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Journal Européen des Systèmes Automatisés

1269-6935
Revues des Systèmes
 

 ARTICLE VOL 44/8 - 2010  - pp.941-974  - doi:10.3166/jesa.44.941-974
TITRE
Modélisation et optimisation des stratégies de déconstruction des systèmes en fin de vie en présence d'incertitudes

TITLE
Model and optimization for end-of-life dissassemble strategy with uncertainties

RÉSUMÉ

La gestion des systèmes en fin de vie devient une préoccupation majeure pour les
constructeurs de système en raison, d’une part, des enjeux liés au développement durable de
plus en plus importants et, d’autre part, des perspectives de profits économiques qu’offre la
valorisation des systèmes en fin de vie. Dans ce contexte, la détermination d’une trajectoire
de déconstruction consiste à définir les produits valorisables à obtenir à partir du système,
leur filière de valorisation et les opérations permettant de les obtenir. Dans cet article, nous
proposons une démarche de modélisation des trajectoires de déconstruction permettant
d’intégrer différentes sources d’incertitude inhérente au domaine de la gestion des systèmes
en fin de vie. Utilisant les réseaux bayésiens, cette méthode permet à la fois d’analyser et
d’optimiser les trajectoires.



ABSTRACT

The management of end-of-life systems becomes a major concern for system
manufacturers because of the awareness of their environmental impact and their economical
perspectives. In this context, disassembly planning aims at selecting valuable components of
end-of-life systems, their recycling options and the way of obtaining them. In this paper, we
propose a modeling method to optimize disassembly planning with different types of
uncertainties that are inevitable in disassembly process. Based on influence diagrams, the
model serves both as problem formulation and optimization tool for disassembly planning.



AUTEUR(S)
Matthieu GODICHAUD, François PÉRÈS, Ayeley P. TCHANGANI

MOTS-CLÉS
déconstruction, logistique inverse, modélisation, réseaux bayésiens, optimisation, incertitudes.

KEYWORDS
disassembly, reverse logistic, modeling, Bayesian networks, optimization, uncertainties.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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