Etudiant : EL GHAYTHY MOHAMMED AMIN

Filière : Master Électronique Embarquée Et Systèmes Intelligents (2ESI)

Encadrant : Pr. EL OUGLI ABDELGHANI

Annèe : 2026

Résumé : Ce projet de fin d'études porte sur la mise en place d'une démarche de maintenance prédictive pour un groupe turbo-alternateur de la centrale thermoélectrique de Jorf Lasfar Nord (OCP). Le diagnostic de l'existant, par analyse fonctionnelle, étude AMDEC et évaluation des indicateurs de fiabilité, a mis en évidence une disponibilité inférieure à l'objectif visé et désigné la ligne d'arbre et les paliers comme les organes les plus critiques. Les défauts étant rares et non reproductibles sur une machine en service, un jumeau numérique développé sous MATLAB/Simulink a permis de générer une base d'apprentissage riche et étiquetée. Sur cette base, un module d'intelligence artificielle en deux étages a été conçu : une détection d'anomalie, puis un diagnostic identifiant la nature du défaut. Les résultats obtenus confirment la pertinence de l'approche, tant pour la détection que pour l'identification des défauts mécaniques. Une architecture d'intégration respectueuse de la chaîne de protection de la machine et des exigences de cybersécurité a enfin été retenue, restituant les résultats via un tableau de bord de supervision. Ce travail constitue une preuve de concept directement valorisable pour la maintenance prédictive 4.0 des actifs critiques du site.