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Article

1 - CONCEPTS DE BASE ET TERMINOLOGIE

2 - EXEMPLE DE LA RECHERCHE DES CAUSES RACINES DE L’ACCIDENT DU VOL CHINA AIRLINES 120

3 - MÉTHODES ET OUTILS DE RCFA

4 - CONCLUSION

5 - GLOSSAIRE

Article de référence | Réf : SE1679 v1

Conclusion
Méthodes d'analyse des causes racines des défaillances

Auteur(s) : Gilles ZWINGELSTEIN

Date de publication : 10 mai 2018

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RÉSUMÉ

Cet article présente les principales méthodes d’analyse des causes racines des défaillances survenues sur des procédés industriels (RCFA). Les objectifs sont de les identifier et ensuite de les éliminer définitivement. Après un rappel des concepts de causalité, des méthodes de représentation des procédés et de terminologie, un exemple d’enquête sur un accident d’avion illustre la problématique de la recherche des causes racines. Les principales méthodes et outils utilisés pour la recherche de la (ou des) cause(s) racine(s) font l’objet de descriptifs succincts y compris ceux basés sur l’intelligence artificielle. En conclusion, une perspective des études en cours sera proposée.

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ABSTRACT

RCFA – Root Cause Failure Analysis

This article presents the main methods used to perform a root cause failure analysis (RCFA) for failures that have already occurred in industrial processes. The key objectives of RCFA are to isolate and definitively eliminate the root cause of an existing failure. After a short reminder of the causality concept, process modeling and associated terminology, an example of methods used by investigators to identify and isolate the root cause of an aircraft accident is presented. The most widely implemented methods and tools are then briefly summarized, including those based on artificial intelligence. The conclusion gives an outlook on future developments.

Auteur(s)

  • Gilles ZWINGELSTEIN : Ingénieur de l'École nationale supérieure d’électrotechnique, d’électronique, d’informatique, d’hydraulique et des télécommunications de Toulouse (ENSEEIHT), Docteur-Ingénieur, Docteur ès Sciences, Professeur associé des universités en retraite, Université Paris Est Créteil, France

INTRODUCTION

Cet article présente une introduction aux différentes méthodes les plus utilisées pour rechercher les causes racines des défaillances techniques de procédés industriels. En effet, pour des défaillances qui ont des conséquences critiques pour la disponibilité des installations industrielles, il est indispensable d’identifier leurs causes racines afin de pouvoir les éliminer. Dans la mesure où il n’existe pas de norme internationale préconisant la terminologie et la démarche de la recherche des causes racines de défaillances techniques (RCFA : Root Cause Failure Analysis), la première section présentera et précisera les différentes notions de causes racines et de défaillances. La seule norme sur les causes racines au sens large a été publiée en 2015 par la CEI dans le document IEC62740 – Root cause analysis (RCA) – Analyse de cause initiale (RCA). Dans cet article le terme « cause racine » sera employé en lieu et place de « cause initiale ». Une classification des différentes causes (techniques, organisationnelles et facteurs humains) sera également proposée. La méthode RCFA étant par définition une méthode déductive qui détermine la cause racine à partir des symptômes, cette section sera consacrée à la définition de la notion de causalité et présentera les méthodes de descriptions hiérarchiques et arborescentes des procédés industriels indispensables pour représenter graphiquement la chaîne de causalité. Elle insistera sur la nécessité d’identifier le niveau associé à une cause racine qui dépend de la politique de maintenance retenue (échange standard ou réparation in situ). Pour illustrer les démarches susceptibles d’être mises en œuvre, la procédure suivie par les enquêteurs pour connaître la cause racine qui a conduit à l’incendie et à l’explosion au sol du Boeing 737 du vol 120 la China Airlines en 2007 sera présentée dans la deuxième section. Le rapport des enquêteurs du Japan Transport Safety Board a permis d’identifier la cause primaire due à une erreur humaine et liée à une erreur de conception. Dans la suite de cet article, cet exemple servira d’illustration pour présenter les principes des méthodes et outils détaillés dans la troisième section. Cette troisième section rappellera que la RCFA ne concerne que des analyses « post-mortem » relatives à une défaillance qui vient d’être constatée. Ensuite, pour faciliter la recherche des causes racines, des arbres logiques seront proposés ainsi qu’une typologie détaillée. Un inventaire des informations à réunir au préalable pour mettre en œuvre les outils de recherche de la cause racine sera dressé. Cette section présentera les outils à base de jugement collectif d’experts tels que le brainstorming et la méthode Delphi en insistant sur le fait qu’elles permettent d’avoir un consensus sur la nature de la cause racine. Ensuite, elle décrira les outils issus du domaine de la qualité : les méthodes QQOQQCP, des 5 pourquoi (5P) et d’Ishikawa. Comme la discipline de la sûreté de fonctionnement propose une panoplie très étendue de méthodes, cette section présentera le principe de trois méthodes : les arbres de défaillances illustrés d’un exemple, la démarche Apollo qui permet de visualiser graphiquement la chaîne de causalité, et les AMDEC. Enfin, compte tenu de la place grandissante actuelle de l’intelligence artificielle, concept défini en 1956, cette section présentera un aperçu des méthodes utilisables pour la recherche des causes racines des défaillances : systèmes experts, réseaux de neurones, algorithmes génétiques, apprentissage automatique (Learning Machine) et apprentissage profond (Deep Learning). Elle fera le lien avec les concepts de « Big Data » et de « Data Mining » utilisés en association avec l’apprentissage automatique et apprentissage profond. En conclusion, une synthèse et des recommandations seront fournies pour guider l’utilisateur à choisir la méthode la plus adaptée à la recherche des causes racines de la défaillance considérée.

