Profils de défaillance

Une discussion récente sur LinkedIn portait sur le profil de défaillances de systèmes. Les commentaires étaient pour la plupart pertinents. Je voudrais ajouter quelques éléments supplémentaires dans cet article.

Des études ont été menées dans le passé [1], [2] pour identifier les profils classiques de défaillances et ainsi trouver des solutions appropriées pour y remédier soit par design, par screening ou en mettant en place de la maintenance ou pas. Plus récemment, les données que l'on acquière pendant la durée de vie du système peuvent permettre un meilleur diagnostic avec dans certain cas, la possibilité de définir un profil de fin de vie pour des conditions spécifiques. Beaucoup d'études PHM (Prognostics and Health Management) [3] vont dans ce sens.

Dans le cas de systèmes électroniques il s'avère plus difficile de trouver de bonnes solutions. Comme mentionné dans la discussion, on a généralement un mode de défaillance aléatoire. Est aléatoire, tout ce que nous ne comprenons pas encore ou que nous ne sommes pas en mesure de contrôler. Si on enlève ce qui peut être effectivement screener en production avec des moyens de tests et d'analyses adaptés afin de réduire les défaillances infantiles dues principalement à des variations de process, la vie d'un système électronique "bien né" va être influencée par un grand nombre de paramètres connus ou pas. Le temps est un paramètre souvent mentionné mais il peut ne pas être le plus impactant. Il a néanmoins l'avantage d'être le plus simple à mesurer.

Une analyse des défaillances en fonction des vibrations, des chocs, des cycles thermiques, des cycles d'utilisation, des maintenances, des réparations, du taux d'humidité, ... vu par le système au cours de sa vie peut être beaucoup plus pertinente mais plus difficile à acquérir. Dans tous les cas, je conseille vivement d'effectuer en amont une analyse approfondie du cycle de vie du système et ne pas se focaliser uniquement sur le profil de mission opérationnelle. Cela permet de connaitre son environnement et les conditions dans lequel il sera utilisé et manipulé [4]. J'ai toujours été surpris que des ingénieurs d'étude ou de production ne connaissent pas ou peu l'environnement futur du système qu'ils sont en train de développer ou de produire. Une fois les conditions d'utilisation connus, on pourra définir quels sont les risques potentiels et ainsi mettre en place une stratégie appropriée. Dans certaines industries des HUMS (Health and usage monitoring systems) [5] ont été utilisés mais cela peut s'averer onéreux. Dans le cas où on a un accès aux données produites par les systèmes ce qui peut être le cas sur des systèmes électroniques, une sélection en amont des canaux à contrôler et un suivi de ces canaux au cours de la vie du système en commençant par les phases développement et production, peut dans un premier temps fournir un bon diagnostic de l'état de santé de ce système. Cela permettra de créer une base solide ouvrant la voie pour des solutions plus sophistiquées. Aller directement à la phase prédiction est une assurance d'échec.

Références:

1. https://reliabilityweb.com/layout/home-featured/rcm-failure-modes-patterns

2. https://roadtoreliability.com/reliability-centered-maintenance-principles

3. PHM Society: https://phmsociety.org/

4. Le cycle de vie d'un produit: https://www.dlic.fr/formations

5. HUMS: https://en.wikipedia.org/wiki/Health_and_usage_monitoring_systems