Contributions de la surveillance à la maîtrise des risques et
à la sûreté de fonctionnement
Emmanuel Arbaretier, André Lannoy V1-2, 29 08 2010
RésuméLa surveillance contribue fortement à la sûreté de fonctionnement des systèmes-
structures-composants (SSC), critiques pour les enjeux de sûreté et de performances industrielles, à condition qu’un mécanisme de dégradation ait bien été identifié et corrèlé à la fois à l’état du SSC et à un indicateur physique mesurable représentatif de cet état. L’exposé présente tout d’abord l’intégration de la surveillance au processus de conception puis sa contribution au processsus d’exploitation. C’est d’abord pour répondre aux enjeux d’optimisation de la maintenance qu’il est fait appel à la surveillance. Par contrecoup, la surveillance va également répondre aux enjeux de disponibilité, de sûreté et de durabilité. Partie intégrante du retour d’expérience technique, les données de surveillance ne dispensent pas de l’analyse de sûreté, de l’analyse du retour d’expérience, du déroulement du processus RCM (Reliability Centered Maintenance, et de sa réactualisation), de l’anticipation, de la gestion des actifs industriels, de l’estimation des incertitudes, de l’adaptatation permanente de la maintenance à l’amélioration de la fiabilité... bien au contraire. Elle en est certainement un des supports importants. Souvent associée à la physique des processus puisqu’elle s’intéresse à des phénomènes continus, puisqu’elle se focalise principalement sur l’analyse des dégradations, la surveillance oublie quelquefois les indicateurs élaborés de la sûreté de fonctionnement, en particulier la fiabilité, qui est pourtant un indicateur de surveillance agrégé , souvent prédominant dans la plupart des études de sûreté de fonctionnement. Ces indicateurs sont périodiquement évalués et peuvent faire l’objet de recueils de données de fiabilité qui traduisent la qualité d’exploitation – maintenance de l’entreprise, sa transparence vis-à-vis de la sûreté. L’exposé présentera très brièvement les principales difficultés liées à la détermination de cette fiabilité: son caractère multiforme, la complexité du SSC, la taille du retour d’expérience et sa nécessaire validation avant tout usage, l’effet perturbateur de la maintenance préventive qui vise à réduire la probabilité de défaillance, le choix d’une méthode d’estimation ce qui suscite souvent de vives controverses entre les « fréquentiels » et les « bayésiens ». En conclusion, la prise en compte de la surveillance dans la sûreté de fonctionnement conduit à une évolution culturelle des pratiques classiques de conception et d’exploitation. Elle permet à la fois de comprendre le passé et de préparer le futur. Elle ne dispense pas d’être pragmatique et de toujours juger et mesurer ses résultats à l’aune du bon sens physique. Les enjeux opérationnels et les pistes de R&D à développer dans un proche avenir sont évoqués
Sommaire
– 1 Sûreté de fonctionnement et surveillance– 2 Quelques définitions préalables– 3 Conception et SdF– 4 Exploitation et SdF– 5 Conclusions et perspectives de R&D– 6 Quelques références
1 Sûreté de fonctionnement et surveillanceQualité FiabilitéMaintenabilitéDisponibilitéSécuritéSûretéSurveillanceDurabilitéLogistiqueCommunication...
1 Sûreté de fonctionnement et surveillance
• En conception• Prévention: qualité des
matériaux, choix des conditions de fonctionnement
• Surveillance: existence de systèmes de protection
• Moyens d’action: existence de systèmes de sauvegarde
• En exploitation• Préparation, qualité des
activités d’exploitation-maintenance
• Réalisation de contrôles, essais périodiques, surveillance des SSC, inspections, indicateurs fiabilistes…
• Actions à engager en cas de défaillance, traitement des anomalies
1 ... à la maîtrise des risques...
Risque: effet de l’incertitude sur l’atteinte des objectifs (ISO 31000, 2009)
Deux dimensions (Bernoulli, 1738), déterministe et probabiliste
L’analyse de risque est un processus, qualitatif et quantitatif, nécessitant 4 phases:
1 identification, compréhension;2 évaluation, hiérarchisation; 3 mitigation, décision; 4 contrôle, retour d’expérience.
2 Quelques définitions préalables(1)
[Définitions extraites de la norme EN13306 (2001)]
– Sûreté de fonctionnement: ensemble des propriétés qui décrivent la disponibilité et les facteurs qui la conditionnent: fiabilité, maintenabilité et logistique de maintenance - la sécurité n’est pas incluse; S est une contrainte d’optimisation, FMD sont des objectifs
– Surveillance: activité exécutée manuellement ou automatiquement ayant pour objet d’observer l’état réel d’un bien – ce n’est pas l’inspection; elle est généralement effectuée sur un bien disponible, en continu; elle peut permettre la prévision d’une durée de vie résiduelle
2 Quelques définitions préalables(2)
[Définitions extraites de la norme EN13306 (2001)]
– Fiabilité: aptitude d’un bien à accomplir une fonction requise, dans des conditions données, durant un intervalle de temps donné – notion qualitative, également utilisée pour désigner la valeur de la probabilité d’être en état de bon fonctionnement, confiance technique
– Durabilité: aptitude d’un bien à accomplir une fonction requise, dans des conditions données d’usage et de maintenance, jusqu’à qu’un état limite soit atteint –sous-entend l’existence d’une limite, réglementaire, technico-économique, maintenabilité...
