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Article

1 - ÉTAPES D’UNE ANALYSE DE SÛRETÉ DE FONCTIONNEMENT

2 - MÉTHODES D’ANALYSE FONCTIONNELLE

3 - MÉTHODES CLASSIQUES D’ANALYSE PRÉVISIONNELLE

4 - MÉTHODES AVANCÉES D’ANALYSE PRÉVISIONNELLE

5 - FACTEURS HUMAINS

6 - MÉTHODES DE PRÉDICTION ET BANQUES DE DONNÉES DE FIABILITÉ

7 - CONCLUSION

8 - GLOSSAIRE

Article de référence | Réf : S8251 v2

Conclusion
Sûreté de fonctionnement - Analyse et bases de données de fiabilité

Auteur(s) : Gilles ZWINGELSTEIN

Date de publication : 10 avr. 2019

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RÉSUMÉ

Cet article présente les étapes de la réalisation d’une étude de sûreté de fonctionnement des systèmes industriels complexes. Il décrit les méthodes à utiliser pour réaliser une analyse prévisionnelle de sûreté de fonctionnement conforme aux exigences attendues des utilisateurs. Après une présentation de la démarche, les méthodes d’analyse fonctionnelle sont décrites ainsi qu’une description des méthodes prévisionnelles classiques et avancées notamment basées sur l’intelligence artificielle. Il présente ensuite les bases de la fiabilité humaine et les banques de données utiles pour réaliser ces analyses. En conclusion, une perspective des études en cours sera proposée.

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ABSTRACT

Dependability. Analysis and reliability data banks

This article presents the main steps necessary to conduct a study on the dependability of complex industrial systems. The key objectives aim to provide a description of methods and tools to perform a predictive dependability analysis to obtain the assigned target values. After a reminder on the overall procedure, functional analysis techniques are presented. Then the main classical and advanced predictive methods and tools to assess the dependability are provided including the use of artificial intelligence. It also describes human reliability models, reliability data banks necessary to perform these analyses The conclusion will propose a prospective view on the future developments.

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 associé des universités en retraite, Université Paris Est Créteil, France

INTRODUCTION

Cet article présente les différentes étapes, les méthodes et les données à mettre en œuvre pour réaliser une analyse de la sûreté de fonctionnement prévisionnelle de systèmes industriels complexes. Compte tenu de l’importance des conséquences des défaillances sur la disponibilité, les personnes et l’environnement, les industriels sont de plus en plus concernés par la réalisation d’études pour prévoir le niveau de la sûreté de fonctionnement pour des installations existantes ou en cours de conception. Une analyse de sûreté de fonctionnement prévisionnelle d’un système complexe se décompose en plusieurs étapes principales : l’analyse structurelle et fonctionnelle du système suivie d’analyses qualitatives et/ou quantitatives en fonction des données disponibles du retour d’expérience. La première section décrit l’organigramme des tâches et analyses à réaliser pour élaborer un dossier d’analyse prévisionnelle de la sûreté de fonctionnement. Il permet de vérifier si les résultats obtenus grâce aux différentes analyses sont conformes aux spécifications définies dans le cahier des charges de l’utilisateur. La seconde section, après un rappel sur les finalités de l’analyse de la valeur, présente les principales méthodes d’analyse fonctionnelles utilisées pour identifier les fonctions d’un système complexe à partir de modèles structurels. La connaissance de ces fonctions est en effet indispensable pour identifier leurs modes de défaillance qui conduiront par leurs effets à la défaillance. Les principes des méthodes d’analyses fonctionnelles FAST, RELIASEP®, SADT®, IDEF0 et APTE® font l’objet de descriptions succinctes. La troisième section est dédiée à une typologie des méthodes classiques d’analyse prévisionnelle. Elle précise les définitions des méthodes déductives et inductives, ainsi que les caractéristiques des méthodes qualitatives et quantitatives. En particulier, les méthodes quantitatives évaluent les paramètres associés à la sûreté de fonctionnement. Elles utilisent les données de la fiabilité humaine et les banques de données de fiabilité qui seront présentées dans cet article. Parmi l’ensemble des méthodes qualitatives, l’AMDEC, APR, MCPR et HAZOP y sont présentées. Pour les méthodes quantitatives qui font l’objet de développements figurent : le diagramme de fiabilité, la table de vérité, les arbres de conséquences, le diagramme cause-conséquence, le nœud papillon, l’espace des états et les processus markoviens. Pour tenir compte des évolutions sur les deux dernières décennies dans le domaine de l’analyse prévisionnelle en sûreté de fonctionnement sous les noms de « condition-based-monitoring-CBM », « diagnosis, prognostics and health management (PHM) » et « RUL - remaining useful life », la quatrième section présentera ces méthodes avancées. Elles ont été développées spécifiquement pour réaliser le diagnostic et le pronostic des défaillances. Leurs finalités ultimes sont de prédire la durée de vie avant la défaillance (DEFAD) et sa probabilité (notée « DEFAD-RUL » dans cet article). De nombreuses méthodes ont été développées pour estimer la DEDAD-RUL et feront l’objet de descriptions succinctes. Elle couvrira les méthodes basées sur les lois physiques (model-driven), l’exploitation des données (data-driven), les expérimentations et les méthodes hybrides. Elles font appel aux techniques classiques statistiques et aux outils de l’intelligence artificielle. Parmi ces outils d’intelligence, l’apprentissage automatique (machine learning) et l’apprentissage profond (deep learning) utilisant des réseaux de neurones artificiels feront l’objet de développements. Comme certaines méthodes prévisionnelles prennent en compte le facteur humain, la cinquième section présentera la typologie des méthodes de la fiabilité humaine : l’évaluation probabiliste de la fiabilité humaine (EPFH) et les facteurs humains (FH). Elle présente une classification en trois familles ; la première est basée sur des approches principalement fréquentielles, la seconde privilégie les aspects cognitifs et la troisième prend en compte l’environnement organisationnel. Cette section présente quinze modèles d’évaluation du facteur humain représentatifs de ces trois familles. La sixième section présente un inventaire des banques de données de fiabilité de composants dont l’usage est indispensable pour la mise en œuvre des méthodes prévisionnelles quantitatives. Elle définit au préalable les notions de « parts stress » et de « parts counts » utilisées dans les modèles de prédiction de la fiabilité et les banques de données. Elle est consacrée à la description des caractéristiques de leurs contenus et à leurs domaines d’application. Vingt-cinq banques de données sont ainsi passées en revue en insistant sur leur niveau d’actualité. En conclusion, une synthèse et des recommandations sont fournies pour guider l’utilisateur à choisir la méthode la plus adaptée pour réaliser un dossier d’analyse prévisionnelle de la fiabilité.

