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STRATEGIES OF POLYTOPES IMPLEMENTATION IN TOLERANCE ANALYSIS
No full textEn analyse de tolérances géométriques, une approche consiste à manipuler des polyèdres de R' issus d’ensembles de contraintes linéaires. La position relative entre deux surfaces quelconques d'un mécanisme est déterminée par des opérations (somme de Minkowski et intersection) sur ces polyèdres. Ces polyèdres ne sont pas bornés selon les déplacements illimités dus aux degrés d’invariance des surfaces et aux degrés de liberté des liaisons.Dans une première partie sont introduits des demi-espaces "bouchons" destinés à limiter ces déplacements afin de transformer les polyèdres en polytopes. Cette méthode implique de maîtriser l’influence des demi-espaces bouchons sur la topologie des polytopes résultants. Ceci est primordial pour garantir la traçabilité de ces demi-espaces dans le processus d’analyse de tolérances.Une seconde partie dresse un inventaire des problématiques de mise en oeuvre numérique des polytopes. L’une d’entre elles repose sur le choix d’une configuration de calcul (point et base d’expression, coefficients d’homogénéisation) pour définir un polytope. Après avoir montré que le changement de configuration de calcul est une transformation affine, plusieurs stratégies de simulations sont déclinées afin d’appréhender les problèmes de précision numérique et de temps de calculs.In geometric tolerancing analysis area, a classical approach consists in handling polyhedrons coming from sets of linear constraints. The relative position between any two surfaces of a mechanism is determined by operations (Minkowski sum and intersection) on these polyhedrons. The polyhedrons are generally unbounded due to the inclusion of degrees of invariance for surfaces and degrees of freedom for joints defining theoretically unlimited displacements.In a first part are introduced the cap half-spaces to limit these displacements in order to transform the polyhedron into polytopes. This method requires controlling the influence of these additional half-spaces on the topology of calculated polytopes. This is necessary to ensure the traceability of these half-spaces through the tolerancing analysis process.A second part provides an inventory of the issues related to the numerical implementation of polytopes. One of them depends on the choice of a computation configuration (expression point and base, homogenization coefficients) to define a polytope. After proving that the modification of a computation configuration is an affine transformation, several simulation strategies are listed in order to understand the problems of numerical precision and computation time
Stratégies de mise en oeuvre des polytopes en analyse de tolérance
Get PDFIn geometric tolerancing analysis area, a classical approach consists in handling polyhedrons coming from sets of linear constraints. The relative position between any two surfaces of a mechanism is determined by operations (Minkowski sum and intersection) on these polyhedrons. The polyhedrons are generally unbounded due to the inclusion of degrees of invariance for surfaces and degrees of freedom for joints defining theoretically unlimited displacements.In a first part are introduced the cap half-spaces to limit these displacements in order to transform the polyhedron into polytopes. This method requires controlling the influence of these additional half-spaces on the topology of calculated polytopes. This is necessary to ensure the traceability of these half-spaces through the tolerancing analysis process.A second part provides an inventory of the issues related to the numerical implementation of polytopes. One of them depends on the choice of a computation configuration (expression point and base, homogenization coefficients) to define a polytope. After proving that the modification of a computation configuration is an affine transformation, several simulation strategies are listed in order to understand the problems of numerical precision and computation time.En analyse de tolérances géométriques, une approche consiste à manipuler des polyèdres de R' issus d’ensembles de contraintes linéaires. La position relative entre deux surfaces quelconques d'un mécanisme est déterminée par des opérations (somme de Minkowski et intersection) sur ces polyèdres. Ces polyèdres ne sont pas bornés selon les déplacements illimités dus aux degrés d’invariance des surfaces et aux degrés de liberté des liaisons.Dans une première partie sont introduits des demi-espaces "bouchons" destinés à limiter ces déplacements afin de transformer les polyèdres en polytopes. Cette méthode implique de maîtriser l’influence des demi-espaces bouchons sur la topologie des polytopes résultants. Ceci est primordial pour garantir la traçabilité de ces demi-espaces dans le processus d’analyse de tolérances.Une seconde partie dresse un inventaire des problématiques de mise en oeuvre numérique des polytopes. L’une d’entre elles repose sur le choix d’une configuration de calcul (point et base d’expression, coefficients d’homogénéisation) pour définir un polytope. Après avoir montré que le changement de configuration de calcul est une transformation affine, plusieurs stratégies de simulations sont déclinées afin d’appréhender les problèmes de précision numérique et de temps de calculs
Stratégies de mise en oeuvre des polytopes en analyse de tolérance
