour prédire les pannes et évaluer les performances des systèmes.