Ingénieurfiabilité

Le travail

Chaque pièce a un taux de défaillance, et les ingénieurs fiabilité transforment cette vérité inconfortable en quelque chose autour duquel on peut concevoir : analyse des modes de défaillance et de leurs effets avant qu’une pièce soit fabriquée, modèles statistiques de la durée de vie réelle des composants, et l’enquête technique qui trouve une vraie cause profonde, plutôt qu’une hypothèse plausible, après une panne en service. Le métier est plus proche des statistiques que d’un quelconque matériel.

Une journée type

• 01Mener des AMDE sur de nouvelles conceptions
• 02Construire des modèles statistiques de durée de vie des composants et systèmes
• 03Remonter des défaillances en service ou en essai jusqu’à une vraie cause profonde
• 04Recommander des changements de conception ou de procédé qui règlent vraiment le problème

Comment on y entre

• Diplôme d’ingénieur

  Génie mécanique, aérospatial ou industriel, idéalement avec un cours de fiabilité ou de statistique au-delà du tronc commun.

Comment ça se déroule

1. DiplômeGénie mécanique, aérospatial ou industriel, en poussant la statistique plus loin que la plupart des cursus.
2. Années 1-3Analyse des modes de défaillance et de leurs effets sur des pièces conçues par d’autres, et apprendre à lire une surface de rupture.
3. Années 4-8Porter les prévisions de fiabilité de tout un système, et mener les enquêtes de cause profonde quand quelque chose casse.
4. Plus tardResponsable fiabilité, ou passage à un rôle plus large de sécurité des systèmes.

Y a-t-il du travail là-dedans ?

Les parties difficiles

Une prévision de fiabilité est une probabilité, pas une garantie, et quand la panne rare survient malgré tout, c’est toi qui expliques pourquoi le modèle ne l’a pas vue venir. L’analyse des causes profondes après une vraie panne s’accompagne d’une vraie pression pour trouver vite une réponse, et une mauvaise réponse envoie la correction dans la mauvaise direction pendant que la vraie cause continue de lâcher.

Ce qu’il te faudrait

• Statistiques
• Analyse des modes de défaillance et de leurs effets
• Enquête sur les causes profondes
• Bases des matériaux et de la mécanique