No full textIn geometric tolerancing analysis area, a classical approach consists in handling polyhedrons coming from sets of linear constraints. The relative position between any two surfaces of a mechanism is determined by operations (Minkowski sum and intersection) on these polyhedrons. The polyhedrons are generally unbounded due to the inclusion of degrees of invariance for surfaces and degrees of freedom for joints defining theoretically unlimited displacements.In a first part are introduced the cap half-spaces to limit these displacements in order to transform the polyhedron into polytopes. This method requires controlling the influence of these additional half-spaces on the topology of calculated polytopes. This is necessary to ensure the traceability of these half-spaces through the tolerancing analysis process.A second part provides an inventory of the issues related to the numerical implementation of polytopes. One of them depends on the choice of a computation configuration (expression point and base, homogenization coefficients) to define a polytope. After proving that the modification of a computation configuration is an affine transformation, several simulation strategies are listed in order to understand the problems of numerical precision and computation time.En analyse de tolérances géométriques, une approche consiste à manipuler des polyèdres de R' issus d’ensembles de contraintes linéaires. La position relative entre deux surfaces quelconques d'un mécanisme est déterminée par des opérations (somme de Minkowski et intersection) sur ces polyèdres. Ces polyèdres ne sont pas bornés selon les déplacements illimités dus aux degrés d’invariance des surfaces et aux degrés de liberté des liaisons.Dans une première partie sont introduits des demi-espaces "bouchons" destinés à limiter ces déplacements afin de transformer les polyèdres en polytopes. Cette méthode implique de maîtriser l’influence des demi-espaces bouchons sur la topologie des polytopes résultants. Ceci est primordial pour garantir la traçabilité de ces demi-espaces dans le processus d’analyse de tolérances.Une seconde partie dresse un inventaire des problématiques de mise en oeuvre numérique des polytopes. L’une d’entre elles repose sur le choix d’une configuration de calcul (point et base d’expression, coefficients d’homogénéisation) pour définir un polytope. Après avoir montré que le changement de configuration de calcul est une transformation affine, plusieurs stratégies de simulations sont déclinées afin d’appréhender les problèmes de précision numérique et de temps de calculs
STRATEGIES OF POLYTOPES IMPLEMENTATION IN TOLERANCE ANALYSIS
No full textEn analyse de tolérances géométriques, une approche consiste à manipuler des polyèdres de R' issus d’ensembles de contraintes linéaires. La position relative entre deux surfaces quelconques d'un mécanisme est déterminée par des opérations (somme de Minkowski et intersection) sur ces polyèdres. Ces polyèdres ne sont pas bornés selon les déplacements illimités dus aux degrés d’invariance des surfaces et aux degrés de liberté des liaisons.Dans une première partie sont introduits des demi-espaces "bouchons" destinés à limiter ces déplacements afin de transformer les polyèdres en polytopes. Cette méthode implique de maîtriser l’influence des demi-espaces bouchons sur la topologie des polytopes résultants. Ceci est primordial pour garantir la traçabilité de ces demi-espaces dans le processus d’analyse de tolérances.Une seconde partie dresse un inventaire des problématiques de mise en oeuvre numérique des polytopes. L’une d’entre elles repose sur le choix d’une configuration de calcul (point et base d’expression, coefficients d’homogénéisation) pour définir un polytope. Après avoir montré que le changement de configuration de calcul est une transformation affine, plusieurs stratégies de simulations sont déclinées afin d’appréhender les problèmes de précision numérique et de temps de calculs.In geometric tolerancing analysis area, a classical approach consists in handling polyhedrons coming from sets of linear constraints. The relative position between any two surfaces of a mechanism is determined by operations (Minkowski sum and intersection) on these polyhedrons. The polyhedrons are generally unbounded due to the inclusion of degrees of invariance for surfaces and degrees of freedom for joints defining theoretically unlimited displacements.In a first part are introduced the cap half-spaces to limit these displacements in order to transform the polyhedron into polytopes. This method requires controlling the influence of these additional half-spaces on the topology of calculated polytopes. This is necessary to ensure the traceability of these half-spaces through the tolerancing analysis process.A second part provides an inventory of the issues related to the numerical implementation of polytopes. One of them depends on the choice of a computation configuration (expression point and base, homogenization coefficients) to define a polytope. After proving that the modification of a computation configuration is an affine transformation, several simulation strategies are listed in order to understand the problems of numerical precision and computation time
The analysis of quality in a reconfigurable manufacturing system
