Ces dernières décennies ont vu une évolution remarquable du contexte
économique des entreprises. Ceci est dû certainement à la compétition
fortement croissante à laquelle elles sont confrontées. Cette forte
concurrence a entraîné les entreprises à investiguer des voies pour améliorer
leurs performances économiques tout en répondant aux mieux aux exigences de
leurs clients. La clé de la réussite de la majorité des entreprises réside
dans la mise en place d'une méthode de gestion économique des différentes
fonctions. Les industriels et les chercheurs ont prouvé l'existence d'une
forte interaction entre trois fonctions fondamentales de l'entreprises ; la
maintenance, la production et la qualité. Ils ont démontrés qu'une gestion
indépendante de ces trois fonctions n'est plus efficiente. Suite à ce constat,
nous nous sommes intéressés dans ce projet de recherche aux développements
de nouvelles stratégies de maintenance intégrée à la production et à la
qualité. En tenant compte du prix de vente, des coûts de retouches, de la
maintenance et ceux de la production, une analyse de l'interdépendance des
trois fonctions a permis de réaliser notre objectif qui consiste à maximiser
les profits des entreprises. Le but de cette thèse consiste, à proposer de
nouvelles approches de maintenance intégrée à la qualité en tenant compte de
la dégradation progressive du système de production, son impact sur la qualité
des produits finis et l'impact économique des actions de retouche. Des modèles
analytiques ont été développés afin d'illustrer les stratégies proposées.
L'effet de la dégradation du système de production sur la perte de qualité
du produit fini et son impact économique ont été mis en équation par le biais
de modèles mathématique. Dans ce contexte, différentes politiques de
maintenance (parfaites, imparfaites, semi parfaites) ont été traités.
L'existence de solutions optimales liées aux variables de décisions a été
démontrée analytiquement. Enfin, des résolutions numériques, basées sur des
cas industriel, ont été présentées afin de valider les résultats théoriques
obtenus. La robustesse des modèles analytiques développés a été prouvée par
des études de sensibilité.