Tp maintenance parc de véhicules

Pages: 6 (1451 mots) Publié le: 11 novembre 2012
30/10/2012
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| Etude de Cas n 3 : Flotte de Véhicules |

| Etude de Cas n 3 : Flotte de Véhicules |

Phase 1: Détermination de l’échantillon
Recenser le nombre de défaillance par véhicule
Nb de défaillances / véhicule |
Véhicule | Nb défaillances |
1 | 8 |
2 | 7 |
3 | 2 |
4 | 6 |
5 | 4 |
6 | 3 |
7 | 6 |
8 | 15 |
9 | 7 |
10 | 2 |
11 | 5 |Vérifier l’homogénéité de l’échantillon
Nous avons commencé par récupérer le nombre total de défaillances et le nombre de Km parcourus par véhicules.

Véhicule | Km parcourus | Nb de défaillances |
1 | 119 000 | 8 |
2 | 116 000 | 7 |
3 | 20 000 | 2 |
4 | 109 000 | 6 |
5 | 104 000 | 4 |
6 | 50 000 | 3 |
7 | 112 000 | 6 |
8 | 87 000 | 15 |
9 | 110 000 | 7 |
10 | 78 000 | 2 |
11 |103 000 | 5 |

Cela nous permet de sortir le graphique suivant qui place l’ensemble des véhicules en fonction de ces 2 valeurs :

Nous observons que la majorité des véhicules du parc suit une courbe de tendance équivalente à une loi exponentielle, loi régissant l’apparition des défaillances. Seul le véhicule n°8 apparaît clairement comme à part.
Calculer le taux de défaillance ; le MTBF/Lambda échantillon ; Lambda véhicule particulier
Lambda

Formule

λ = nombre de défaillances total / durée d’utilisation
= nombre de défaillances total / ∑ (nombre de Km au moment du déclassement)

Contrairement au cours, nous ne travaillons pas ici sur un intervalle de kilomètre mais sur l’ensemble de l’utilisation des véhicules. Notre durée d’utilisation ne sera donc pas égale àNb véhicule x Intervalle mais à la somme des Km de déclassement de tous les véhicules.

Valeurs

Echantillon sans voiture n°8 : 5.43*10-5 pannes/km
Voiture n°8 : 17.24*10-5 pannes/km

Nous voyons clairement que le lambda de la voiture n°8 est trois fois plus élevé que le lambda de l’échantillon homogène (sans la voiture n°8), ce qui confirme le fait que la voiture n°8 soit différentedes autres véhicules.

Echantillon entier : 6.45*10-5 pannes/km

Si l’on conserve la voiture n°8, nous pouvons observer que le lambda du parc s’en trouve fausser.
MTBF

Formule

MTBF= 1/λ

Valeurs

Echantillon sans la voiture n°8 : 18420*10-5 km
Voiture n°8 : 5800*10-5 km

Le MTBF de la voiture n°8 est trois fois moins élevé de l’échantillon homogène, la voiture n°8 est donc encoredifférente des autres véhicules.

Echantillon entier : 15508*10-5 km

Comme pour le lambda, la conservation du véhicule n°8 dans l’échantillon fausse le MTBF de ce dernier.
Conclusion

Nous avons observé par différents calculs que la voiture n°8 n’appartient pas à l’échantillon représentatif du parc de véhicules. Nous allons donc l’ignorer pour conserver un échantillon homogène et obtenirdes valeurs cohérentes sur la suite de nos analyses.
Phase 2 : Analyse des défaillances par sous-ensemble
Indisponibilité
L’indisponibilité s’analyse en fonction du temps de réparation total consacré à chaque sous-ensemble. Ce temps total se calcul en multipliant le nombre total de défaillances apparues sur chaque sous-ensemble, par le temps de réparation moyen constaté.

Voici le graphiquent qui permet de représenter cette indisponibilité :



Afin de rendre plus lisible la comparaison des différents sous-ensembles et de pouvoir dégager des priorités, nous avons représenté ce graphique nt sous la forme d’un Pareto :

A
B
C
A
B
C

D’après le Pareto nt, il apparait clairement que les suspensions, l’embrayage et les freins posent le plus de problèmes. Ils sontresponsables de la majorité du temps d’indisponibilité des véhicules. Ces trois éléments sont d’ailleurs considérés comme prioritaires dans la mise en œuvre du plan d’action.
Fiabilité
La fiabilité se calcule à partir du nombre de défaillances survenues sur chaque sous-ensemble.

Voici le graphique n qui permet de représenter la fiabilité des différents sous-ensembles :

Afin de rendre plus lisible...
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