Estimation de RUL par Data mining (Services Web composites)
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Date
2022
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Abstract
Dans nos jours, les concepts traditionnels de maintenance préventive et corrective sont peu
à peu complétés par de nouvelles formes de maintenance. Un tel type de maintenance pour objectif
d'assurer la sûreté de fonctionnement des systèmes industriels et d'augmenter leur disponibilité à
moindre coût, l'estimation du RUL (temps résiduel avant défaillance) d’un équipement doit
permettre d'éviter des dépenses de maintenance inutiles.
Donc, dans ce travail nous allons modéliser et simuler une application web composite basée
sur les services web pour le problème de pronostic industriel. L'objectif est de calculer le
RULGlobale, ce qui représente le temps de défaillance de notre système, mais pour l'obtenir, il
faut d'abord trouver le temps de défaillance de chaque composant de notre system étudie (RULi
locale). La méthode proposée consiste à construire un processus métier BPEL, ce dernier appel
des services web externes qui feront le calcul et renvoient le résultat en sortie.
Mots-clés : Services Web, RUL, Maintenance, Pronostic industriel, BPEL, application web
composite.