Constellation, le dépôt institutionnel de l'Université du Québec à Chicoutimi

Résumé

Les concepts de fiabilité, de maintenabilité, de disponibilité et de sécurité sont des paramètres clés dans l’industrie minière en raison de la complexité de l’environnement et de la gestion des coûts liés au bon fonctionnement des équipements miniers. La compréhension de ces concepts est essentielle lorsqu’il s’agit d’analyser l’état d’un équipement minier et de prédire la maintenance adéquate. La recherche de stratégies appropriées pour améliorer les performances globales des maintenances vise à contrôler les défaillances et à définir les actions menant au renforcement de la fiabilité. Toutefois, le manque de renseignements lors du suivi des maintenances en temps réel ajouté à la complexité de recherche d’informations dans la base de données mènent parfois à des problématiques liées à la gestion des maintenances pour les équipements miniers et leurs composants. Par l’entremise du partenaire industriel, le sujet de recherche propose la conception et le développement d’un procédé qui génère des statistiques de fiabilité et de maintenance pour les équipements miniers dans le but d’anticiper les maintenances prévisionnelles et de déceler des anomalies dans les interventions. La conception du nouvel outil de calcul automatisé est réalisée en exploitant les modèles mathématiques des processus stochastiques tels que le processus de renouvellement (RP), le processus de Poisson homogène (HPP) et le processus de Poisson non homogène (NHPP). Cette thèse considère aussi des approches moins conventionnelles comme le processus de branchement de Poisson (BPP) ainsi que l’approche de Bayes avec un modèle a priori de type non informatif pour un échantillon de très faible taille. Au-delà des aspects théoriques des processus recensés dans la revue de la littérature, la conception de l’outil est transposable dans un contexte unique réel. En employant, entre autres, le langage de programmation VBA, un outil est mis en place pour déterminer les paramètres associés aux processus stochastiques, les lois de probabilité ajustées aux données observées, la durée de vie moyenne et l’estimation de la fiabilité des composants présents sur les équipements du site minier. La stratégie de maintenance prévisionnelle proposée aide à prendre de meilleures décisions lors des interventions. Les méthodologies développées peuvent de leur côté être utilisées lors de l’évaluation de la fiabilité et l’optimisation de la maintenance de tous les équipements miniers ayant des temps de bon fonctionnement. Pour mettre en évidence la pertinence de l’approche développée, des analyses de défaillances et de fiabilité des sous-systèmes provenant des flottes de boulonneuses, boulonneuses à plateforme et foreuses long trou ont été réalisées à partir des données d’interventions et des temps de bon fonctionnement du partenaire industriel. L’étude tient compte du système de maintenance existant et de l’historique des équipements critiques. La dernière contribution considère l’optimisation du temps de remplacement préventif de composants critiques. Divers modèles sont présentés, à savoir les stratégies de maintenance de type âge, de type bloc et séquentielle. Cette thèse propose des temps de remplacement optimal en fonction de la stratégie la mieux adaptée aux données d’interventions. Ainsi, cette recherche offre des résultats inédits sur la maintenance des équipements mobiles considérés critiques et essentiels dans les opérations minières souterraines. Les résultats observés entourant la fiabilité des sous-systèmes contribuent à la compréhension de leurs modes de défaillance, leur criticité, leurs états de fonctionnement, leurs similitudes et leurs différences avec les flottes d’équipements. Les constats émis permettront de mieux prévenir les défaillances de ces machines en appliquant des stratégies de maintenance appropriées et en optimisant le temps de remplacement de leurs composants selon les performances et les coûts des maintenances.

The concepts of reliability, maintainability, availability and safety are key parameters in the mining industry because of the environment’s complexity and the cost of management needed for an effective mining equipment functioning. A thorough understanding of these concepts is essential to conduct a proper analysis of the mining equipment’s condition and to predict a proper maintenance. Developing appropriate strategies to improve overall maintenance performance aims to control failures and define actions, altogether leading to an increased reliability. However, the lack of information while monitoring maintenance in real time coupled to the complexity in seeking information through the database sometimes generates problems related to maintenance of mining equipment and its components. Through the industrial partnership, this research subject puts forward a design and process development generating reliability and maintenance statistics on mining equipment in the aims of anticipating the forecast maintenance and detecting anomalies in the interventions. The design of the new automated calculation tool is performed by exploiting mathematical models of stochastic processes such as the Renewal Process (RP), the Homogeneous Poisson Process (HPP) and the NonHomogeneous Poisson Process (NHPP). This thesis also considers less conventional approaches such as the Branching Poisson Process (BPP) and the Bayesian approach with a non-informative prior model designed for a very small sample. Beyond the theory of resolution processes found in the literature review, this tool’s design is easily transferrable to a unique and actual context. By using, among others, the VBA programming language, the tool development is implemented to determine the parameters associated with the stochastic processes, the probability laws based on observed data, the average operating time and estimated reliability of the equipment part on the mining site. The proposed predictive maintenance strategy helps in the decision-making during the intervention process, whereas the developed methodologies may be used in the evaluation of the maintenance’s reliability and optimization for all mining equipment with times ranging between failure data. To highlight the relevance of the approach developed, failure and reliability analysis of subsystems from rock bolters fleet, platform rock bolters fleet and drill rigs fleet were carried out using intervention data and time between the mining partner’s failures. The study takes into account the existing maintenance system as well as the critical equipment’s history. The last contribution considers the optimization of the preventive critical components’ replacement time. Various maintenance models are suggested : age PM policy, block PM policy and sequential PM policy. This thesis proposes optimal replacement times according to the best strategy able to adapt to the intervention data. Thus, this research generates unprecedented results regarding mobile equipment maintenance, which is considered critical in the comprehension of underground mining operations. The observed results related to the subsystems’ reliability contribute to the understanding of their failure modes, their criticality, their operating states as well as the similarities and differences between equipment fleets. The study results will hopefully prevent future failures through the application of appropriate maintenance strategies and the optimization of the components’ replacement time according to performance and maintenance costs.