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CIGI2011

St-Sauveur, Québec, 11 — 14 octobre 2011

Horaire Auteurs Mon horaire
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JE2 Maintenance

13 oct. 2011 10h20 – 12h00

Salle: Edelweiss A

Présidée par Mohamed-Salah Ouali

4 présentations

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    10h20 - 10h45

    Couplage d’un système de retour d’expérience à la méthode AMDEC : une solution pour améliorer la maîtrise des risques dans les projets

    • Baammi Mohamed, École Nationale des Sciences Appliquées Agadir
    • Philippe Clermont, prés., LGP Tarbes
    • Laurent Geneste, Université de Toulouse

    L’AMDEC (Analyse des Modes de Défaillances, de leurs Effets et de leur Criticité) est une méthode reconnue de
    gestion des risques qui fournit un cadre formel pour identifier les risques, évaluer leur criticité et concevoir des actions
    préventives et/ou correctives en vue d’en éliminer ou d’en diminuer les effets. Bien que fréquemment utilisée dans
    l’industrie, elle présente des limites en termes de capitalisation et d’exploitation des expériences, notamment lorsqu’elle est
    employée dans le domaine de la gestion de projet. Pour pallier ces difficultés, nous proposons d’intégrer les principes du
    retour d’expérience (REx). En effet, les systèmes REx visent à faciliter la capitalisation d’expériences et leur exploitation
    et à générer des règles de bonnes pratiques. L’objet de cette communication est de présenter les bases de la recherche
    menée dans le cadre d’une action intégrée (PHC Volubilis EGIDE) entre l’ENSA d’Agadir et l’ENI de Tarbes.

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    10h45 - 11h10

    Lot économique de production et contrôle des systèmes manufacturiers non-fiables avec inspection rectifiante

    • Bassem Bouslah, prés., École Polytechnique de Montréal
    • Ali Gharbi, École de Technologie Supérieure
    • Robert Pellerin, École Polytechnique de Montréal

    Cet article s’intéresse au problème de contrôle de la production par lots d’un système manufacturier soumis à des pannes et réparations aléatoires et qui produit des pièces non conformes rectifiables. Le contrôle de la qualité des lots produits avant l’entrée au stock final s’effectue par un plan d’échantillonnage simple. La politique de contrôle de la
    production utilisée est de type seuil critique et consiste à maintenir la position d’inventaire dans une plage de variation qui permet au stock final de continuer à satisfaire la demande quand le système manufacturier tombe en panne. Les variables de décision de cette politique sont la taille des lots de production et le niveau du seuil critique. L’objectif visé par ce travail est de développer un modèle de simulation permettant d’optimiser expérimentalement les variables de décision de la politique de contrôle de la production dans le cas où les temps d’interpannes et de réparation suivent des distributions de probabilité générales.

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    11h10 - 11h35

    Vers la maîtrise de la propagation des non-conformités en fabrication. Cas d’étude dans une usine d’assemblage électromécanique.

    • Valérie Fiegenwald, prés., Laboratoire GSCOP
    • Samuel Bassetto, École Polytechnique de Montréal
    • Michel Tollenaere, G-SCOP

    Cet article s’intéresse à la mise sous contrôle de la propagation de non-conformités en fabrication. Les moyens de contrôle mis en œuvre pour garantir la performance qualité d’un système de production présentent des brèches, inhérentes à leur constitution qui peuvent laisser les défauts se propager le long de la chaine de valeur. Ne pouvant empêcher l’existence de la propagation, il est possible de travailler à sa maîtrise. Cet article présente ainsi une méthode permettant de maîtriser la propagation des défauts au sein d’un système de production en construisant la carte de contrôle associée à la distance de propagation. Afin de calibrer la proposition, un cas d’étude est présenté issu de la propagation de problèmes qualité dans une industrie de faibles volumes du secteur de l’énergie. La simulation du dispositif proposé permet de mettre en évidence l’intérêt de la mise sous contrôle de cet indicateur.

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    11h35 - 12h00

    Analyse de méthodes bayésiennes en fiabilité

    • Rachid Ziani, SNCF-France
    • Mohamed-Salah Ouali, prés., École Polytechnique de Montréal
    • Abdelhakim Artiba, Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis

    Dans un contexte de manque de données de défaillance, les modèles paramétriques d’évaluation de la fiabilité de systèmes industriels basées sur l’estimateur du maximum de vraisemblance donnent des résultats biaisés. Ces biais se manifestent dans la précision des estimateurs des paramètres de la fonction de fiabilité. Afin de mieux cerner cette précision, trois méthodes bayésiennes (bayésien classique, prolongement bayésien et bayesian restoration maximization) sont étudiées et comparées. Selon chaque méthode, une quantité d’informations spécifique est introduite par les connaissances a priori des ingénieurs de maintenance et les recommandations du constructeur dans le traitement des données du retour d’expérience. L’objectif est d’analyser les effets de l’a priori sur la précision des estimateurs de fiabilité et de pouvoir en déduire le modèle le plus adéquat selon la précision souhaitée. Les trois méthodes sont programmées et testées sur un jeu de données simulées. Un cas d’application portant sur une flotte de moteurs de locomotives est ensuite utilisé pour quantifier les a priori des experts et déterminer les fonctions de fiabilité des principaux composants.

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