2 Quelques définitions préalables(3)
[Définitions extraites de la norme EN13306 (2001)]– Défaillance: cessation de l'aptitude d'un bien à
accomplir sa fonction requise – perte de fonction, “tout ou rien”, vieillissement fiabiliste
• Maintenance corrective: maintenance exécutée après détection d'une panne et destinée à remettre un bien dans un état dans lequel il peut accomplir une fonction requise – remise en état de bon fonctionnement, aspect technologique - SLI, réactivité
2 Quelques définitions préalables(4)[Définitions extraites de la norme EN13306 (2001)]• Dégradation: évolution irréversible d'une ou plusieurs
caractéristiques d'un bien liée au temps, à la duréed'utilisation ou à une cause externe – altération de fonction, phénomène continu, vieillissement physique
• Maintenance préventive: maintenance exécutée à des intervalles prédéterminés ou selon des critèresprescrits et destinés à réduire la probabilité de défaillance ou la dégradation du fonctionnement d’un bien – éviter la perte de fonction, notion probabiliste, anticipation, prévision
2 Quelques définitions préalables(5)
[définitions extraites de (Villemeur, 1988)]
– Composant: la plus petite partie d’un système qu’il est nécessaire et suffisant de considérer pour l’analyse du système – actif ou passif, pièce d’usure ou de rechange, feuille terminale de l’ arborescence fonctionnelle - matérielle
– Système: ensemble déterminé d’éléments (comme des composants) connectés entre eux, en interaction –à noter: SSC; ensemble composite d’éléments divers: équipements, procédures, acteurs humains, ...
3 Conception et SdF
- Le contexte en conception- Les objectifs- Les différentes phases du cycle de vie- La démarche- Les méthodes associées
Le contexte en conception
• Innovation• Coût de production bas• Délai court de développement• Qualité totale• Zéro défaut
Objectif en conception
Atteindre les exigences de fiabilité• Elimination des points faibles• Aide à la décision pour les choix
technologiques• Démonstration de l’exigence de fiabilité• Qualité
Les objectifs, exemple de l’EPR• Projet PWR – REP, 1650 MW• Profiter du retour d'expérience et des pratiques
étrangères• Objectifs:Disponibilité > 90%Indisponibilité fortuite < 2%Durée de vie prévue: 60 ans30% de réduction du volume de déchets à vie longue
• Contrainte: fusion du coeur < 1. E-6 / tranche / an, grâce au doublement de la redondance de circuits
Les objectifsTout processus de conception s’apparente à un problème
d’optimisation sous contraintes (par la recherche d’un compromis performances – coûts), par exemple:
Maximiser la disponibilité ou minimiser le coût de productionSous contraintes:- Contrainte de sécurité liée à la fusion du coeur- Respect des contraintes réglementaires (séismes, appareils
sous pression, explosions, ...)- Respect de l’environnement- Enveloppe budgétaire
Les objectifs (EPR)Minimiser le coût moyen de production, comprenant les coûts d’investissement, d’exploitation-maintenance, de combustibles, de déconstruction et incluant les enseignements du retour d’expérience
Sous contraintes:- Respect des contraintes réglementaires- Protection de l’environnement- Probabilité de fusion du coeur- Enveloppe budgétaire
La démarche de conception (1)• Une optimisation globale• Des besoins: disponibilité, maintenance, SLI, retour
d’expérience, sûreté, (dosimétrie)• Une évaluation quantitative des différents paramètres• Une traçabilité (et une automatisation) des études• Un système d’information capable de collecter et
gérer les données manipulées afin de faciliter la gestion de la conception, la définition de la stratégie de maintenance et la transmission à l’exploitation
La démarche de conception (2)• Une démarche globale, un caractère pluridisciplinaire,
un puzzle d’activités techniques, le problème de la gestion des flux d’informations
• De nouvelles pratiques en conception• Une démarche itérative:
interactions avec le processus usuel de conceptioninteractions permanentes entre la modélisation et
l’évaluation de la SdF et la préparation du programme de maintenance
• Des difficultés organisationnelles (management, ingénierie “traditionnelle”, SdF, maintenance, SLI, CAO, SI...)
