PCB instrumenté pour la maintenance prédictive // Instrumented PCB for predictive maintenance

La fabrication des équipements électroniques et plus particulièrement celui des PCB (Printed Circuit Board) occupent une part importante de l’impact environnemental du numérique qui doit être minimisé. Dans une logique d’économie circulaire, le développement d’outils de suivi et de diagnostic de l’état de santé de ces cartes pourrait alimenter le passeport numérique du produit et faciliter leur réutilisation dans une seconde vie et. Dans une logique de maintenance préventive et prescriptive, ces outils pourraient augmenter leur durée de vie en évitant un remplacement périodique inutile dans les applications pour lesquelles la fiabilité est une priorité ainsi que d’adapter leur usage dans le but d’éviter leur détérioration prématurée.
Cette thèse propose d’explorer l’instrumentation innovante de PCB à l’aide de capteurs ‘virtuels’, estimateurs avancés alimentés par des modalités de mesure (de type piézoélectriques, ultrasonores, etc.) qui pourraient être intégrées au sein même des PCB. L’objectif est de développer des méthodes de suivi de l’état de santé des cartes, tant sur le plan mécanique (fatigue, contraintes, déformations) qu’électronique.
Une première étape consistera à réaliser un état de l’art et des simulations pour sélectionner les capteurs pertinents, définir les grandeurs à mesurer et optimiser leur implantation. La modélisation multi-physique et la réduction de modèles permettront ensuite de relier les données à des indicateurs d’intégrité du PCB caractérisant son état de santé. La démarche combinera modélisations numériques, validations expérimentales et méthodes d’optimisation multiparamétriques.


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The manufacturing of electronic equipment, and more specifically Printed Circuit Boards (PCBs), represents a significant share of the environmental impact of digital technologies, which must be minimized. Within a circular economy approach, the development of monitoring and diagnostic tools for assessing the health status of these boards could feed into the product’s digital passport and facilitate their reuse in a second life. In a preventive and prescriptive maintenance perspective, such tools could extend their lifespan by avoiding unnecessary periodic replacement in applications where reliability is a priority, as well as adapting their usage to prevent premature deterioration.
This PhD proposes to explore innovative instrumentation of PCBs using ‘virtual’ sensors, advanced estimators powered by measurement modalities (such as piezoelectric, ultrasonic, etc.) that could be integrated directly within the PCBs. The objective is to develop methods for monitoring the health status of the boards, both mechanically (fatigue, stresses, deformations) and electronically.
A first step will consist of conducting a state-of-the-art review and simulations to select the relevant sensors, define the quantities to be measured, and optimize their placement. Multi-physics modeling and model reduction will then make it possible to link the data to PCB integrity indicators characterizing its health status. The approach will combine numerical modeling, experimental validations, and multiparametric optimization methods.

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Pôle fr : Direction de la Recherche Technologique
Pôle en : Technological Research
Département : Département Systèmes (LETI)
Service : Service Systèmes de Capteurs, électroniques pour l’Energie
Laboratoire : Laboratoire Autonomie et Intégration des Capteurs
Date de début souhaitée : 01-09-2026
Ecole doctorale : Electronique, Electrotechnique, Automatique, Traitement du Signal (EEATS)
Directeur de thèse : BOISSEAU Sébastien
Organisme : CEA
Laboratoire : DRT/DSYS/SSCE/LAIC
URL : http://www.leti-cea.fr/cea-tech/leti/Pages/recherche-appliquee/infrastructures-de-recherche/plateforme-cybersecurite.aspx

Financement public/privé

Pôle fr : Direction de la Recherche Technologique
Pôle en : Technological Research
Département : Département Systèmes (LETI)
Service : Service Systèmes de Capteurs, électroniques pour l’Energie

Physique et traitement du signal