Memoire Online - Etude de méthodes d'analyse des historiques de maintenance dans un environnement de forage pétrolier offshore

Le diagramme de Pareto permet d'avoir une vision rapide de la contribution d'une catégorie d'éléments par rapport à d'autres. En maintenance, on pourrait par exemple l'utiliser pour visualiser l'importance relative des éléments suivants:

Le "diagramme de distribution" contient les cumuls de chaque élément de la catégorie classés par ordre croissant.

Le "diagramme de répartition" ou cumulatif s'obtient de la même façon, mais en traçant la courbe de la somme des critères que l'on a choisi.

- Faire la somme des contributions de chaque élément de la liste (nombre de pannes, cumul des temps, cumul des coûts...)

- Classer les contributions par ordre croissant et leur donner un rang dans la liste.

- Calculer pour chaque élément le pourcentage de chaque ligne et le pourcentage cumulé.

Un exemple suivant permettra d'expliciter ce qui précède à partir du tableau suivant:

Ce tableau donne une répartition des défauts par type d'équipement. On a aussi calculé les pourcentages de chaque ainsi que les pourcentages cumulés. Le tableau est classé par ordre croissant du nombre de défauts.

Equipement	Classe	Défauts	%	% Cumulé
Pompes	1	40	57,1428571	57,1428571
Moteurs continus	2	15	21,4285714	78,5714286
Moteur Alternatifs	3	10	14,2857143	92,8571429
Compresseurs	4	5	7,14285714	100

Le graphique en barres est le diagramme de distribution, celui en courbe est celui de répartition. On a choisi de le tracer en % pour des raisons pratiques de représentation. Ce type de courbe de défaillance ne donne toutefois qu'une information à la fois et ne tient pas compte d'autres critères. Elle devrait être utilisée en parallèle avec d'autres représentations détaillant par exemple: Les heures d'indisponibilité cumulées, les coûts cumulés ou tout autre paramètre présentant un intérêt pour ce type d'équipement tel que la répartition par type de pannes ou causes de pannes.

La méthode ABC revient à construire le diagramme de répartition de Pareto et de le séparer en trois zones A, B et C. Les éléments de la zone A sont considérés comme les plus importants, ceux de la zone B d'une moindre façon et ceux de la zone C sont ceux qui peuvent faire l'objet d'une simple maintenance corrective vu leur importance. On le nomme souvent 20-80 car il permet de représenter les 20% des éléments qui représentent 80% du critère d'intérêt (P.ex: 20% des pièces représentent 80% du coût).

Sur le graphique précédent (Fig.35), la zone A se trouve entre 0 et 73%, le zone B entre 73% et 97%. Ces zones peuvent être définies autrement afin d'inclure plus ou moins de la proportion du paramètre concerné dans chaque zone. On peut aussi définir une quatrième zone au besoin.

Dans le graphique qui suit (Fig.36), on construit les graphiques sur les catégories d'équipements puis sur les sous catégories pour atteindre les "Failure codes".

Il est possible d'utiliser cette méthode pour effectuer une analyse descendante en partant des catégories, en descendant aux sous catégories pour atteindre le niveau des défauts d'un équipement.

Dans notre version de Maximo, nous n'utilisons pas beaucoup de catégories. Les seules qui soient utilisables sont les suivantes:

- Les "Départements" du module "Work Order". La courbe de Pareto peut être obtenue en reprenant les chiffres du rapport MMR. Il serait aisé de reprendre les chiffres par département pour en sortir une courbe.

- Les "Classifications" et "Sub-classifications" du module EQUIPMENT. Sur un chantier significatif, seuls 30% des équipements (sur ~4800) sont classés par catégories (Table 15). Il faudra donc se méfier des informations non classées et voir si elles ne représentent pas la majorité des totaux.

VALUE	VALDESC	Qté	VALUE	VALDESC	Qté
ACMOTORS	AC Motors	1148	ALTERNAT	Alternator	18
PUMPS	Pumps	532	DRILLEQT	Drilling Equipment	18
VALVES	Valves	430	Alternat	Alternators	9
TANK	Tank	306	MARMISC	Marine Miscellaneous	3
AIRRCVR	Air Receiver	276	ELEMISC	Electrical Miscellaneous	1
Valves	Valves, Fittings, Piping	215	HOISTEQT	Hoisting Equipment	1
Tank	Tanks,,Bulk System,Ballasts	153	MECMISC	Mechanic Miscellaneous	1
COMPRESS	Compressors	66	SAFETY	Safety	1
WINCHES	Winches	64	Safety	Safety	1
MOTORS	Motors	60	SUBSEAEQT	Sub Sea Equipment	1
Compress	Compressor: GD,Atlas...	33	HVAC	Heating/Ventilation/Air Cond	1

- Par EQUIPEMENT ou sous branches de l'arbre. Toutefois, cela risque de poser un problème de représentation sauf si l'on tolère de larges listes.

