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Maquettes numériques comme outil de prévention et d’aide à la décision en santé et en sécurité du travail

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Tiaya Tedonchio, Christian (2022). Maquettes numériques comme outil de prévention et d’aide à la décision en santé et en sécurité du travail. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

Les maquettes numériques favorisent l’observation des situations de travail futures grâce à la représentation géométrique des produits/ouvrages. En phase de conception, elles présentent la possibilité d’être couplées à des technologies de gestion des connaissances pour l’identification des risques de sécurité du travail. Ces risques sont des risques majeurs lors des travaux d’exploitation et de maintenance des ouvrages industriels. Dès lors, le couplage des maquettes numériques aux technologies de gestion des connaissances est une approche qui sied aux besoins de prévention à la source des risques des travaux d’exploitation et de maintenance des ouvrages industriels. Par ailleurs, ces approches permettent de combiner le potentiel de visualisation offert par les maquettes numériques à la rigueur des méthodes formelles et structurées d’identification des risques. Parmi ces méthodes structurées, on peut noter les méthodes des arbres de causes, d’analyse des tâches, HAZOP et les listes de vérifications. Ces dernières permettent de garantir la conformité des produits/ouvrages aux règlements de Santé et de Sécurité du Travail (SST) en vigueur.

Au cours de cette étude, nous avons réalisé une analyse comparative des approches de gestion des risques de SST à l’aide des maquettes numériques BIM et PLM. Cette dernière a permis de relever que les outils de vérification automatique des modèles, disponibles à la fois dans les environnements de modélisation BIM et PLM, conviennent à la vérification automatique de la conformité des produits/ouvrages aux règlements de SST. Catia V5 étant le logiciel de modélisation utilisé par les équipes de conception du partenaire industriel, la mise en œuvre des principes de la méthodologie de recherche dite de recherche en conception, nous a permis de tester les outils de vérification automatique disponibles sous Catia V5. Cela nous a permis de proposer une approche d’identification des risques qui consiste à utiliser les codes macro sous Catia V5 pour enregistrer les règles de SST auxquelles les produits/ouvrages doivent se conformer. Cependant ces règles de SST doivent préalablement être : 1) extraites des Guides des Exigences de Maintenabilité et d’Exploitabilité (GEME) < des Ouvrages, 2) convenablement reformulées de manière à être compatibles avec la méthode d’interprétation de textes à l’aide de quatre opérateurs logiques : Requirements, Applicability, Selection et Exception (méthode RASE), 3) l’interprétation en langage machine par la méthode RASE.

L’analyse de la faisabilité de l’approche proposée s’est faite sur le cas d’étude d’un évacuateur de crues du partenaire industriel. Les risques liés aux sources d’énergie apparaissant comme le risque prioritaire du partenaire industriel pour la phase d’exploitation et de maintenance de ses ouvrages, l’étude de cas a consisté à tenter d’utiliser la démarche proposée pour l’identification automatique des sources d’énergie sur la maquette numérique. Cette étude de cas a par ailleurs permis d’identifier deux principales difficultés d’opérationnalisation de la démarche proposée. Celles-ci sont liées au besoin : 1) de standardisation de la nomenclature des objets numériques et des procédures de conception et 2) de réserver des couleurs à affecter aux objets numériques en fonction du niveau de risque que ceux-ci présentent pour la sécurité et la santé des travailleurs. Cependant, l’étude de cas a permis de valider la faisabilité de l’approche proposée et, ainsi, la possibilité d’utiliser les maquettes numériques pour éliminer à la source les risques règlementés liés aux travaux d’exploitation et de maintenance des ouvrages industriels.

