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[primeca] Recrute doctorant CIFRE STMicroelectronics Grenoble‏
jeudi 9 février 2012 , Sandrine Beaujon


Proposition de thèse CIFRE (démarrage sept 2012)

Candidature par mail à Michel.Tollenaere[at]inpg.fr

STMicroelectronics – G-SCOP CNRS UMR 5272

Pilotage dynamique des politiques de maintenance des équipements de procédés dans un environnement industriel fortement contraint par l’évolution technologique & produit.

Cadre de l’étude :

L’amélioration de la disponibilité des équipements est aujourd’hui un facteur clé de compétitivité des unités de fabrication dans le secteur de l’industrie microélectronique. Dans cet environnement de recherche développement et de production fortement contraint par l’évolution rapide des produits et des technologies, les équipements de production et de mesure dont les coûts d’investissement atteignent des montants inégalés, se trouvent exploités en limite de leurs capacités techniques. Les modifications fréquentes des gammes de fabrication et/ou des processus opératoires associés ont une influence forte sur la difficulté à maitriser dynamiquement les évolutions de procédés et les dérives induites en termes de conditions d’utilisation des équipements entrainant des arrêts non programmés qui s’ajoutent à de nécessaires maintenances préventives en constante évolution. Dans les unités de production les plus avancées, qui sont de plus en plus automatisées, atteindre un haut niveau de disponibilité des équipements devient dans ces conditions une performance constamment remise en question, et les résultats obtenus en terme de rapport entre maintenance corrective et préventive (70%/30%), bien loin des standards d’une maintenance maitrisée (20%/80%), montrent une non maîtrise dans ces secteurs.

Malgré le fort niveau d’automatisation et le nombre croissant d’informations enregistrées dans les bases de données, lors des arrêts programmés ou non, le personnel en charge de la remise en fonctionnement de l’équipement analyse un nombre réduit de paramètres et leur évolution pour décider des actions à mener ainsi que des procédures de test et de remise en route à effectuer. Lors des arrêts machine, l’urgence va à la remise en route de la production — les manifestations de dysfonctionnement de l’équipement semblant souvent évidentes —, mais le taux de maintenance corrective élevé montre que l’identification des causes racines constitue un problème, et que les opérations "de précaution" ou préventives ont une pertinence discutable dans la maîtrise des risques de dérive en production.

S’appuyant sur les progrès réalisés ces dernières années dans les unités de fabrication au niveau automatisation et de stockage de données, il a été démontré depuis peu [Mili 2009] que l’analyse de la variabilité des pannes des équipements peut être supportée et quantifiée dynamiquement en terme de risque, participant ainsi à mieux définir les priorités lors des actions sur les équipements. De plus, utilisant la richesse des bases de données où sont archivées les évolutions de très nombreux paramètres de production, des travaux récents sur la maintenance prédictive [IMPROVE], sur le DFM (Design for Manufacturing) [Shahzad 2011], s’appuyant tous deux sur des méthodes d’analyse statistique temps réel, ouvrent la voie à de nouvelles méthodes de pilotage des interventions sur les équipements, permettant de quantifier l’impact de l’environnent (gammes de fabrication et/ou des processus opératoires), sur la disponibilité des machines.

Ces résultats ouvrent la voie à des possibilités d’évolution quant au pilotage dynamique des méthodes de maintenance en environnement technologique en constante évolution & produit à obsolescence rapide. Ces méthodes de pilotage demandent à être industrialisées pour diminuer les maintenances curatives, optimiser les maintenances préventives, augmenter le volume de maintenances prédictives, piloter par des historiques intelligemment analysés, et ainsi bénéficier de l’impact direct associé en terme de temps de cycle, coûts et rendement de l’unité de production. Mais outre la meilleure efficience de l’outil de production, les vrais enjeux se situent sans doute dans le raccourcissement des temps de cycle de développement de nouvelles technologies.

Profil du candidat :

Forte connaissance en modélisation industrielle et gestion des systèmes « qualité » & maintenance industrielle. Connaissance sur l’architecture, la gestion et l’accès aux infrastructures de stockage de données. Capacité et motivation à travailler sur des outils d’analyse de données. Autonomie et capacité à travailler en relation avec des interlocuteurs de culture et compétences variées : Production, contrôle des procédés, Engineering Industriel, R&D, Produit, informatique.

Encadrement :

encadrement scientifique :

Michel TOLLENAERE, professeur G-SCOP, Eric ZAMAI, MCF HDR G-SCOP

encadrement industriel : Stéphane HUBAC.

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