No full textRMS est un domaine de recherche actif, et sa littérature a été en cours de discussion pour les vingt dernières années. Plusieurs contributions ont été offertes pour faire progresser ce domaine de recherche. Du point de vue de l’optimisation, différentes études ont été publiées dans le but d’analyser le coût, le temps, la modularité et les performances basées sur la réactivité de RMS.Par rapport à d’autres systèmes de fabrication, la qualité est plus pertinente et difficile à analyser dans un système reconfigurable pour les raisons suivantes. Tout d’abord, RMS propose la combinaison de plusieurs configurations de machines, appelées routes de production, pour produire le même produit. En d’autres termes, il existe de nombreuses voies de production possibles par lesquelles un produit peut passer dans un système reconfigurable. Il est donc difficile d’analyser la qualité du produit de chaque itinéraire. Deuxièmement, s’il y a une configuration problématique dans n’importe quelle voie, il devient difficile d’identifier cette configuration en fonction de la qualité du produit final.Pour répondre à ces problèmes, cette recherche propose un modèle quantitatif pour examiner la qualité de la production dans la planification des processus d’un système de fabrication reconfigurable. En outre, notre objectif est de comprendre comment la variation basée sur la qualité affecte le coût et la modularité de RMS. Un modèle multi-objectifs est formulé qui comprend les objectifs du coût total, l’indice de décroissance de la qualité et l’effort de modularité. Un cadre de décomposition de la conception du système de fabrication (MSDD) est utilisé pour identifier les sources causant une variation de qualité dans un système de fabrication reconfigurable. Deux modèles sont proposés, soit le modèle 1 et le modèle 2. Le modèle 1 est basé sur la variation de qualité dans un système de fabrication reconfigurable et le modèle 2 correspond à un système de fabrication reconfigurable basé sur la qualité parfaite.Étant donné que les problèmes RMS sont durs non polynomiaux (NP-durs), les algorithmes heuristiques/évolutifs sont l’ensemble approprié d’approches pour résoudre ces problèmes. Une version hybride de l’algorithme génétique sans tri et de l’optimisation des essaims de particules multi-objectifs est utilisée pour résoudre le modèle multi-objectifs. Les principales conclusions et implications pour les praticiens peuvent être résumées comme suit:1. Bien que RMS soit connu pour son rapport coût-efficacité, il semble que la variation de la qualité et les unités de fonctionnement défaillantes aient un impact sur ses performances. Ainsi, il est impératif de le protéger contre les différentes sources de variation pour fonctionner de manière optimale.2. La présence d’une variation de la qualité donne lieu à un plan de procédé différent (modèle 1) par opposition à un système de fabrication qui ne contient aucune variation de qualité (modèle 2). Les deux modèles ont fonctionné de manière très différente en termes de besoins modulaires et de nombre de configurations.3. La présence d’une variation de la qualité affecte l’efficacité globale d’un plan de processus. On peut soutenir qu’en l’absence de variation, même la solution du coût maximal est plus viable que la solution du coût minimal en présence d’une variation. En outre, un effort modulaire moyen moins important est nécessaire pour un plan de processus exempt de défauts et de variations4. Les praticiens souhaitent améliorer la productivité des SGR en minimisant la « reconfiguration » entre les différentes opérations. Les résultats suggèrent que les efforts modulaires et la variation de la qualité doivent être analysés simultanément pour améliorer la productivité et l’efficacité globales d’un plan de processus.RMS is an active field of research, and its literature has been under discussion for the past twenty years. Several contributions have been offered to advance this field of research. From optimization viewpoint, different studies have been published aiming to analyse the cost, time, modularity, and responsiveness-based performance of RMS. However, a quantitative model to examine the quality of production in RMS has not been considered.Compared to other manufacturing systems, quality is more pertinent and is difficult to analyse in a reconfigurable system because of the following reasons. Firstly, RMS offers the combination of several machine configurations, called production routes, to produce the same product. In other words, there are many possible production routes through which a product may pass in a reconfigurable system. This makes it difficult to analyse the product quality of each route. Secondly, if there is a problematic configuration in any route, it becomes difficult to identify that configuration based on the quality of final product.To address these issues, this research offers a quantitative model to examine the quality of production in the process planning of a reconfigurable manufacturing system. In addition, our aim is to understand how quality-based variation impacts the cost and modularity of RMS. A multi-objective model is formulated which comprises of the objectives of the total cost, the quality decay index, and the modularity effort. A Manufacturing System Design Decomposition (MSDD) framework is used to identify the sources causing quality variation in a reconfigurable manufacturing system. Two models are proposed i.e., Model 1 and