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Prise en compte de l’incertitude lors de l’analyse des données de maintenance par data mining

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dc.contributor.author AISSA, Nador
dc.date.accessioned 2022-03-22T09:51:02Z
dc.date.available 2022-03-22T09:51:02Z
dc.date.issued 2021
dc.identifier.uri http://e-biblio.univ-mosta.dz/handle/123456789/20486
dc.description.abstract L’utilisation des techniques du data mining dans la maintenance industrielle est une problématique d’actualité à laquelle s’intéressent les entreprises industrielles et les structures de recherche. Les enjeux économiques et l’émergence des technologies de traitement de l’information et d’extraction des connaissances ont données d’autres perspectives de recherche à cette thématique. Le présent mémoire traite cette thématique dans un milieu industriel et montre comment le traitement de données relevée par la maintenance prédictive fournit au manager des outils d’aide à la décision. Le thème traité par ce mémoire appliqué sur des données de la surveillance vibratoire permettrai aux responsables de la maintenance de planifier les interventions de façon à favoriser la productivité tout en préservant l’état des équipements et la pérennité de leur fonctionnement. en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.relation.ispartofseries MINF313;
dc.subject Modèles en_US
dc.subject Série Temporelle en_US
dc.subject Analyse Vibratoire en_US
dc.subject Maintenance Predictive en_US
dc.subject Data Mining en_US
dc.title Prise en compte de l’incertitude lors de l’analyse des données de maintenance par data mining en_US
dc.type Other en_US


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