1/16 Les banques de données. 2/16 o Base pour les méthodes de quantification  prévision des paramètres FMDS  connaissance des lois de défaillance 

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1 1/16 Les banques de données

2 2/16 o Base pour les méthodes de quantification  prévision des paramètres FMDS  connaissance des lois de défaillance  connaissance des opérations de maintien o Données généralement contenues  taux de défaillance en fonctionnement  taux de défaillance à la sollicitation  taux de réparation  modes de défaillance Les banques de données

3 3/16 o Types de matériels  composants électroniques  composants électriques  composants électromécaniques  composants mécaniques  composants hydrauliques  composants pneumatiques  dispositifs d'alarme  dispositifs d'incendie Description

4 4/16 o CNET o MIL-HDBK 217 o RAYTHEON / LC 82 o NPRD 95 o OREDA o RADC / TR 73 248 o AVCO COORPORATION o FARADA o WASH 1400 o IEEE StD 500 Principales banques de données

5 5/16 CNETMIL-HDBK 217RAYTHEON / LC 82NPRD 95OREDAAVCO COORPORATIONFARADAWASH 1400 IEEE Std 500 RADC / TR 73-248 Electro-mécanique Pneumatique Hydraulique Mécanique Pyrotechnique Alarme et sécurité Dispositifs d'incendie Électrique Électronique Type de composants BdD et domaines d’application

6 6/16 o CNET  Données – taux de défaillance en fonctionnement (simplifié et non simplifié)  Familles de composants – électroniques – électromécaniques o MIL-HDBK 217  Données – taux de défaillance en fonctionnement (simplifié et non simplifié)  Familles de composants – électroniques – électromécaniques Les différentes banques de données

7 7/16 o RAYTHEON / LC 82  Constituée à partir de missiles stockés au sol par l'US ARMY  Données – taux de défaillance au stockage (moyen et intervalle) – nombre d'heures cumulées au stockage – origine  Familles de composants – électroniques – électromécaniques Les différentes banques de données

8 8/16 o NPRD 95  Données issues de composants embarqués en avions, hélicoptères, bateaux, sous-marins, satellites  Données – taux de défaillance (uni et bilatéral) – environnement (classique, habité, compact, transport,...)  Familles de composants – mécanique – électricité – hydraulique – divers Les différentes banques de données

9 9/16 o OREDA  Offshore REliability DAta : BP, Elf, Statoil, Total,... dans le domaine de l'offshore  Données – taux de défaillance}par mode de – taux de réparation}défaillance – schéma du composant  Familles de composants – alarmes et sécurité – incendie – mécanique – pneumatique – hydraulique – électricité – électromécanique Les différentes banques de données

10 10/16 o RADC / TR 73 248  Équipements en stockage  Données – taux de défaillance – heures composants cumulées – nombre de pannes observées – désignation famille technologique  Familles de composants – électronique – électromécanique Les différentes banques de données

11 11/16 o AVCO COORPORATION  Données – durée de vie escomptée  Familles de composants – électronique – électromécanique – mécanique o FARADA (FAilure RAte SAta)  Données – taux de défaillance  Familles de composants – électronique- mécanique – électromécanique- pneumatique – hydraulique- pyrotechnique Les différentes banques de données

12 12/16 o WASH 1400  Centrales nucléaires (Rasmussen)  Données – taux et mode de défaillance o IEEE StD 500  Centrales nucléaires  Données – architecture composants— mode de défaillance – taux de défaillance— temps de réparation  Familles de composants – électronique – électricité – électromécanique Les différentes banques de données

13 13/16 o Les données ne permettent pas de calculs trop précis o Les données de fiabilité sont imparfaites o Les Banques de Données sont des outils de comparaison et d'aide à la décision o Attention aux hypothèses  environnement considéré moyen  composants supposés démarqués  modes et causes de défaillance supposés homogènes o Attention à l'harmonisation des niveaux de confiance Conseils et limites d’application

14 14/16 o Résultats de plusieurs types  En électronique – heures cumulées, nombre de défaillances, sévérisation de l'essai et remise à niveau – modèles mathématiques  En mécanique – heures cumulées, nombres de défaillances – pas de possibilité de sévérisation – pas (ou peu) de modèle mathématique o Les résultats obtenus en exploitation sont très souvent différents Conseils et limites d’application

15 15/16 o Nombreuses difficultés pour réaliser une banque de données "fiable" pour tous o Possibilité de la réaliser soi-même : retour d'expérience interne o Les banques de données ne sont pas la panacée mais un moyen pour amorcer une quantification et définir des ordres de grandeur Conseils et limites d’application

16 16/16 o Utilisées dans tous les domaines o Issues principalement  de l'aviation  du spatial  du nucléaire  de certains domaines industriels (pétrochimie,...) Domaines d’application