• Le caractère stratégique du retour d’expérience
Méthodes utilisées dans une démarche de conception (a minima)
– Analyse fonctionnelle– Méthodes d’allocation d’objectifs de SdF– Modélisation de la disponibilité– Evaluation de l’indisponibilité fortuite– Adaptation de la méthode OMF - RCM à la conception– Analyse des coûts de maintenance – Evaluation de la durée d’un arrêt programmé– Analyse du retour d’expérience et évaluation
quantitative des paramètres de SdF
La nécessité d’un système d’information
– Un modèle de données à concevoir– Une intégration (liaison) souhaitée dans la CAO– L’intégration des arborescences fonctionnelle – matérielle– Des informations sur les dysfonctionnements, les
défaillances, les modes, les mécanismes de dégradation, les tâches de maintenance, les paramètres de SdF
– Faire la distinction entre les valeurs “comparée”, allouée, prévue (à la conception ou en exploitation), mesurée
– Des outils logiciels connectés au SI: a minima, analyse fonctionnelle, allocations, analyse et traitement du retour d’expérience, modèle de disponibilité, OMF
La surveillance à la conception
• La maintenance conditionnelle peut se trouver prise en compte dès la conception, ce qui permet de simplifier l’instrumentation.
• Objectif: assurer le suivi continu afin de prévenir les éventuelles défaillances (évidence expérimentale d’un défaut, approche d’un seuil limite)
La surveillance à la conception, conditions
• Analyse d’un retour d’expérience précédent• Criticité du SSC (résultat d’une analyse OMF)• Un mécanisme de dégradation bien identifié• Nature de la dégradation, modélisation physique• Corrélation entre l’état du SSC et un effet mesurable
représentatif de cet état• Possibilité de fixer un seuil de dégradation acceptable• Nécessité de mise en place de chaînes de mesures
(souvent lourdes)• Mise en œuvre sur des critères technico - économiques
4 Exploitation et SdF
• Le contexte en exploitation• Les analyses du retour d’expérience technique• Les méthodes de fiabilité opérationnelle• L’exigence de la sûreté• RCM-OMF – l’optimisation de la MP• La durabilité, la démarche LCM• La démarche AP-913
Le contexte en exploitation
• Sûreté • Performances, compétitivité• Prolongation de la durée d’exploitation• Coûts d’exploitation-maintenance faibles• Respect de l’environnement• Risque zéro
Objectif en exploitationMaintenir et améliorer les
exigences de SdF• Vérification des clauses de SdF• Calcul de la fiabilité opérationnelle• Données EPS• OMF, efficacité de la maintenance• Surveillance des paramètres de SdF• Estimation de la durabilité• Valorisation technico - économique
Les analyses et les traitements du retour d’expérience technique
• Vérification des clauses de SdF• Bilans de comportement des matériels
importants (« sourcebooks »)• Indicateurs de management• Calcul d’une loi de durée de vie (objectifs:
comportement fiabiliste, sûreté, vieillissement, durabilité, optimisation de la maintenance préventive, compétitivité); la fiabilité apparait comme le paramètre prédominant à la fois pour l’optimisation de la sûreté et des performances
Méthodes et outils d'évaluation d'une loi de fiabilité opérationnelle
Retour d'expérience (données de défaillance, historique de maintenance, temps de fonctionnement)
Type de composant Absence de données Quelques données de défaillance Plus de 20 données de défaillance
Actif Méthode du Khi-2Méthodes bayésiennesMéthodes fréquentielles avec simulation des données incomplètes
Méthodes fréquentielles (maximum de vraisemblance …) (ou bayésiennes)
Actif en attente Méthode du Khi-2 Méthodes bayésiennes Méthodes fréquentielles (maximum de vraisemblance …) (ou bayésiennes)
Passif Méthodes contrainte-résistanceAnalyse de fiabilité des structures
Analyse de fiabilité des structures ou méthodes bayésiennes
Méthodes fréquentielles (maximum de vraisemblance …) (ou bayésiennes)
On consultera (Bacha et al, 1998), (Lemaire, 2005), (Lannoy, Procaccia, 2006), (Ferton et al, à paraître) pour la présentation de méthodes de calcul d’une loi de fiabilité.
Méthodes utilisées pour le calcul d’une fiabilité opérationnelle
• Khi 2: cette méthode est retenue dans le cas du zéro défaillance, s’il n’est pas possible d’enrichir un échantillon, sur la base de la médiane (approche acceptée par les autorités de sûreté).
• Analyse de fiabilité des structures : existence de progiciels (probabilisation de l’équation de défaillance) , d’outils fiabilistes adaptés à des composants passifs (par exemple : cuve, générateur de vapeur, coudes moulés, tuyauteries, … ) ou également des outils adaptés à des mécanismes de dégradation, par exemple l’érosion-corrosion, la fatigue...
• Méthodes utilisées pour une modélisation explicative de la fiabilité; elles nécessitent un retour d’expérience important: techniques de data mining, régression (multinomiale, logistique, ...), modèle de Cox, réseaux bayesiens , ...; ce sont des techniques couramment utilisées pour l’analyse des données de surveillance.
