Henri Procaccia

Henri Procaccia

Henri Procaccia <p>Henri Procaccia fondateur, membre du bureau des directeurs et membre d'honneur d'ESReDA, membre de l'IMdR-SdF, co-animateur des groupes de travail "Techniques bayésiennes" de l'IMdR-SdF et "Décision Analysis" d'ESReDA.</p>

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Affiche du document Fiabilité et maintenance des matériels industriels réparables et nonréparables

Fiabilité et maintenance des matériels industriels réparables et nonréparables

Marc Procaccia

6h54min45

  • Divers
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553 pages. Temps de lecture estimé 6h55min.
L'évaluation de la fiabilité des matériels d'une installation industrielle est une étape importante de l'analyse de risque. Cette fiabilité dépend des interventions de maintenance corrective, réalisées à la suite d'une défaillance, ou préventive, réalisées pour retarder ou prévenir cette défaillance. En l'absence de modèles physiques et mathématiques prenant en compte l'effet réel de la maintenance réalisée sur un matériel, on a longtemps fait l'hypothèse simplificatrice que cet effet correspondait soit à une maintenance parfaite, c'est-à-dire à un renouvellement total du matériel, soit à une maintenance minimale (processus de Poisson non homogène) laissant le matériel dans l'état qu'il avait avant sa défaillance. L'utilisation de ces hypothèses simples peut toutefois conduire à des décisions contradictoires sur la politique de maintenance à suivre. Synthèse des nouvelles théories développées dans le domaine de la fiabilité et de la maintenance industrielle cet ouvrage analyse et compare les modèles de maintenance les plus couramment utilisés jusqu'à présent avec les modèles plus récents à réduction arithmétique d'âge (ARA), ou à réduction d'intensité de défaillance (ARI), ainsi que les modèles bayésiens utilisant le retour d'expérience et une expertise souvent très riche mais souvent ignorée. Il présente notamment les outils logiciels associés à ces modèles en explicitant les éléments théoriques et pratiques pour les élaborer. Il montre comment choisir le modèle de maintenance le plus approprié en fonction du retour d'expérience disponible, et notamment l'intérêt et les limites des modèles disponibles à partir de nombreux exemples issus de différentes industries : l'énergie, l'automobile, l'aviation, le transport Il aide ainsi à définir les meilleures procédures d'optimisation de la maintenance des matériels et systèmes industriels. Véritable guide pratique, Fiabilité et maintenance des matériels industriels réparables et non réparables s'adresse à tous les spécialistes de la sûreté de fonctionnement et de la maintenance des matériels et systèmes chargés d'assurer la sécurité et la disponibilité d'installations industrielles, en particulier aux responsables de ces installations, à leurs concepteurs et leurs exploitants, aux consultants, aux étudiants des écoles techniques et des écoles d'ingénieurs ainsi qu'aux universitaires. Il constitue également un support très important pour la recherche à venir dans le domaine de la maintenance. Remerciements. Préface. Sigles et abréviations. Chapitre 1. Matériels réparables et non réparables. Chapitre 2. Processus de comptage de Poisson. Chapitre 3. Vieillissement et maintenance des matériels non réparables. Chapitre 4. Maintenances parfaite et minimale. Chapitre 5. Tests de tendance et d'adéquation. Chapitre 6. Introduction à la maintenance généralisée. Maintenance imparfaite ou efficace. Chapitre 7. Estimation des paramètres des nouveaux modèles de maintenance généralisée. Applications. Chapitre 8. Applications industrielles. Conclusions - Perspectives. Bibliographie. Annexe 1. Tables statistiques. Annexe 2. Calcul des paramètres des modèles à réduction arithmétiques d'âge à trois paramètres. Index.
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Affiche du document Introduction à l'analyse probabiliste des risques industriels

Introduction à l'analyse probabiliste des risques industriels

Henri Procaccia

4h35min15

  • Divers
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367 pages. Temps de lecture estimé 4h35min.
L'analyse probabiliste des risques technologiques et industriels est maintenant bien acceptée par les scientifiques et les autorités réglementaires. Cette analyse a été utilisée dans le domaine de la conception, de l'exploitation et de la maintenance des installations industrielles comme les installations à risques Seveso (chimie, pétrochimie, armement, transport), ou dans les domaines de haute technologie tels le spatial et le nucléaire où la réglementation impose justement l'élaboration d'un rapport de sûreté dès la conception et un suivi des résultats pendant toute la durée d'exploitation de l'installation. Cet ouvrage présente très simplement les différentes démarches de l'analyse des risques industriels, leur intérêt, leurs limites, leurs points communs et leur complémentarité, en partant d'un événement indésirable aléatoire ou, ce qui est plus complexe, d'un événement dépendant du temps. Les parades possibles dans ce dernier cas sont alors optimisées de façon probabiliste en fonction de différents critères d'intérêt. La principale ambition de ce livre est d'être abordable au néophyte en statistique, comme au spécialiste en ce domaine : il part du plus simple pour aller vers le plus compliqué. Il démontre de façon détaillée chacun des sujets abordés et les agrémente systématiquement d'exemples. Des applications industrielles concrètes illustrent enfin l'utilisation pratique des méthodes proposées. Ce livre s'adresse aux concepteurs, exploitants, universitaires et étudiants concernés par l'analyse probabiliste, le retour d'expérience ou l'expertise.Généralités. Introduction. Les éléments fondamentaux communs aux deux démarches. L'estimation - Les modèles statistiques fréquentiels et bayésiens. Les difficultés de l'estimation. Les méthodes d'estimation. Les principales distributions statistiques. L'estimateur ponctuel du maximum de vraisemblance et l'estimation par intervalle - Les difficultés liées à la démarche fréquentielle. L'estimateur du maximum de vraisemblance (EMV) dans un cadre exponentiel. L'estimateur du maximum de vraisemblance d'une probabilité de défaillance à la sollicitation de type binomial. L'estimateur du maximum de vraisemblance d'une loi de Weibull. Estimation par Intervalle - Mesure de l'incertitude associée à un estimateur. La démarche bayésienne. Principe des probabilités subjectives. La démarche historique - Le traité du révérend Thomas Bayes. Le théorème de Bayes. Paramètres de fiabilité constants - La modélisation de l'expertise. Introduction. Modélisation des expertises. Évaluation bayésienne d'un taux ou d'un temps de défaillance. Introduction. Connaissances a priori non informatives sur un taux ou un temps de défaillance. Connaissances a priori informatives - Taux et temps de défaillance. Évaluation bayésienne d'une probabilité de défaillance à la sollicitation. Introduction. Les lois a priori non informatives. Loi a priori informative. Paramètres de fiabilité variables avec le temps. Introduction. Démarche fréquentielle. Démarche bayésienne. Le modèle bayésien multiphases de la loi de Weibull à quatre paramètres (BiWeibull. Matériels réparables - Impact de la maintenance sur des matériels réparables. Applications industrielles. Introduction. Actualisation d'un recueil de données de fiabilité - Application à la banque EIReDA. Détermination d'un taux de défaillance générique pour un compresseur centrifuge. Optimisation de la maintenance par la fiabilité de pompes à eau (OMF). Conclusions - Perspectives. Les difficultés de la démarche probabiliste d'évaluation des risques industriels. Axes de recherche actuels. Bibliographie. Annexes. Glossaire. Index.
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