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Article

1 - FONCTION MAINTENANCE ET OMF EN FLUX STRESSANT

2 - OUTILS DE MAINTENANCE DYNAMIQUES EN FLUX STRESSANT

3 - CAS D'ÉTUDE

4 - CONCLUSION

Article de référence | Réf : AG3535 v1

Cas d'étude
Politiques de maintenance équipement en flux de production stressant

Auteur(s) : Stéphane HUBAC, Eric ZAMAÏ

Date de publication : 10 juil. 2013

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RÉSUMÉ

Dans un contexte de production très concurrentiel, avec une évolution rapide des produits et des technologies, les équipements peuvent se trouver exploités en limite de leurs capacités. L'ajustement dynamique des politiques de maintenance basées sur l'approche OMF, pour Optimisation de la Maintenance par la Fiabilité, doit permettre de quantifier et de maîtriser dynamiquement la fiabilité des équipements ou des infrastructures. Cette approche permet à la fonction "maintenance" d'être intégrée comme un acteur majeur dans un processus de gestion des actifs qui dépasse le cadre du domaine où elle est encore trop souvent confinée.

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ABSTRACT

Equipment maintenance policy in stressed manufacturing flow

In a highly competitive production environment with a rapid evolution of products and technologies, equipment has the ability to be operated to the limit of its capacity. The dynamic adjustment of maintenance policies based on the OMF approach must allow for the quantification and dynamic control of equipment or infrastructures. This approach allows for the integration of the "maintenance" function as a key player in the asset management process which goes beyond the domain in which maintenance is too often confined.

Auteur(s)

  • Stéphane HUBAC : Manufacturing science senior expert – Advanced process and equipment control – STMicroelectronics (Crolles/France)

  • Eric ZAMAÏ : Maître de conférences. Habilité à diriger des recherches – Grenoble INP – Laboratoire GSCOP (France)

INTRODUCTION

Les politiques de maintenance ont pour objectif d'élaborer des programmes cherchant sous contrainte de critères opérationnels objectifs et par ordre de priorité à :

  • minimiser les maintenances correctives ;

  • optimiser les maintenances préventives systématiques ;

  • implémenter des maintenances préventives (conditionnelles ou prédictives).

Les deux derniers points ayant pour fonction de prévenir les indisponibilités erratiques des équipements, tout en optimisant la programmation des activités de maintenance, en regard de critères objectifs comme :

  • les coûts ;

  • les temps de cycles ;

  • la qualité ainsi que la disponibilité des ressources ou des programmes d'amélioration envisagés sur ces mêmes critères.

En vue de pouvoir localiser les défaillances, savoir diagnostiquer ou pronostiquer, mettre en place les actions correctives, préventives, et de contrôle, l'approche rationnelle est utilisée pour acquérir de la connaissance en répondant aux questions suivantes :

  • quelle ... défaillance ou cause de défaillance apparaît ? : connaissance de quoi détecter et/ou prévenir ;

  • pourquoi... un effet induit par une défaillance apparaît-il ? : connaissance de la (ou les) cause(s) des effets et des défaillances ;

  • comment... une défaillance ou cause de défaillance apparaît-elle ? : connaissance de la détection et/ou la prévention appropriée ;

  • quand... une défaillance induisant un effet va-t-elle apparaître ? : connaissance de la (ou les) loi(s) liant cause et effet.

Un certain nombre d'outils méthodologiques ont été développés et implémentés avec succès pour mettre en œuvre le processus rationnel dans le cadre d'une démarche scientifique. L'AMDEC est un outil de choix pour aborder ce type de problématique en raison de sa faculté, de par sa structure, à prendre en compte les principaux aspects de la démarche rationnelle décrite par Emmanuel Kant dans un cadre expérimental opérationnel (voir le Pour en savoir plus) :

  • fonction ;

  • critères de valeurs ;

  • modes de défaillances ;

  • lien causalités-effets potentiels ;

  • détection ;

  • évaluation du risque ;

  • prévention associée.