Model 2. Model 1 is based on quality variation in a reconfigurable manufacturing system and Model 2 corresponds to a perfect quality based reconfigurable manufacturing system.Since RMS problems are non-polynomial hard (NP-hard), heuristics/evolutionary algorithms are the appropriate set of approaches for solving these problems. A hybrid version of non-sorting genetic algorithm and multi-objective particle swarm optimization is used to solve the multi-objective model. The main findings and implications for practitioners can be summarized as:1. Although RMS is known for its cost-efficiency, it seems that the variation in quality and failed operation units impact its performance. Thus, it is imperative to safeguard it against different sources of variation to perform cost-optimally.2. The presence of quality variation results in a different process plan (Model 1) as opposed to a manufacturing system which does not contain any quality variation (Model 2). Both models performed quite differently in terms of modular needs and number of configurations.3. The presence of quality variation affects the overall efficiency of a process plan. It can be argued that in the absence of variation, even maximum cost solution is more viable than the minimum cost solution in the presence of variation. In addition, less average modular effort is needed by a process plan which is free from defects and variation.4. Practitioners are interested in enhancing the productivity of RMS by minimizing the “reconfiguration” between different operations. The findings suggest that modular efforts and quality variation need to be simultaneously analysed to enhance the overall productivity and efficiency of a process plan
Reliability Performance Modeling For Reconfigurable Manufacturing System
No full textLes systèmes de production reconfigurables (RMS) deviennent de plus en plus complexes, pour répondre à une production variée de produits et l’analyse de leur performances et fiabilité demeure un enjeu crucial. Lors des reconfigurations, les différents changements et interactions entre les composants du système deviennent importantes et les ainsi les ordres de configurations peuvent avoir un impact non négligeable sur le comportement et la fiabilité des RMS. Ainsi, ces travaux de thèse portent sur l’analyse comment les reconfigurations et les différentes décisions faites sur ce type de système peuvent impacter ses performances de fiabilité en considérant leurs ordres d’importance. Un cadre méthodologique est proposé pour la modélisation et l’évaluation de la fiabilité des RMS. Dans ce cadre, les modèles basés sur la chaîne de Markov ont permis de représente les ordres de configuration et les causalités entre les configurations. Dans un premier temps, deux modèles probabilistes, un basé sur la distribution exponentielle et l'autre sur la distribution de Weibull, sont proposés et implémentés pour estimer et évaluer la fiabilité des RMS. Les résultats d’analyse basée sur le modèle dépendant de la distribution exponentielle, ont mis en exergue que les ordres de configuration n'ont pas d'impact sur la fiabilité. En revanche, pour le modèle basé sur la distribution de Weibull, l'impact s’avère significatif. Ensuite, un modèle basé sur une évaluation optimiste ou pessimiste est développé afin mesurer l'importance de l'impact en fonction de diverses situations. Des applications sur des exemples de systèmes à travers de la simulation Monte Carlo et l’analyse de sensibilité, sont réalisées enfin afin de valider les modèles proposés.The assessment of reconfigurable manufacturing system reliability is critical due to the complexity of the system and the potential consequences of failures in critical applications. During re-configurations, the quantity of interactions and interfaces can be substantial, the configuration orders and the causalities between configurations can have non-negligible effects on the reliability of the system. Therefore, the main research in this thesis is how the decisions made for reconfigurable manufacturing system impact the different aspects of reliability performance throughout the entire processing procedure, despite the increasing complexity of these systems. A proposed framework for reliability performance analysis for reconfigurable manufacturing system helps to verify whether the interactions and interfaces have impact on the reliability performance of an RMS, through analyzing the system, evaluating potential impacts, and assessing their significance. In the framework, models based on Markov chain managed to present the configuration orders and causalities between configurations. Two probabilistic models to describe the reliability performance include one based on the Exponential distribution and the other based on the Weibull distribution. For the Exponential distribution based model, results have proved that configuration orders have no impact on reliability. While for the Weibull distribution based model, the impact is significant. Besides, a model based on optimistic or pessimistic evaluation can set limits and measure the significance of the impact based on various situations. In the end, Monte Carlo simulation, sensitivity analysis and usage examples validate and verify the framework proposed
Tolerance analysis of complex mechanisms - Manufacturing imperfections modeling for a realistic and robust geometrical behavior modeling of the mechanisms