Les difficultés rencontrées
• Le caractère multiforme de la fiabilité• La complexité du SSC• La taille du retour d’expérience• L’effet perturbateur de la maintenance
préventive• La controverse fréquentiel / bayésien
Le caractère multiforme de la fiabilité
• Fiabilité comparée: opérationnelle (avant-projet, études préliminaires)
• Fiabilité allouée: exigence dans un cahier des charges, valeur seuil (spécification)
• Fiabilité prévue à la conception: calculée et comparée à la fiabilité allouée (conception, fabrication, essais de développement)
• Fiabilité prévue lors de l’exploitation: calculée et comparée à un seuil (par exemple: taux de défaillance critique EPS) (exploitation, avec l’intention de la prolonger au delà de la durée de vie prévue à la conception)
• Fiabilité mesurée: opérationnelle ( exploitation)
La complexité du composant
Actif Passif
Complexe, multiples mécanismes de dégradation et modes de défaillance
Faible nombre de mécanismes de dégradation (souvent un seul) et quelques modes
Vieillissement fiabiliste Vieillissement physique
Quelques données complètes, nombreuses données censurées
Défaillances rares, dégradations lentes et progressives
Modélisation physique très difficile Modélisation physique et statistique, loi de dégradation
Evolution fréquente des programmes de maintenance, démarche OMF-RCM
Surveillance, inspection, comparaison à une valeur seuil, estimation d’une durée de vie résiduelle
Approche fiabiliste Approche physico-fiabiliste
Le retour d’expérience
•Maigre à la conception•Incomplet en exploitation•Le problème du zéro défaillance•La nécessité de le valider avant toute utilisation, avant tout calcul•Généralement un faible nombre de défaillances•Et une forte proportion de données censurées (souvent censurées à droite, tronquées type I dans le cas d’un retour d’expérience industriel)
Le retour d’expérience technique
Mécanisme dedégradation
Effet mesurable
RETOUR D’EXPERIENCE(DONNEES BRUTES)
Cause dedéfaillance
Défaillance
- dégradation- défaillance
Mode dedéfaillance
Analyse dedéfaillance
- cause- cause origine
Modèle demaintenance,arborescencefonctionnelle-
matérielle.
Analyse des Modesde Défaillance etde leurs Effets
(AMDE)
Circonstance :- conception- fabrication- exploitation- vieillissement- maintenance
Processusphysique
- Perte de fonction- Altération de la
fonction
Effet par lequelse manifeste la
défaillance
- Circonstance- Cause origine :
. matérielle
. humaine
. environnementet exploitation
. externeCritères dedéfaillance
Données desûreté de
fonctionnement
- Défaillance critiqMode communCause commune
- Constance
- Evolution
- AMDEC
(DONNEESELABOREES
{
DEFAILLANCESPOTENTIELLES
Le processus de validation, d’estimation
Temps deDéfaillance Dégradation fonctionnement à la fin d’observation
d’observation
RETOUR D’EXPERIENCE
Perte defonction
Maintenancecorrective
Donnée complète
Altération dela fonction
Maintenancepréventive
Donnée censurée
Bon fonctionnement
Donnéecensurée
VALIDATION(justesse et pertinence)
Expertise
Analyse des défaillances et des dégradations
Estimation d’un modèle de durée de vie
L’effet de la maintenance préventive•Une notion probabiliste•La question d’un rajeunissement et donc d’un âge virtuel (fictif)•Quelle hypothèse pour l’efficacité de la maintenance?
–AGAN–ABAO–généralement entre ces deux extrêmesdépendant de la criticité du composant, de sa position dans l’arborescence, de son usage, de la difficulté de la tâche de maintenance,...
•Détermination de la fiabilité intrinséque vraie du bien, donnée indispensable pour la conception, l’optimisation de la maintenance, ...
La controverse fréquentiel / bayesien –Le point de vue fréquentiel
•Un point de vue de physicien, les conditions expérimentales d’obtention des données sont bien connues.•L’analyse fréquentielle repose sur les seules données objectives; elle est en défaut lorsque les données sont en nombre insuffisant, le processus non répétitif, le nombre de paramètres à estimer important.•Le fréquentiel refuse d’introduire une a priori dans l’analyse.•Il effectue une analyse complète préalable suivie d’une interprétation physique.•Une volonté d’objectivité.•Utilisation: analyse de données, fiabilité opérationnelle, qualité,...
La controverse fréquentiel / bayesien –Le point de vue bayésien
•Un point de vue d’ingénieur, de décideur, une philosophie séduisante, une démarche d’apprentissage•L’analyse intégre toutes les informations disponibles, en particulier l’expertise•Nécessité d’introduire une a priori (souvent subjective), mais l’impact doit être réduit le plus possible par le retour d’expérience (considéré aussi essentiel).•Un outil d’aide à la décision par excellence, on peut exprimer des préférences•Utilisation: fiabilité prévisionnelle, incertitudes, aide à la décision,...
