Thèse : Contribution à l’élaboration d'une stratégie de maintenance prévisionnelle basée sur l'IOT : Application à l'industrie biopharmaceutique

Soutenance de thèse CIFRE : Florent Wadel

Date & heure : 27 mai 2025 à 14h00. La présentation aura lieu à l’amphithéâtre De Dietrich à l’INSA de strasbourg (24 bd Victoire, 67000 Strasbourg)

Titre : Système de tracking électromagnétique pour l’implantation d’électrodes de stimulation cérébrale profonde utilisant des capteurs magnétiques intégrés.

Jury :

Rapporteurs :

• DI MASCOLO Maria Directrice de recherche, CNRS- Grenoble Alpes
• HAJEJ Zied MCF-HDR, Université de Lorraine-Metz 

Examinateurs :

• SIMEU-ABAZI Zineb Professeure, Université Grenoble Alpes
• DERIGENT William Professeur, Université de Lorraine-Nancy

Directeurs :

• HOUSSIN Rémy MCF-HDR, Université de Strasbourg
• COULIBALY Amadou MCF-HDR, INSA Strasbourg

Co-encadrant :         

• TIGAZOUI Ayoub MCF – Université de Strasbourg

Représentant entreprise :

• Dr. CALMELS Bastien, Directeur Qualité & Pharmacien Responsable chez OCTAPHARMA

Résumé : 

Cette thèse, réalisée en collaboration entre OCTAPHARMA SAS et l’équipe CSIP du laboratoire iCube, étudie la transition vers la maintenance prédictive dans l’industrie biopharmaceutique, en réponse à l’évolution des besoins du secteur dans le cadre de l’Industrie 4.0. En s’appuyant sur l’Internet des Objets et le cadre générique du Prognostics Health Management, l’étude propose une méthodologie permettant d’anticiper les défaillances des membranes de vannes pneumatiques, des composants essentiels aux systèmes de production de fluides. L’état de l’art met en évidence un retard dans l’adoption des stratégies de maintenance basées sur l’IOT dans le domaine biopharmaceutique, soulignant ainsi une opportunité majeure de contribution scientifique. Au travers d’une analyse de données, de l’extraction de motifs représentatifs et de l’utilisation de techniques d’apprentissage automatique, un modèle de dégradation est développé pour estimer la durée de vie restante des équipements. Enfin, une stratégie de maintenance hybride, combinant approches systématique et prédictive, est proposée afin d’améliorer la fiabilité et de réduire les coûts opérationnels.