No full textL’analyse des tolérances a pour but de vérifier lors de la phase de conception, l’impact des tolérances individuelles sur l’assemblage et la fonctionnalité d’un système mécanique. Les produits fabriqués possèdent différents types de contacts et sont sujets à des imperfections de fabrication qui sont sources de défaillances d’assemblage et fonctionnelle. Les méthodes généralement proposées pour l’analyse des tolérances ne considèrent pas les défauts de forme. L’objectif des travaux de thèse est de proposer une nouvelle procédure d’analyse des tolérances permettant de prendre en compte les défauts de forme et le comportement géométriques des différents types de contacts. Ainsi, dans un premier temps, une méthode de modélisation des défauts de forme est proposée afin de rendre les simulations plus réalistes. Dans un second temps, ces défauts de forme sont intégrés dans la modélisation du comportement géométrique d’un système mécanique hyperstatique, en considérant les différents types de contacts. En effet, le comportement géométrique des différents types de contacts est différent dès que les défauts de forme sont considérés. La simulation de Monte Carlo associée à une technique d’optimisation est la méthode choisie afin de réaliser l’analyse des tolérances. Cependant, cette méthode est très couteuse en temps de calcul. Pour pallier ce problème, une approche utilisant des modèles probabilistes obtenus grâce à l’estimation par noyaux, est proposée. Cette nouvelle approche permet de réduire les temps de calcul de manière significative.Tolerance analysis aims toward the verification of the impact of individual tolerances on the assembly and functional requirements of a mechanical system. The manufactured products have several types of contacts and their geometry is imperfect, which may lead to non-functioning and non-assembly. Traditional methods for tolerance analysis do not consider the form defects. This thesis aims to propose a new procedure for tolerance analysis which considers the form defects and the different types of contact in its geometrical behavior modeling. A method is firstly proposed to model the form defects to make realistic analysis. Thereafter, form defects are integrated in the geometrical behavior modeling of a mechanical system and by considering also the different types of contacts. Indeed, these different contacts behave differently once the imperfections are considered. The Monte Carlo simulation coupled with an optimization technique is chosen as the method to perform the tolerance analysis. Nonetheless, this method is subject to excessive numerical efforts. To overcome this problem, probabilistic models using the Kernel Density Estimation method are proposed
Development of a predictive maintenance system based on data analysis and human knowledge : application to a blow molding process.
No full textLes activités de maintenance ont évolué ces dernières années grâce à la digitalisation du domaine et à l'application d'outils et de concepts de l'Industrie 4.0. En se connectant et en communiquant avec le système de production, les entreprises sont maintenant capables de créer des connaissances sur l'état de santé actuel et futur de celui-ci, permettant un contrôle plus efficace de l'équipement. Cette approche est appelée Maintenance Prédictive (PdM), et son objectif est de réduire les temps d'arrêt non planifiés et d'organiser efficacement les actions de maintenance avant que des pannes et des arrêts n'apparaissent.Cependant, pour atteindre de telles performances, il reste assez difficile pour l'acteur industriel de mettre en place un Système de Maintenance Intelligent (IMS) qui aidera à la gestion des données. De nombreuses exigences et limitations du contexte industriel ajoutent de la complexité à ce système. Il doit être capable de se connecter à plusieurs sources, de collecter des données de nature différente (données physiques, données de processus, etc.), de proposer différentes analyses et canaux d'alerte tout en étant convivial.Ceci est particulièrement vrai pour le secteur automobile, qui est confronté à de nouveaux défis et à une concurrence accrue de nos jours. La satisfaction des clients dépend de la qualité des produits, ainsi que des éventuelles personnalisations. Pour atteindre ces objectifs, la productivité est essentielle, ce qui signifie que la disponibilité des machines doit être maximisée et non affectée par les pannes imprévues. Celles-ci coûtent beaucoup d'argent et de temps et peuvent éventuellement générer des problèmes de qualité sur les pièces produites pendant la phase de détérioration du système de production.Dans ce travail de recherche, initié par Plastic Omnium (division Clean Energy Systems), en collaboration avec l'Ecole Nationale Supérieure d'Arts et Métiers (ENSAM) et le Laboratoire Conception Fabrication Commande (LCFC) situé à Metz, nous proposons une méthodologie pour mettre en œuvre un système de maintenance prédictive dans le contexte industriel. Cette méthodologie est testée et appliquée à des cas d'usage concrets, et les résultats sont utilisés pour améliorer et proposer une solution finale. Cette solution est un système de maintenance intelligent construit sur cette méthodologie, des outils de l'Industrie 4.0 et des logiciels open source. Nous employons et mettons l'accent sur le terme flexible pour cette solution, car c'est l'une