L’évaluation probabiliste de la sûreté:les défaillances critiques
Validation et analyse
Examen du retour d’expériencepar rapport aux critères
de défaillance critique EPS
Données élaborées EPSModes de défaillance
Taux de défaillance en fonctionnement,
Probabilité de défaillance à la sollicitation
Durée de réparation
Durée d’indisponibilité des matériels
Profil de fonctionnement
Défauts de cause commune
Intervalles de confiance
Taille de l’échantillon
Extrait du recueil EIReDA’2000. Données concernant les pompes alimentaires principales (centrales REP 900 MW)
On constate une réactualisation bayésienne des données de fiabilité : l’a priori correspond à l’observation des défaillances critiques pour la sûreté sur la période 78/87 (distribution a priori des données EPS) ; la vraisemblance correspond aux défaillances observées sur la période 88/98 ; la distribution a posteriori (loi gamma, loi beta) des performances de fiabilité est précisée, ainsi que la moyenne et l’intervalle de crédibilité à 90% ; une comparaison est faite avec un autre recueil (ici le recueil EG&G) ; EF est le facteur d‘erreur
Ce qu’on observe dans la pratique
Composant actif,cas le plus souventobservé, effet positif de la maintenance
âge
taux dedéfaillance
constant
taux dedéfaillance
âge
Plutôt composantpassif, légère évolution défavorable
Composant actif,dont un sous-composant vieillit
âge
taux dedéfaillance
constant
constant
taux dedéfaillance
âge
Loi intrinsèque Composant échangeable
Composant non réparable
Composant réparable
Les recueils de données de fiabilité
Quelques recueils recommandés• Composants électroniques: MIL-HDBK 217F (1991),
UTE C80810 (2000), FIDES (2ème éd., 2009)• Composants mécaniques, électriques,
électromécaniques: EIReDA’2000 (2000), OREDA (5ème
éd., 2009), T-Book(6ème éd., 2005), ZEDB (2008)Le recueil traduit la qualité d’exploitation – maintenance de
l’industrie, la transparence vis-à-vis de la sûreté.Le recueil de fiabilité et son actualisation sont des
outils de surveillance.
L’optimisation de la maintenance préventive: la démarche OMF – RCM-
les données de fiabilité nécessaires
• Tâche 1 - Hiérarchiser les composants par leur contribution à la sûreté, à la disponibilité et aux coûts.
Taux d'occurrence de chaque mode - Criticité.
• Tâche 2 - Identifier le mécanisme de dégradation. Retour d'expérience - Historique de maintenance.
• Tâche 3 - Elaborer les tâches de maintenance. Optimisation - Efficacité des tâches de maintenance préventive.
• Tâche 4 - Surveiller (voir les recueils de données)Calcul des paramètres de fiabilité et de leurs incertitudes.
La méthode OMF appliquée aux composants actifs
Recherche des matériels etmodes de défaillance significatifs
(AMDE)
Recherche des matériels et modes de défaillance critiques(AMDEC)
Analyse et sélection des tâches de maintenance
Analyse du retour d’expérienceévènements - coûts
Orientations de maintenance(criticité, REX)
Choix final de maintenanceProgramme de maintenance préventive
Regroupement des tâches de maintenance
Matériels et modes dedéfaillance significatifs
Fiabilité, coûts demaintenance
Matériels et défaillances
Tâches de maintenance
Évaluation des enjeux
Évaluation des performances
Optimisation de la maintenance
non critiques
critiques
Maintenance Corrective
Les bénéfices de l’analyse RCM - OMF
• Optimisation de la MP, réduction des coûts (jusqu’à 30%)
• Meilleure connaissances des processus de dégradation, de l’évolution des paramètres de fiabilité
• Le retour d’expérience est indispensable: il permet la réactualisation (OMF vivant), l’estimation de l’efficacité de la MP
• L’OMF est un encouragement pour la qualité du retour d’expérience
Les différents modes de défaillance
• Modes critiques: impact sur la sûreté et les performances économiques; surveillance ou inspection; évaluation fiabiliste; asset management (58%, US Nuclear Industry)
• Modes nécessitant un remplacement: MP programmée ou systématique (5%)
• Modes non critiques: run to failure, MC (33%)
• Modes récurrents: reconception (4%)
En conséquence, les différentes MP
• Programmée: maintenance préventive exécutée selon un calendrier préétabli ou selon un nombre défini d’unités d’usage
• Systématique: maintenance préventive exécutée à des intervalles de temps préétablis ou selon un nombre défini d’unités d’usage mais sans contrôle préalable de l’état du bien
• Conditionnelle: maintenance préventive basée sur une surveillance du fonctionnement du bien et/ou des paramètres significatifs de ce fonctionnement intégrant les actions qui en découlent
La méthode OMF appliquée aux composants passifs (structures,
tuyauteries, ...)