Nota

pour Ernst Mach (la connaissance et l'erreur ), le but de la science n'est pas de discerner la nature de la réalité, mais de décrire des données expérimentales – les « faits » – aussi succinctement que possible. Tout concept scientifique devrait être compris sous l'angle de sa définition opérationnelle – une prescription de la manière dont il pourrait être mesuré (pour nous orienter au sein des phénomènes).

L'approche d'Optimisation de la maintenance par la fiabilité (OMF) a démontré son efficacité et sa pertinence dans des environnements relativement « stables », en particulier lorsque les équipements, dès leur conception, ont été pensés dans le but de réaliser un nombre limité de technologies et/ou de produits.

Après avoir précisé les spécificités du contexte auquel est exposée la fonction maintenance en flux de production (technologique ou produit) stressant, et rappelé les conséquences industrielles liées à la non-maîtrise de la variabilité de disponibilité des équipements, nous présenterons les ajustements à apporter à la méthode OMF pour rendre possible la mise en place d'un pilotage dynamique de la politique de maintenance. Au travers de cas d'études, seront aussi pointées les nécessaires évolutions associées en termes de culture maintenance et de décloisonnement des métiers au sein de l'entreprise.

Nota

pour le lecteur non spécialiste, les auteurs suggèrent pour une meilleure compréhension de ce dossier de lire les références Techniques de l'Ingénieur [MT 9 020], [MT 9 130].

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KEYWORDS

modelling   |   maintenance control   |   manufacturing   |   maintenance modelling

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-ag3535


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3. Cas d'étude

Le cas d'étude décrit ci-dessous est le fruit d'expérimentations d'implémentation réalisées sur des pilotes industriels par la société STMicroélectronique dans le cadre des projets européens ENIAC IMPROVE & INTEGRATE, en collaboration avec le laboratoire G-SCOP et la société Probayes. Pour sa mise en œuvre, il s'est aussi appuyé sur des études réalisées sur le sujet comme, par exemple, la référence .

Cette réalisation :

  • tient compte des 4 processus « classiques » : surveiller, diagnostiquer, pronostiquer/prédire, aider à la décision ;

  • intègre la maintenance à son environnement extérieur ;

  • intègre les liens avec la métrologie virtuelle et l'échantillonnage dynamique.

L'ensemble des modélisations proposées est réalisé sous le formalisme SADT /IDEF0.

3.1 Définitions

  • CDP (Cause Diagnostic Probability )

    C'est le résultat de calcul d'une probabilité expliquant la cause d'un mode de défaillance (MD ou FM (Failure Mode )) sur un module de l'équipement et permettant le diagnostic de son origine.

  • EHF (Equipment Health Factor )

    L'EHF est le résultat d'un calcul probabiliste utilisé pour prévoir le comportement de l'équipement considéré pour le mode de défaillance considéré. Ce calcul est basé sur l'analyse des paramètres « temps réel », mais aussi sur l'historique de l'équipement. Il peut également être défini par module de...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - SPEARMAN (M.L.), HOPP (W.J.) -   Factory physics, second edition, chap 8 and 9.  -  Ed. Mc Graw Hill (2000).

  • (2) - MONTGOMERY (C.D.) (s.d.) -   Introduction to statistical Process Control.  -  Ed. John Wiley and Sons, Inc.

  • (3) - DESCHAMPS (E.) -   Diagnostic de services pour la reconfiguration dynamique de systèmes à événements discrets complexes.  -  Thèse de doctorat, France. Grenoble : Grenoble INP Institut National Polytechnique (2007).

  • (4) - QUOC-BAO (D.a.) -   Engineering application and artificial intelligence.  -  Confidence estimation of feedback information for logic diagnosis, DOI information : 10.1016/j.engappai.2012.08.008 (2012).

  • (5) - ARUNRAJ (N.) -   Risk-based maintenance.Techniques and applications.  -  Journal of Hazardous Materials, 142(3), p. 653-661 (2007).

  • (6) - CHARDONNET (A.) -   Le...

NORMES

  • Terminologie de la maintenance. Association Française de Normalisation Paris - AFNOR NF EN 13306/X 60-319 - 2001

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