Jean-Pierre SIGNORET

Les arbres de défaillance sont des outils courants de la sûreté de fonctionnement dans l'industrie. Découvrez comment ils permettent de calculer la probabilité de panne d'un système complexe. 

Introduire une dimension temporelle dans les arbres de défaillance permet de prédire la fréquence de défaillance d'un système. Le principe des arbres de défaillance dynamique est présenté, accompagné d'exemples pédagogiques.

Quels sont les avantages et les spécificités des diagrammes de fiabilité en sûreté de fonctionnement ? Découvrez ici les principes et les méthodes d'élaboration de ces BDF, ainsi que l'on nomme souvent les blocs-diagrammes de fiabilité. 

En analyse de risque, l’approche analytique par processus ne permet pas de traiter les systèmes dynamiques industriels de forte complexité. L’approche statistique, avec le recours aux réseaux de Petri, devient alors d’un grand secours. En effet, la représentation graphique spécifique à cette approche permet entre autres une construction maîtrisée de modèles très complexes à partir d’un nombre limité d’événements, ainsi qu’une visualisation synthétique du modèle retenu. Les réseaux de Pétri se posent donc en formidable support de simulation dans le traitement de problèmes probabilistes, outil simple, souple et puissant, aux possibilités quasi illimitées, et qui offre de plus le meilleur rapport qualité/prix en la matière.

L’énorme potentiel dont disposent les réseaux de Pétri dans le traitement des problèmes probabilistes de systèmes industriels complexes est maintenant largement reconnu. Leurs immenses possibilités de modélisation en approche statistique, supportées grandement par leur aspect graphique, diagrammes de fiabilité et diagrammes de flux, illustrent parfaitement les points forts de cet outil simple et flexible. Cet article s’attache à présenter un ensemble d’exemples caractéristiques qui viennent justifier le titre de meilleur rapport investissement intellectuel/puissance de modélisation, donné couramment aux réseaux de Pétri, dans le domaine de la sûreté de fonctionnement.

Parmi les méthodes mises en œuvre pour le traitement probabiliste des systèmes se comportant dynamiquement, on compte l’approche markovienne qui reste à ce jour la plus utilisée, et qui est classée parmi les « approches analytiques par états ». Cet article fait tout d’abord la présentation des différentes caractéristiques de l’approche de Markov. Il s’attarde ensuite à mettre en évidence les capacités de cette méthode à traiter des systèmes présentant des états dégradés (comme les systèmes de production) ou plusieurs phases de fonctionnement comme les systèmes de sécurité périodiquement testés.

Cet article est consacré à la démarche de sûreté de fonctionnement appliqué aux systèmes dynamiques. Il présente des méthodes et des modèles fiabilistes  permettant de conduire des démarches d’analyse systématique, systémique et probabiliste. Ces outils, répartis en trois grandes classes, couvrent les divers types de risques rencontrés. L’étape la plus cruciale dans une étude de sûreté de fonctionnement d’un système est celle de l’identification et de la hiérarchisation des risques.