Republique Algerienne Democratique et Po

Ce mémoire explore l'application des réseaux bayésiens dynamiques pour prédire la durée de vie résiduelle (Remaining Useful Life - RUL) dans un contexte d'ingénierie logistique. L'objectif principal est de développer un modèle qui maximise la précision des prédictions de RUL, essentiel pour l'optimisation de la maintenance et la performance des systèmes industriels. Pour ce faire, une méthodologie systématique a été adoptée, englobant la définition des réseaux bayésiens, la construction de leur dynamique et l'implémentation d'analyses à l'aide de logiciels spécifiques. Les résultats montrent qu'une approche basée sur des réseaux bayésiens permet non seulement d'obtenir des estimations fiables de la RUL, mais aussi d'identifier les variables clés influençant cette durée. Ce travail met en lumière l'importance d'intégrer des outils avancés d'analyse dans la logistique moderne, ouvrant la voie à des améliorations significatives dans la gestion des ressources et la planification de la maintenance. Les conclusions tirées indiquent que l'utilisation des réseaux bayésiens dynamiques peut transformer la manière dont les ingénieurs anticipent et gèrent la durée de vie des équipements.