des principales caractéristiques requises par ce système pour fonctionner dans différents contextes, et être adaptable aux besoins et aux limitations précédemment discutées.Maintenance activities have evolved over the recent years, through the digitalization of the field and the application of tools and concepts from Industry 4.0. By connecting and communicating with the production system, companies are now able to create knowledge about its current and future health state, allowing more and more efficient control over the equipment. This approach is called Predictive Maintenance (PdM), and its goal is to reduce unplanned downtimes and organize efficiently maintenance actions before failures and stoppages appear.However, to reach such performance, it is still quite challenging for the industrial actor to implement an Intelligent Maintenance System (IMS) that will help with the data management. Many requirements and limitations from the industrial context add complexity to this system. It needs to be able to connect to multiple sources, collect data of different nature (physical data, process data, and more), propose different analyses and alerting channels while being user-friendly.This statement is especially true for the automotive sector, which is facing new challenges and increased competition nowadays. Customer satisfaction depends on products and parts quality, as well as possible customizations. To reach these objectives, productivity is key, meaning machines availability needs to be maxed and not impacted by unplanned breakdowns. These cost a lot of money and time and can possibly generate quality issues on parts produced during the deteriorating phase of the production system.In this research work, initiated by Plastic Omnium (Clean Energy Systems division), in collaboration with Ecole Nationale Supérieure d'Arts et Métiers (ENSAM) and Laboratoire Conception Fabrication Commande (LCFC) located in Metz, we propose a methodology to implement a Predictive Maintenance system in the industrial context. This methodology is tested and applied on concrete use cases, and the results are used to improve and propose a final solution. This solution is an Intelligent Maintenance System built on this methodology, Industry 4.0 tools and open-source software. We employ and put the emphasis on the term flexible for this solution, as it is one of the major features required by this system to work in different contexts and be adaptable to the needs and limitations previously discussed about
Méta-modèle et optimisation pour l’allocation dynamique des tolérances et des stratégies d'assemblage
No full textCette thèse se concentre sur le développement fonctionnel de systèmes assemblés complexes, tels que les micro-engrenages, qui reposent sur des composants de haute précision. La performance de ces systèmes est déterminée par divers facteurs, notamment la conception, la fabrication, l'assemblage et les conditions internes et externes. Pour faire face à la complexité de ces assemblages et au défi que représente l'analyse de leur comportement fonctionnel, des modèles de substitution sont proposés pour estimer les effets de la tolérance et leur impact sur la fonctionnalité. L'utilisation de techniques d'apprentissage automatique, en particulier l'IA, est explorée comme une approche efficace pour prédire la précision de l'assemblage et améliorer la rentabilité et le gain de temps. En plus de proposer des modèles de substitution, cette thèse présente des stratégies de production, telles que l'allocation des ressources, le retraitement et les stratégies d'assemblage, afin d'améliorer la qualité de l'assemblage et de réduire les coûts de production. Un nouveau cadre de modèle coût-activité est également introduit pour identifier les spécifications à coût élevé et à faible tolérance dans le processus de production et permettre aux fabricants d'optimiser l'équilibre entre le coût et la tolérance tout en maintenant la qualité. La structure modulaire du modèle offre une approche organisée et systématique de l'analyse et de l'optimisation du processus de fabrication.This thesis focuses on the functional behavior of intricate assembled systems, such as micro gears, which rely on high-precision components. The performance of these systems is determined by various factors, including design, manufacturing, assembly, and internal and external conditions. To address the complexity of these assemblies and the challenge of analyzing their functional behavior, surrogate models are proposed to estimate the effects of tolerance and their impact on functionality. The use of machine learning techniques, particularly AI, is explored as an efficient approach to predict assembly precision and improve cost-effectiveness and time-saving. In addition to proposing surrogate models, this thesis presents production strategies, such as resource allocation, reworking, and assembly strategies, to enhance assembly quality and reduce production cost. A novel cost-activity model framework is also introduced to identify high-cost and low-tolerance specifications in the production process and enable manufacturers to optimize the balance between cost and tolerance while maintaining quality. The modular structure of the model provides an organized and systematic approach to analyzing and optimizing the manufacturing process
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