- La notion de "Failure class" et "Problem code" n'existe pas encore même si les champs sont représentés dans les WO.

- Les "Sub-Work type" du module WO (champ WOJP4) nous offrent une classification des WO par type de travaux. Ces types ne représentent pas d'intérêt certain et nous n'en tiendrons pas compte. Sur l'exemple suivant, nous obtenons le décompte dans le tableau suivant (Table 16). Cela montre le peu d'intérêt de l'utilisation de cette catégorie.

Qté	WOJP4	Désignation	Qté	WOJP4	Désignation
0			104	NDT	Non destructive test
1	CAL	Calibration	107	INS	Insulation
7	CMS	Continuous Machinery Survey	128	OTHER
7	ANA	Analysis	220	MPI	Magnetic Particle Test
36	BOTH	????	768	DRN	Drainage

Les paramètres d'entrée du prototype seront les dates de début et de fin du rapport.

Nous ne chercherons pas à effectuer une représentation graphique des résultats dans SQR à cause des limitations graphiques de l'outil. Nous représenterons les données sous forme d'une table que nous pourrons reprendre sous MS-Excel pour tracer les courbes de résultats. Les données seront extraites d'une base de donnée MS-Access dans laquelle nous avons importé les tables de Maximo lors de la construction du deuxième prototype du rapport MMR.

Le prototype effectuera les calculs suivants pour les "Work Order" CLOSE uniquement: - Coûts cumulés des CM par classification sur la période.

- Heures de maintenances cumulées CM par classification sur la période. - Quantités de CM associées à chaque classification sur la période.

Les trois exemples de la figure ci-après (Fig.37) nous indiquent que la loi de Pareto est respectée pour nos échantillons. On s'aperçoit qu'une minorité d'équipement consomme la majorité des ressources en temps et en coût et qu'il y a adéquation entre les courbes de coût et de temps passé. Ce type de courbe pourrait être utilisé pour analyser les stocks associés à ces équipements de façon à en prévoir les achats et éventuellement en négocier les prix sur des quantités. On pourra aussi sortir un autre rapport permettant de déterminer quelles sont les pièces les plus coûteuses par département et revenir sur les WO pour en examiner les raisons qui font que l'on consomme ces éléments. Dans ce cas, nous ne pourrons pas utiliser de représentation graphique vu la quantité de pièces concernées.

Dans notre cas, on s'aperçoit que quatre équipements mobilisent plus de 80 des ressources: Les PUMPS, ACMOTOR, VALVES et TANK dans tous les domaines de recherche. Il s'agit d'une piste pour commencer une investigation, mais rien ne nous donne d'indication sur les causes. Seule une répartition des modes de pannes et types de pannes pour chaque classification nous permettrait de pourvoir approfondir l'analyse.

La répartition aurait pu être différente: Peu de ressources humaines, mais forts coûts liés dans ce cas aux prix de pièces détachées ou encore l'inverse.

Ce qui veut dire qu'un graphique seul ne peut résumer l'ensemble des informations. Plusieurs doivent être examinés de concert puis associés à une recherche en détail dans les "Work Order" pour pouvoir déterminer la source des problèmes ou des coûts.

Nous avons présenté ces graphiques aux personnes les plus concernées par ce type d'informations. En particulier, les TC et les MSUP. Ils nous ont fait part des limites du système dans la mesure ou les équipements ne sont pas tous classés dans des catégories. Dans l'immédiat, ils ne voient pas l'intérêt d'une telle représentation tant que la classification n'est pas généralisée et qu'il n'existe pas de notion de "Failure Code".

Conclusions:

- Ce type d'analyse représente bien d'une façon synthétique les éléments les

plus significatifs d'un lot suivant les critères de regroupement choisis.

- Toutefois, dans la mesure ou il n'existe pas dans la version actuelle de

Maximo de classification fine des équipement pour une analyse

descendante dans les détails, nous arrivons aux limites du système.

- Seule une comparaison de plusieurs graphiques suivant différents critères

permettrait de faire une analyse descendante complète des données pour

aboutir aux défauts de chaque équipement sélectionné.

- Les rapports sous SQR sont trop rigide pour ce type d'application. Il faudrait trouver un outil permett ant de faire ce type de rapport à la demande suivant les critères définis par l'utilisateurs.

- Le produit "Powerplay" de la société Cognos est une piste à explorer pour générer ce type de rapport. Il sera examiné succinctement plus loin.

Etude de méthodes d'analyse des historiques de maintenance dans un environnement de forage pétrolier offshore

Méthodes graphiques de base:

Conclusions: