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1 - DONNÉES DE L’ÉTUDE OPÉRATIONNELLE

2 - CONDUITE D’UNE ÉTUDE OPÉRATIONNELLE

3 - CONCLUSION

Article de référence | Réf : S8252 v1

Données de l’étude opérationnelle
Sûreté de fonctionnement des systèmes industriels complexes - Étude opérationnelle

Auteur(s) : Gilles ZWINGELSTEIN

Date de publication : 10 déc. 2009

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Auteur(s)

  • Gilles ZWINGELSTEIN : Ingénieur de l’École nationale supérieure d’électrotechnique, d’électronique, d’informatique et d’hydraulique et des télécommunications de Toulouse (ENSEEIHT) - Docteur-ingénieur, Docteur ès sciences - Professeur des universités associé

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INTRODUCTION

Dans ce dossier, qui fait suite aux dossiers [S 8 250v2] et [S 8 251], nous examinons les aspects liés à l’étude opérationnelle de sûreté de fonctionnement et à la conduite d’une étude prévisonnelle ou opérationnelle.

Les données de sûreté de fonctionnement sont essentielles pour toute étude prévisionnelle et principalement quantitative. Elles sont de deux types : événementielles et fiabilistes.

Les données événementielles sont obtenues à l’aide d’études statistiques des accidents et des expérimentations en grandeur nature. Elles concernent donc l’aspect « macroscopique » et donnent des estimations du comportement d’un système entier dans certaines circonstances (grand nombre d’événements indiscernables ou non quantifiables). Elles sont surtout utiles pour l’évaluation des risques (probabilité/gravité des conséquences) et donc de la sécurité.

Par contre, les données fiabilistes sont obtenues par des essais sur des composants de base des systèmes dans des conditions données (événements discernables et quantifiables). Elles sont donc « microscopiques » et sont essentielles pour les méthodes prédictives, décrites dans le dossier [S 8 251], largement utilisées.

Dans les grandes entreprises performantes, l’utilisation de logiciels de GMAO (gestion de maintenance assistée par ordinateur) qui incluent des modules de collecte du retour d’expériences permet l’analyse de tous les paramètres associés aux circonstances de l’apparition des défaillances et des temps consacrés à la maintenance corrective ou préventive.

L’exploitation des systèmes de recueil de données de retour d’expérience sert à évaluer les performances des systèmes opérationnels avec des indicateurs quantitatifs tels que le MTTF (Mean Time To Failure), les taux de défaillance, les temps de réparation et les temps de bon fonctionnement.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-s8252


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1. Données de l’étude opérationnelle

1.1 Données de fiabilité

On distingue les données de fiabilité qualitatives et quantitatives.

L’approche qualitative est récente et concerne la description de l’architecture du système du point de vue matériel et fonctionnel (utilisation de systèmes experts). L’aspect matériel se caractérise par le recensement des composants et la description de leurs connexions alors que, pour l’aspect fonctionnel, il s’agit de modélisation de la logique du système, de ses conditions d’utilisation et du comportement de ses composants à l’aide de variables d’état.

L’approche quantitative est basée sur des données techniques, humaines et économiques. Les données économiques sont importantes pour l’évaluation des coûts de remise en fonctionnement des composants (maintenance curative) et des coûts de prévention des défaillances de ceux-ci (maintenance préventive). Cela met en jeu les coûts en personnels, matériels et de production.

Les données sur les facteurs humains sont obtenues de plusieurs manières : retour d’expérience, simulateurs, jugements d’experts, expériences en laboratoire utilisées pour HCR (Human Cognitive Reliability et banques de données.

Les données techniques sont obtenues soit par réalisation d’essais, soit par l’utilisation des résultats en exploitation (retour d’expérience) ou sur avis d’experts.

Une collecte efficace des données de retour d’expérience doit nécessairement inclure deux grands volets :

  • une collecte relative aux données de fiabilité des matériels ;

  • une collecte de données permettant ultérieurement de caractériser l’efficacité des équipes chargées de la remise en marche des installations après défaillance ou maintenance préventive.

La collecte des données de fiabilité concerne tous les éléments d’information relatifs à l’occurrence des défaillances. Une fiche de collecte des informations qui serait optimale...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - LIGERON (J.-C.) -   Le cercle des fiabilistes disparus ou critique ce la raison fiabiliste – Une nouvelle école de Sûreté de fonctionnement ? Une nécessité  -  Editions préventique (2006).

  • (2) - LIGERON (J.-C.) -   La fiabilité en mécanique  -  Editions Desforges (1979).

  • (3) - ZWINGELSTEIN (G.) -   Les méthodes et outils de base de la sûreté de fonctionnement  -  Éditions Hermès (2008).

  • (4) - ZWINGELSTEIN (G.) -   Les méthodes avancées de la sûreté de fonctionnement  -  Éditions Hermès (2009).

  • (5) - EBELING (C.-E.) -   Maintainability : Introduction to Reliability and Maintainability Engineering  -  Waveland Pr Inc, New York (2005).

  • (6) - HOLAND (A.), RAUSAND (M.) -   System reliability theory, models and statistical methods  -  Éditions...

1 Sites Internet

Advanced Logistics Developments Ltd

http://www.aldservice.com/

Air Force Quality Institute

http://www.au.af.mil/au/afqi/

American Society for Quality

http://www.asq.org/certification/reliability-engineer/index.html

Australian...

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