Analyse fonctionnelle du système
Recherche des Composants et Modes
De Défaillance Significatifs (Utilisation
des EPS, AMDE)
Recherche des Composants et Modes
de Défaillance Critiques (AMDEC)
Évaluation des indicateurs de fiabilité
(Modèles de fiabilité et avis d’experts)
Analyse évènementielle
et économique du retour d’expérience
Analyse de la pertinence
(modèles de dégradation)
Analyse et sélection des tâches de maintenance
(tâches, périodicités, sous-ensemble de composants)
Choix final de maintenance et groupement des tâches
Optimisation de la maintenance
Évaluation des enjeux Évaluation des performances
La durabilité: la démarche LCM(Life Cycle Management)
Intégration de l’ingénierie, de l’exploitation, de la maintenance, de la réglementation, de l’environnement et de la planification économique pour :
• maîtriser le vieillissement,
• valoriser les actifs industriels (asset management),
• optimiser la durée d’exploitation,
• maximiser le retour d’investissement,
tout en maintenant la sûreté (Sliter, 2003).
Le processus LCM de gestion du cycle de vie
Sûreté
LCM
Optimiser la durée d’exploitation
État physique de l’installation
Maximiser la valeur
Maîtrise du vieillissement physique Optimisation économique
• Fiabilité• Maintenance• Maîtrise du vieillissement
Ingénierie, Maintenance, Réévaluation de sûreté
Économie et
Finance
Valorisation des actifs
• Arrêt prématuré• Prolongation de l’exploitation
Maîtrise du vieillissement et de l’obsolescence
Maîtrise du vieillissement (EPRI, 1993)
• Ageing = general process in which characteristics of a System, Structure or Component (SSC) gradually change with time or use.
• Ageing management = engineering, operations and maintenance actions to control within acceptable limits ageing degradation and wearout of SSCs
Deux conceptions du vieillissement
Le vieillissement fiabiliste:- défaillance = perte de fonction- vision « tout ou rien»
Le vieillissement physique: processus de dégradation progressif et continudes propriétés et des fonctions des composants
Vision Vieillissement fiabiliste Vieillissement physique
SSC Plutôt les actifs Plutôt les passifsMécanismes de dégradation Nombreux Souvent unique
Vitesse d’apparition du vieillissement Relativement rapide, quelquefois catalectique Lente, phénomène continu
Modes de défaillance Nombreux Souvent unique, peut être évité grâce à la surveillance
Modélisation Probabiliste Physique (si le mécanisme est connu et si les connaissances sont suffisantes) ou statistiques (à partir des effets mesurables)
Données principales Défaillances (perte de fonction) Effets mesurables des dégradations
Autres données Données de survie (censures à droite), expertise
Eventuellement données physiques, expertise, retour d’expérience analogue
Indicateurs recherchés Taux, intensité de défaillance ; probabilité de défaillance ; durabilité
Probabilité de défaillance ; durée de vie résiduelle ; covariables influentes
Domaine Fiabilité et maintenance, démarche RCM-OMF Approche physico-fiabiliste, surveillance
Approche fiabiliste Surveillance
Investissement faible Modéré
Démarche mathématique Loi de dégradation souvent inconnue
Données de défaillance (perte de fonction) et de maintenance
Effets mesurables
Petits échantillons Echantillons importants rendant l’analyse difficile
Incertitudes, simulations Prévisions à court terme
La maîtrise du vieillissementet la durabilité
• Le retour d’expérience permet la surveillance, en particulier des SSC critiques pour la sûreté ou la compétitivité
• Indispensable à la détermination d’une loi de survie à long terme, traduit la durée de vie déjà consommée
• Indispensable à la mise en place des dossiers de SSC critiques (les sourcebooks)
L’anticipation
• Identification, avant qu'ils ne se produisent, des événements potentiellement pénalisants en termes de sûreté, disponibilité et coûts. Elle couvre la durée de vie restante (court terme: 3 à 10 ans, long terme)
• La démarche (Bouzaïène-Marle, 2004)Identification des mécanismes de dégradation potentielsEtude de la pertinence de ces mécanismesAnalyse des mécanismes pertinents: leur cinétique, les défaillances
potentielles, leur criticité, les modes, les conséquencesIdentification des parades potentiellesEtude de la pertinence de ces parades, en termes d'efficacité et de
coût
L’anticipation
• a) sélection d'un SSC critique• b) collecte des informations (notamment: schémas
techniques, découpage, matériaux, conditions d'environnement – exploitation – maintenance, retour d’expérience, retour d’expérience analogue)
• c) validation et analyse des informations• d) détection du vieillissement et démarche d'anticipation• e) recherche des options et pertinence
L’anticipation
• f) calcul de la fiabilité prévisionnelle, pour chaque option• g) optimisation technico – économique• h) choix de l'option• i) capitalisation des données, démarche et résultats• j) validation après l' arrivée d'un nouveau retour