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KEYWORDS

Reliability   |   Methodology   |   Failure   |   Root cause

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-se1679


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4. Conclusion

Les méthodes d'analyse des causes racines des défaillances (RCFA) pour les procédés industriels représentent des moyens puissants à la disposition des responsables pour pouvoir identifier et éliminer les causes racines qui entraînent des défaillances qu’ils jugent critiques. En l’absence de normes spécifiques relatives aux causes techniques de défaillance, il est indispensable d’assimiler et d’adapter les concepts en fonction des besoins spécifiques d’un secteur industriel donné. Plus particulièrement, les notions de chaîne de causalité, de déterminisme entre la cause et l’effet et les représentations arborescentes fonctionnelles sont indispensables à maîtriser pour identifier et éliminer les causes racines. Il est important de souligner que les méthodes RCFA ne concernent que les analyses « post mortem » correspondant à un état confirmé de panne. L’exemple de l’enquête sur la recherche des causes racines de l’accident du vol China Airlines 120 qui a conduit à la destruction d’un avion Boeing 737-800, démontre qu’il faut suivre des démarches très rigoureuses pour parvenir à tirer des conclusions certaines sur la nature de la cause racine. L’utilisation d’arbres logiques de décision permet de structurer la mise en œuvre des outils pour une étape logique donnée. Les outils les plus utilisés actuellement pour rechercher les causes racines puisent leurs principes dans des disciplines très différentes : méthodes basées sur le jugement collectif d’experts tels que le brainstorming et la méthode Delphi, outils de la qualité comme le QQOQCCP, les 5 pourquoi et le diagramme d’Ishikawa, outils de la sûreté de fonctionnement tels que les arbres de défaillances, la représentation graphique Apollo et les AMDEC. Actuellement, la possibilité d’obtenir de très grosses puissances de calcul permet de nouveaux développements basés sur l’intelligence artificielle avec les apprentissages automatiques et profonds (Machine Learning et Deep Learning), le Big Data et le Data Mining. La majorité de ces nouveaux algorithmes font appel aux réseaux de neurones et les premières applications pour la recherche de causes racines commencent à se développer, laissant ainsi de côté les systèmes experts développés il y a une quarantaine d’années. Cet article permet au lecteur de sélectionner la méthode la plus appropriée...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - MIL-HDBK-2155 -   Failure reporting, analysis and corrective action system.  -  United States Department of Defense, MIL-STD-2155 (1985).

  • (2) - MONCHY (F.), KOJCHEN (C.) -   Maintenance – 4e éd. – Outils, méthodes et organisations pour une meilleure performance.  -  Dunod (2015).

  • (3) - HEISENBERG (W.) -   La nature dans la physique contemporaine.  -  Gallimard (1964).

  • (4) - ZWINGELSTEIN (G.) -   Diagnostic de défaillances.  -  Hermes (1995).

  • (5) - KAUFMAN (J.), WOODHEAD (R.) -   Stimulating Innovation in Products and Services : With Function Analysis and Mapping.  -  John Wiley & Sons (2006).

  • (6) - PROCESSING STANDARDS PUBLICATION -   Integration definition for function modeling.  -  Processing...

NORMES

  • Failure reporting, analysis and corrective action system, United. - MIL-HDBK-2155 - 1985

  • Analyse de cause initiale (RCA). - CEI 62740 :2015 - Février 2015

  • Terminologie de la maintenance [Annulée le 29 octobre 2010]. - NF EN 13306 - Juin 2001

  • Technique d'analyse de la fiabilité du système – Procédure d'analyse des modes de défaillance et de leurs effets (AMDE). - CEI 60812 :2006 - Janvier 2006

1 Sites Internet

Air Crash – Saison 16 – Un détail crucial – Vol China Airlines 120

http://www.dailymotion.com/video/x4xhfsx

FAA : film d’animation China Airlines Downstop Failure Animation

http://lessonslearned.faa.gov/ChinaAirlines120/ChinaAirlines120_Downstop_pop_up.htm

ARMS. Site dédié à la méthode Apollo

http://www.apollorootcause.com/about/apollo-root-cause-analysis-method/

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