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KEYWORDS

dependability-safety   |   Reliability   |   Methodology

VERSIONS

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v2-s8251


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7. Conclusion

Les méthodes d’analyse prévisionnelle de la sûreté de fonctionnement prenant en compte le facteur humain et les données du retour d’expérience pour les procédés industriels sont des outils indispensables pour s’assurer que les objectifs obtenus sont conformes aux spécifications. La sûreté de fonctionnement des installations est devenue actuellement une préoccupation majeure pour minimiser les conséquences des défaillances sur la sécurité des biens et des personnes, sur l’environnement et la disponibilité des équipements. De plus en plus, les contraintes réglementaires et administratives imposent aux responsables d’installations industrielles la réalisation d’études prévisionnelles de sûreté de fonctionnement. La réalisation d’une étude prévisionnelle de sûreté de fonctionnement rend indispensable la maitrise de plusieurs disciplines telles que l’analyse de la valeur, l’analyse fonctionnelle, les méthodes qualitatives et qualitatives d’évaluation de la sûreté de fonctionnement. Elle requiert également l’utilisation de modèles permettant d’évaluer la fiabilité humaine et l’exploitation des banques de données de retour d’expérience. On observe, depuis les deux dernières décennies, une forte évolution des méthodes d’analyse prévisionnelle avec l’utilisation des outils de l’intelligence artificielle (hormis en analyse de la valeur et analyse fonctionnelle). C’est la raison pour laquelle coexistent actuellement les méthodes classiques développées dans les années 1960 (AMDE, arbre de défaillance, etc.), et les méthodes avancées connues sous les noms de « condition-based monitoring (CBM) », « diagnosis, prognostics and health management (PHM) » et « RUL – remaining useful life) ».

Les méthodes avancées permettent de réaliser le diagnostic de défaillance et de prédire la durée de vie avant défaillance (DEFAD-RUL). Les recherches en cours sur l’intelligence artificielle avec les apprentissages automatiques et profonds (machine learning et deep learning), le big data, le data mining et le cloud, conduiront à de nouvelles méthodes d’analyses prévisionnelles.

Cet article permet au lecteur de sélectionner la méthode la plus appropriée à son problème, en veillant néanmoins à faire une veille technologique...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - BYTHEWAY (C.W.) -   Fast Creativity & Innovation : Rapidly Improving Processes, Product Development and Solving Complex Problems.  -  Ross Publishing (2007).

  • (2) - VOGIN (R.), SCIEZ (G.), PITTON (J.-P.) -   Logiciel Reliasep Outil d’aide à la conception au développement de produits et services.  -  Société européenne de propulsion, Vernon (France) (1992).

  • (3) - COLLECTIF SADT -   Un langage pour communiquer.  -  Eyrolles (1992).

  • (4) - DE LA BRETESCH (B.) -   SADT. La Méthode APTE : analyse de la valeur, analyse fonctionnelle.  -  Pétrelle (2000).

  • (5) - DESROCHES (A.), BAUDRIN (D.), DADOUN (M.) -   L’analyse préliminaire des risques : principes et pratiques.  -  Hermes science, Publications Lavoisier (2009).

  • (6)...

1 Outils logiciels

EDRAWSOFT

http://www.edrawsoft.com/fr/

CORELDRAW

http://www.coreldraw.com/fr/

HBM PRENSCIA

https://www.hbmprenscia.com/

ALD 2017 RAM Commander V8.6, Availability Prediction and Analysis

https://aldservice.com/Reliability-Availability-Prediction-and-Analysis-Software.html

PTC 2018, Windchill Quality Solutions

https://www.4cad.fr/plm/ptc-windchill-quality-solutions

HAUT DE PAGE

2 Sites Internet

IMDR, portail de l’Institut pour la maîtrise des risques, sûreté de fonctionnement-management-cyndiniques

http://www.imdr.eu

AFNOR, portail de l’Association française de normalisation

http://www.afnor.org

IEC, portail de l’International electrotechnical commission

http://www.iec.ch...

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