d’expérience
La démarche AP-913
• Démarche industrielle (Advanced Process)• Appliquée dans le nucléaire• Combinant l’évaluation de la fiabilité et de
la durabilité, la gestion des actifs industriels, la surveillance et le suivi par le retour d’expérience
Identification des composants critiques
SSC critiques et non critiques• Identification des fonctions importantes• Recherche de la criticité des SSC (impact
sur la sûreté ou sur les performances)• Estimation des conséquences sur la
sûreté et les performances et de la probabilité d’occurrence
• Hiérarchisation
Surveillance des performances des équipements
Evaluation des performances• Collecte et analyse du retour d’expérience• Performances des SSC, recherche de tendances
d’évolution sur les paramètres de SdF• Collecte et analyse des données de surveillance• Collecte et analyse des données d’inspections;
spécification de valeurs seuils• Analyse des rapports de maintenance sur site et en ligne
(maintenance de ronde)• Identification des problèmes de vieillissement et
d’obsolescence• Rédaction de rapports de bilans de comportement des
SSC critiques (actualisation des sourcebooks)
Actions correctives
Analyse des causes et anticipation des défaillances potentielles
• Analyse des défaillances, analyse des causes origines, analyse des retours d’expérience et expertises
• Anticipation des défaillances potentielles et évaluation de nouvelles options de maintenance
• Collecte et analyse du retour d’expérience analogue• Evaluation, hiérarchisation des problèmes de
vieillissement et d’obsolescence, priorités SSC
L’amélioration continue de la fiabilité des SSC
Programme de maintenance vivant• Réévaluation continue du comportement fiabiliste• Analyse des dégradations: détection, suivi par la maintenance de
ronde, l’instrumentation d’exploitation ou la surveillance• Analyse RCM• RCM2: recherche et évaluation des options de maintenance et
couplage avec des modèles technico-économiques de gestion des actifs
• Réactualisation du programme de maintenance (la plus petite ressource conduisant à la fiabilité la plus importante du SSC)
• Estimation des incertitudes (des risques) • Ajustement continu des programmes de maintenance (tâches et
fréquences), détermination de leur efficacité• Actualisation de la documentation sur les programmes de
maintenance
Gestion du cycle de vie
Prolongation de l’exploitation, extension de durée de vie
• Vision à long terme: anticipation, estimation des comportements à long terme et des vulnérabilités
• Amélioration continue de la gestion des SSC critiques se fondant sur la surveillance et l’anticipation
• Asset management• Hiérarchisation des actions d’amélioration
Mise en place de la maintenance préventive
Mise en place rigoureuse et retour d’expérience• Management de la maintenance préventive• Pour les composants à suivre (à titre indicatif):10% de MP programmée ou systématique90% de surveillance – inspection
• 85% MP conditionnelle, maintenance de ronde• 15% MP conditionnelle , technologique (vibrations,
CND, …)• Efficacité des programmes de MP• Constitution du retour d’expérience
5 Conclusions et perspectives de R&D (1)•Plusieurs surveillances possibles: ronde, inspections, surveillance, recueils de fiabilité•Toujours s’appuyer sur les données réelles du retour d’expérience et les conditions de leur collecte. Le retour d’expérience est stratégique mais il faut le valider avant tout usage. Toute donnée est précieuse.•Recueillir et intégrer l’expertise disponible, même si elle est vague•Le fiabiliste doit être pragmatique, le contexte détermine toujours l’approche, fréquentielle ou bayesienne, la mieux appropriée•Quelle que soit l’approche, pratiquer l’analyse de sensibilité et ne pas perdre le bon sens physique
5 Conclusions et perspectives de R&D (2)
La fiabilité pour comprendre le passé•De nombreuses défaillances / dégradations ne peuvent être expliquées par les modèles déterministes.•Compréhension du vieillissement, des mécanismes de dégradation, des modèles, du retour d’expérience, ...•La fiabilité permet de mettre en évidence les SSC et leurs sous-composants critiques, les variables importantes où il faut faire un effort de retour d’expérience pour réduire les incertitudes.
5 Conclusions et perspectives de R&D (3)La fiabilité pour anticiper et prévoir le futur• Toujours améliorer le niveau de sûreté•Augmenter les performances (pour répondre aux besoins du marché)•Optimiser les stratégies d’exploitation – maintenance
•Besoins:–Estimations plus précises, compréhension des marges–Réduction des incertitudes et des pessimismes–Surveillance des SSC critiques–Modélisation du vieillissement et analyse des dégradations, afin d’optimiser les évaluations technico – économiques–Anticipation des options de maintenance pour une meilleure optimisation technico-économique
5 Conclusions et perspectives de R&D (4)
•La fiabilité ne peut suppléer la compréhension physique.
