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Modèle proactif de gestion de la maitenance industrielle à base d'une démarche d'analyse des données

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dc.contributor.author Amrani, Lina
dc.contributor.author Yaici, Sara
dc.contributor.author Amroune, Kamal;promoteur
dc.contributor.author El Sakaan, Nadim ; promoteur
dc.date.accessioned 2024-12-08T08:17:52Z
dc.date.available 2024-12-08T08:17:52Z
dc.date.issued 2024
dc.identifier.other 004MAS/1319
dc.identifier.uri http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/24858
dc.description Option : systéme d’information avancés en_US
dc.description.abstract La maintenance prédictive basée sur l'analyse des données vise à résoudre les problèmes liés aux défaillances soudaines des machines et à réduire les temps d'arrêt. Nous avons réalisé une revue exhaustive de la littérature en analysant plusieurs articles de recherche dans ce domaine. Cette étude nous a permis de comparer nos pratiques actuelles et de développer une approche innovante en utilisant une architecture basé sur les techniques de l'intelligence artificielle. Notre étude s'est concentrée sur l'application d'une méthode d'apprentissage profond DL notamment le modèle LSTM, implémenté en langage Python. Nous avons testé notre méthode sur deux ensembles de données afin de prédire la durée de vie restante des équipements avant leur panne. En comparant les résultats de nos prédictions, nous avons observé que notre architecture LSTM surpassait d'autres recherches dans le domaine en termes de précision et de taux d'erreur. en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher Université Abderramane Mira-Bejaia en_US
dc.subject Maintenance prédictive : LSTM : Apprentissage profond : Intelligence artificielle en_US
dc.title Modèle proactif de gestion de la maitenance industrielle à base d'une démarche d'analyse des données en_US
dc.title.alternative Cas d'étude : Groupe Agroalimentaire Cevital en_US
dc.type Thesis en_US


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