JNI3 – Jumeaux Numériques pour la Maintenance Prédictive et Indicateurs de Santé
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Descriptif du projet
Suivre l’évolution de l’état de santé des systèmes industriels.
Lancé en septembre 2022 pour une durée de quatre ans, le projet JN3 vise à développer et mettre en œuvre des Jumeaux Numériques (JNI) pour le suivi de l’évolution de l’état de santé des systèmes industriels. Il se focalise sur la définition de jumeaux numériques capables d’acquérir des données en temps réel, et de les exploiter pour fournir une estimation de l’état de santé du système industriel. Le jumeau numérique développé devra être capable de prédire et d’optimiser l’évolution de la durée de vie du système en fonction des différents indicateurs de santé identifiés.
Le projet JNI3 s’inscrit dans le cadre du programme Jumeau numérique des systèmes industriels complexes, piloté par l’IRT SystemX.
Résultats attendus
- Définir des indicateurs de santé pertinents à partir des flux de données collectées en temps réel/différé sur l’actif industriel.
- Développer des méthodes de sélection des données nécessaires à la construction d’un modèle de santé.
- Développer un jumeau numérique capable de prédire les signes précurseurs de dégradation d’un équipement et de proposer des actions préventives.
- À partir du pronostic du système industriel, de la disponibilité des équipes de maintenance et des besoins de production, développer un jumeau numérique basé sur les données pour l’optimisation sous incertitude de la maintenance des systèmes industriels intelligents.
Marchés visés
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Aéronautique
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Énergie
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Industrie manufacturière
Thèse encadrée
- Thèse 1 : Constrained predictive maintenance optimization under uncertainty
- Thèse 2 : Health key indicators for predictive maintenance using digital twin