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Article

1 - ÉMERGENCE DU PRONOSTIC DANS L'ACTIVITÉ DE MAINTENANCE

2 - PRONOSTIC ET ESTIMATION DE LA DURÉE DE FONCTIONNEMENT AVANT DÉFAILLANCE (RUL)

3 - DES DONNÉES AU RUL : ARCHITECTURE CBM ET PROCESSUS PHM

4 - EXEMPLE D'APPLICATION

5 - CONCLUSION

Article de référence | Réf : MT9570 v1

Conclusion
PHM – Prognostics and health management - De la surveillance au pronostic de défaillances de systèmes complexes

Auteur(s) : Rafael GOURIVEAU, Kamal MEDJAHER, Emmanuel RAMASSO, Noureddine ZERHOUNI

Date de publication : 10 avr. 2013

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RÉSUMÉ

Les exigences de performance globale conduisent les industriels à renforcer leur capacité à anticiper les phénomènes de défaillance, et la mise en œuvre de solutions de Prognostics and health Management (PHM) prend une part grandissante dans les activités de maintenance. Cet article vise à présenter l'émergence de cette thématique de PHM, à décrire les processus sous-jacents – notamment celui du pronostic –, et à expliciter les bénéfices pouvant en être attendus.

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ABSTRACT

PHM – Prognostics and health management

Global performance requirements lead industrials to strengthen their capability to anticipate degradation phenomena and failures. Following that, Prognostics and Health Management (PHM) solutions are increasingly implemented in order to complete maintenance activities. This paper aims at presenting the emergence of PHM theme, at describing the underlying process – particularly that one of prognostics –, and at explaining the benefits that can be expected from.

Auteur(s)

INTRODUCTION

Les services « FMDS » (fiabilité, maintenabilité, disponibilité, sécurité) sont aujourd'hui largement sollicités pour réaliser des études ponctuelles ou des analyses de fond. De fait, la maintenance industrielle s'avère source et cible de développements industriels et scientifiques, ce qui se traduit par des actions ponctuelles de partenariat « industrie-recherche ». De manière plus ciblée, au niveau des entreprises, les concepts traditionnels de maintenance préventive et corrective sont peu à peu complétés par une prise en compte plus réactive et proactive des phénomènes de défaillance. En effet, les industriels tendent à renforcer leur capacité à anticiper les défaillances afin de recourir à des actions préventives les plus justes possible dans un objectif de réduction des coûts et des risques. Aussi, la mise en œuvre de solutions de Prognostics and Health Management (PHM) prend une part grandissante dans les activités de maintenance et le processus de pronostic est aujourd'hui considéré comme un des principaux leviers d'action dans la recherche d'une performance globale. D'abord, sur le plan environnemental, le pronostic industriel s'inscrit dans une logique de développement durable : il permet d'augmenter la disponibilité et d'allonger le cycle de vie des systèmes industriels. Ensuite, l'anticipation des défaillances d'éléments critiques permet de prévenir les risques industriels et d'assurer la sécurité des personnes et des biens. Le pronostic permet en outre d'assurer une continuité des services et, par là même, d'augmenter la qualité de ceux-ci. Enfin, la mise en œuvre de la maintenance prévisionnelle (fondée sur le pronostic) nécessite une qualification et participe à la valorisation du personnel technique de maintenance.

Au-delà de l'écho qu'elle peut rencontrer auprès du monde industriel, cette thématique de pronostic-PHM devient naturellement un cadre de travaux de recherche à part entière et tend à être de plus en plus visible au sein de la communauté scientifique. De nombreux laboratoires s'y intéressent aujourd'hui, et quatre conférences consacrées à la thématique du PHM sont programmées chaque année. Cela étant, les solutions de PHM n'en restent pas moins le fruit de l'évolution des techniques et technologies de maintenance. Aussi, cet article vise à présenter l'émergence de cette thématique de PHM, à montrer en quoi elle vient compléter les activités traditionnelles de maintenance, à expliciter les processus sous-jacents, notamment celui du pronostic, à décrire les bénéfices pouvant être attendus de la mise en œuvre de solutions de PHM dans l'industrie, et enfin à apporter quelques éléments de réflexion sur les problèmes majeurs et défis encore d'actualité.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-mt9570


