- Article de bases documentaires
|- 10 avr. 2019
|- Réf : S8251
du diagramme de succès ou de fiabilité (MDS ou MDF, années 1960), reliability block diagram method (RBD... du diagramme de fiabilité » (MDF) ou reliability block diagram method (RBD). En effet, elle est naturelle...
Les articles de référence permettent d'initier une étude bibliographique, rafraîchir ses connaissances fondamentales, se documenter en début de projet ou valider ses intuitions en cours d'étude.
- Article de bases documentaires
|- 10 nov. 2016
|- Réf : SE1673
sur la fiabilité SCRM ( Streamlined Reliability Centered Maintenance) développée par l’EPRI (Electrical Power... et sur la maintenance basée sur la fiabilité (MBF) (en anglais RCM : Reliability Centered Maintenance), présente... ’une méthode simplifiée de maintenance basée sur la fiabilité appelée SCRM (Streamlined Reliability Centered... par Nowlan et Heap en 1978 NOWLAN (S.), HEAP (H.) - Reliability-Centered Maintenance...
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- Article de bases documentaires
|- 10 nov. 2016
|- Réf : SE1675
(MBF) (RCM pour Reliability Centered Maintenance ), présente la méthode développée par Steve Turner... NOWLAN (S.), HEAP (H.) - Reliability-centered maintenance, ont défini en 1978, dans le domaine... sous le sigle RCM ( Reliability Centered Maintenance ). Cette méthode a démontré son efficacité puisqu’elle... reliability-centered maintenance (RCM) processes, , et la norme CEI 60300-3-11 CEI 60300-3-11 - Gestion...
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- Article de bases documentaires : FICHE PRATIQUE
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- 15 mai 2012
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- Réf : 0539
Avec l’émergence des analyses de risques quantifiées (analyses dites « probabilistes »), les banques de données se révèlent être un outil précieux et indispensable pour évaluer la probabilité d’occurrence des accidents industriels.
Pour évaluer la probabilité d’un phénomène, la méthode la plus simple consiste à utiliser des données issues de l’accidentologie, basées sur une analyse statistique des événements déjà observés. Une autre approche possible consiste en l’évaluation de la probabilité par calcul à l’aide de méthodes telles que le nœud papillon, l’arbre de défaillances, l’arbre d’événements ou encore la méthode LOPA. Ces deux approches nécessitent d’utiliser différents types de banques de données. Dès lors, la question qui se pose est la suivante : À quelles banques de données faut-il se référer ?
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- Article de bases documentaires : FICHE PRATIQUE
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- 06 sept. 2012
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- Réf : 0541
La quantification des risques industriels nécessite d’évaluer les deux composantes du risque que sont la probabilité et la gravité de phénomènes dangereux tels que les incendies ou les explosions.
De plus en plus, l’évaluation de la probabilité repose sur la mise en œuvre de méthodologies dites probabilistes qui prennent en compte de nombreux paramètres parmi lesquels on peut citer la fréquence des événements redoutés, les probabilités de défaillances des barrières de sécurité et les probabilités d’inflammation.
Ces différents paramètres peuvent être quantifiés en ayant recours à des banques de données. Cette manière de procéder a pour principal intérêt d’être relativement simple à mettre en œuvre. En revanche, une question subsiste : les valeurs rapportées dans les banques de données sont-elles représentatives du cas étudié ?
Dès lors, afin d’adapter les valeurs issues des banques au cas étudié, il est fréquent que l’analyste « pondère » les valeurs pour tenter de retranscrire certaines spécificités du cas étudié. Dans le cadre des analyses de risques quantifiées, le paramètre le plus fréquemment « pondéré » est incontestablement la fréquence de fuite sur canalisation.
Les fiches pratiques répondent à des besoins opérationnels et accompagnent le professionnel en le guidant étape par étape dans la réalisation d'une action concrète.