•Elle a des limites: qui peut (sait) définir une fiabilité acceptable? Quelle confiance dans un seuil?
•Il faut toujours respecter les exigences déterministes de sûreté.
5 Conclusions et perspectives de R&D (5)Les grands concepts-La nécessité d’une évolution culturelle: une vision pluridisciplinaire, une rupture méthodologique ...-L’intégration aux processus organisationnels: management de projet, activités de conception et de maintenance, ...- Une information disponible la meilleure possible: les évènements, les retours d’expériences (classique, des inspections, de surveillance), les expertises, la gestion des connaissances, ...- Un traitement de l’incertitude: prise en compte d’objectifs en compétition dans la prise de décision (recherche d’un compromis)- Une gestion dynamique: prendre en compte la survenue d’évènements, l’état physique du SSC, l’évolution du contexte et des connaissances , l’évolution de la fiabilité et de l’efficacité des options de maintenance, la réglementation...
5 Conclusions et perspectives de R&D (6)
• Quelques points de R&D prioritairesL’analyse des dégradationsLa fiabilité prévisionnelle des SSCL’impact des variabilitésLa perception humaine pour la maintenance sur site ou en ligneLa fiabilité des capteurs et la probabilité de détection d’un défautL’efficacité des parades (de la maintenance en particulier)La surveillance des structures vieillissantesLa gestion des actifs industrielsL’aide à la décision multicritères
6 Quelques références pour en savoir plus...Normes
EN 13306: 2001, Terminologie de la maintenance.
EPRI, 1993, Common aging methodology
INPO, AP-913, 2001, Equipment Reliability Process description
ISO 31000: 2009, Management des risques - Principes et lignes directrices.
ISO 13824: 2009. Bases for the design of structures – general principles on risk assessment of systems involving structures.
Articles et ouvrages.
Bacha M., Celeux G., Idée E., Lannoy A., Vasseur D.,(1998), Estimation de modèles de durées de vie fortement censurées, Collection de la direction des études et recherches d’Electricité de France, Eyrolles.
Baroth J. et al (2010), Fiabilité des ouvrages, sûreté, sécurité, variabilité, maintenance, ouvrage à paraître.
Bourgade E., Degrave C., Lannoy A. (1998), Performance improvements for electrical power plants: designing in the context of availability, Probabilistic Safety Assessment, CacciabueC., Papazoglou I.A. Editors, Springer and Verlag, Heidelberg, pp 158-162, voir ESREL’1998.
6 Quelques références pour en savoir plus...
Bouzaïène-Marle L. (2005), AVISE, anticipation des défaillances potentiellesdues au vieilllissement par l’analyse du retour d’expérience, thèse de l’EcoleCentrale de Paris.
Davis R. (2005), On the industry’s equipment reliability index, The Nuclear News interview, pp 28-32.
De Azevedo C. (2009), Gestion des actifs industriels – Si les machines parlaient..., Dunod – L’Usine Nouvelle.EIReDA’2000 (2000), European Industry Reliability DAta bank , CUP, Crete
University Press, 2000 ([email protected]).ESReDA (2006), Ageing of components and systems, edited by L. Pettersson,
K. Simola, Det Norske Veritas.ESReDA (2010-2011) , SRA into SRA – Reliability of degraded structures in
system risk assessment, edited by E. Ardillon, livre à paraître.Ferton E., Procaccia H., Procaccia M., (2011), livre à paraître, Lavoisier,
Editions Tec&Doc.
6 Quelques références pour en savoir plus...
Gregor F., Chokie A.(2006), Aging management and life extension in the US nuclear power industry, CGI Report 06 23, Seattle, october.
IMdR (2009), Projet P 07_1, Modélisation des dégradations des structures et optimisation de leurs inspections – Etude préliminaire, E. Ardillon, A. Chateauneuf, H. Grzeskowiak, L. Pierrat, et al.
Jardine AKS, Makis V., Banjevic D., Ennis M.(2001) , A control limit policy and software for condition – based maintenance optimisation, Infor vol 39, 1.
Lannoy A., Procaccia H. (2005), Evaluation et maîtrise du vieillissementindustriel, Lavoisier, Editions Tec&Doc, 2005.
Lannoy A., Procaccia H. (2006), Evaluation de la fiabilité prévisionnelle, outil décisionnel pour la conception et pour le cycle de vie d’un bienindustriel, Lavoisier, Editions Tec&Doc.
Lemaire Maurice (2005). Fiabilité des structures, couplage mécano –fiabiliste statique, en collaboration avec Alaa Chateauneuf et Jean-Claude Mitteau, Hermès Lavoisier
Sliter George,(2003), Life cycle management in the US nuclear power industry, SMIRT 17, Prague, 17-22 août.
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