Modélisation statistique et stochastique pour l’amélioration de la fiabilité d’un circuit frigorifique

Abstract

Dans un contexte de production continue, Linde Gas Algérie fait face à des défaillances récurrentes sur le circuit de refroidissement Cofely, principalement dues à l’absence de maintenance préventive structurée. Ce travail vise à proposer une approche probabiliste d'analyse de fiabilité afin d’anticiper les pannes critiques et d’améliorer la prise de décision en matière de maintenance. Après l’identification et l'analyse des risques à l’aide des méthodes HAZID, AMDEC et SERP, une modélisation statistique basée sur les temps de fonctionnement avant panne (TTF) a été menée, suivie d’une simulation Monte Carlo pour estimer la fiabilité et la durée de vie résiduelle (RUL). Un modèle stochastique par chaîne de Markov a ensuite permis d’évaluer plusieurs stratégies de maintenance. Les résultats montrent que la stratégie de rechange complet offre la meilleure option de maintenance. Une interface utilisateur a été développée pour rendre ces analyses accessibles aux techniciens et appuyer la mise en place d’une politique de maintenance prévisionnelle.