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5. Conclusion

Le maintien en condition opérationnelle à moindre coût des systèmes industriels est devenu un facteur critique quant à la performance des entreprises, et les concepts traditionnels de maintenance préventive et corrective sont peu à peu complétés par une prise en compte plus réactive et proactive des défaillances. L'estimation du temps résiduel avant défaillance d'un équipement (RUL) et la confiance pouvant être associée à cet indicateur doivent permettre d'éviter des dépenses de maintenance inutiles, et le pronostic connaît un intérêt croissant ces quinze dernières années. Il fait l'objet d'une norme internationale récente et est aujourd'hui considéré comme un processus clef dans les stratégies de maintenance. L'analyse de la littérature permet de constater que beaucoup d'alternatives existent a priori pour supporter l'activité de pronostic : approches fondées sur un modèle, approches guidées par les données, approches fondées sur l'expérience.

Cependant, si le processus de pronostic vise la quantification du RUL, il ne peut être considéré de manière isolée. Ce point est particulièrement perceptible dans le concept de condition based maintenance (CBM). D'une part, l'anticipation des défaillances ne peut se faire que si les phénomènes de dégradation sont correctement appréhendés (acquisition de données, extraction de descripteurs, détection, diagnostic). D'autre part, dans la pratique, le RUL n'est pas une fin en soi : son estimation doit en revanche permettre de mettre en œuvre des politiques de réaction adéquates (aide à la décision). Ainsi, le déploiement du pronostic requiert un ensemble de tâches (modules) qu'il est commun de regrouper sous le terme de PHM (prognostics and health management). Aussi, même s'il s'agit d'une approche plutôt rationnelle, la mise en œuvre d'un processus de pronostic s'avère délicate. En effet, au même titre que les activités de détection et de diagnostic, la mise en place d'outils de pronostic doit faire face aux spécificités des problèmes traités : données non stabilisées (incertitude, aléas), connaissances utiles mal « bornées » (formalisation des problèmes difficile), mauvaise appréciation des contours d'une étude (expertise forte et distribuée), dynamique prononcée de l'évolution de l'équipement... Aussi, la recherche ne propose pas encore d'outil « universel » :...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - UNION EUROPEENNE -   Recommandation de la commission du 30 mai 2001 concernant la prise en considération des aspects environnementaux dans les comptes et rapports annuels des sociétés : inscription comptable, évaluation et publication d'informations.  -  Journal officiel de la Communauté européenne, 30 mai 2001.

  • (2) - BENGTSSON (M.) -   Condition based maintenance systems an investigation of technical constituents and organization aspects.  -  Thèse de doctorat, department of Innovation, Design, and Product Development, Mälardalen University (2004).

  • (3) - KARRAY (M.-H.), MORELLO (B.), ZERHOUNI (N.) -   Towards a maintenance semantic architecture.  -  Proceedings of the 4th World Congress on Engineering Asset Management (WCEAM'09), Athènes (2009).

  • (4) - VACHTSEVANOS (G.), LEWIS (F.-L.), ROEMER (M.), HESS (A.), WU (B.) -   Intelligent fault diagnosis and prognosis for engineering systems.  -  Wiley and Sons, Inc. Hoboken, New Jersey, USA (2006).

  • (5) - SAXENA (A.), CELAY (J.), SAHA (B.), SAHA (S.), GOEBEL (K.) -   Metrics for offline evaluation of prognostic performance.  -  ...

1 Outils logiciels

CALCE Center for Advanced Life Cycle Engineering, Simulation Assisted Reliability Assessment SARA®, [Logiciel] : outil de simulation http://www.calce.umd.edu/

NI, Watchdog Agent™ Prognostics Toolkit for LabVIEW, [Logiciel] toolbox développée par National Instrument et IMS http://sine.ni.com/nips/cds/view/p/lang/en/nid/210191

C-MORE, EXAKT : condition-based maintenance optimizer, [Logiciel] développé par le Centre for Maintenance Optimization and Reliability Engineering C-MORE http://cmore.mie.utoronto.ca//index.html

HAUT DE PAGE

2 Sites Internet

CALCE : site web du Center for Advanced Life Cycle Engineering, Université du Maryland ...

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