Au demeurant, les limites de l’approche proposée sont triples : 1) la non prise en compte des effets des interactions et des liens de renforcement entre les risques, 2) l’impossibilité d’anticiper les situations accidentelles non prévues dans les GEME et 3) la non-intégration des interactions entre les humains et les produits/ouvrages à entretenir. A cet effet, nous proposons d’étudier, dans de futurs projets, la possibilité de coupler les maquettes numériques aux méthodes émergentes d’identification des risques telles que la Méthode d'analyse de résonance fonctionnelle (méthode FRAM) ou le Modèle théorique et systémique d’accidents et de processus (méthode STAMP/STPA) pour être en mesure d’identifier les risques liés à des situations accidentelles non prévues dans les GEME et ceux liés aux effets de renforcement entre les risques. Nous proposons, enfin, d’étudier la possibilité d’utiliser le module d’analyse ergonomique de Catia V5 pour intégrer le génie des facteurs humains/ergonomie à la conception des ouvrages et ainsi contribuer à la réduction de la fréquence d’occurrence des risques ergonomiques, susceptibles de générer notamment des troubles musculosquelettiques chez les travailleurs de la phase d’exploitation des ouvrages industriels.

Titre traduit

Digital mock-ups as support tools for risk prevention and decision-making in occupational health and safety

Résumé traduit

Digital mock-ups promote the observation of future work situations through the geometric representation of products/facilities. They can be coupled with knowledge management technologies to identify occupational health and safety (OHS) risks in the design stage. Risks of this type are major risks that present themselves during the operation and maintenance stages of industrial facilities. Therefore, coupling digital mock-ups with knowledge management technologies is one approach that can be taken to prevent at the source risks that are present in the operation and maintenance stages of industrial facilities. Moreover, this approach makes it possible to combine the visualisation benefit digital mock-ups offer with the rigour of formal structured risk identification methods, such as fault tree analysis, job hazard analysis, hazard and operability analysis (HAZOP), and checklists. Checklists in particular make it possible to ensure the products/facilities comply with applicable OHS regulations.

In this study, we carried out a comparative analysis of OHS risk management approaches using Building Information Modelling (BIM) and Product Lifecycle Management (PLM) digital mock-ups. Our analysis revealed that automatic model checking tools, which are available in both BIM and PLM modelling environments, are suitable for automatically checking products/facilities comply with OHS regulations. Since Catia V5 is the software program our industrial partner’s designers use, we studied the automatic model checking tools available in Catia V5. We used design science research principles for this task. We then proposed a risk identification approach that involves using macro codes in Catia V5 to record the OHS rules the products/facilities must comply with. However, these rules must first be: 1) extracted from an industrial facility’s maintainability and operability requirements guides (MORGs), 2) suitably reformulated so they are compatible with the RASE method, and 3) interpreted into a machine-readable language using the RASE method.

We used a case study of a water spillway belonging to our industrial partner to analyse the feasibility of our proposed approach. Since risks linked to energy sources appeared to be our industrial partner’s highest-priority risks in the operation and maintenance stages of its facility, the case study consisted of trying to use our proposed approach to automatically identify energy sources in the digital mock-up. The case study made it possible to identify two main difficulties when it comes to operationalising the proposed approach—1) the need to standardise the nomenclature of digital objects and design procedures, and 2) the need to reserve colours to signal the level of risk digitally represented objects pose for workers’ health and safety. However, the case study also enabled us to validate the feasibility of the proposed approach and, thus, the possibility of using digital mock ups to eliminate at the source regulated risks associated with the operation and maintenance stages of industrial facilities.

Moreover, the proposed approach has three limitations: 1) it fails to take into account the effects of interactions and reinforcement links between risks, 2) it cannot anticipate situations that are not foreseen in MORGs, and 3) it fails to integrate human factors related to interactions between humans and products/facilities during critical maintenance’s tasks. To this end, we propose to study in future work the possibility of coupling digital mock-ups with emerging risk identification methods such as the Functional Resonance Analysis Method (FRAM) or the System Theoretic Accident Model and Process (STAMP/STPA) to be able to identify the risks associated with situations that are not foreseen in MORGs and the effects of reinforcement links between risks. Finally, we propose to study the possibility of using Catia V5’s ergonomic analysis module to integrate human factors engineering / ergonomics in facility design and thus help to reduce the frequency of occurrence of ergonomic risks that are particularly liable to generate musculoskeletal disorders among workers in the operation stage of industrial facilities.

Type de document: Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires: "Mémoire par article présenté à l’École de technologie supérieure comme exigence partielle à l’obtention de la maîtrise en génie des risques de santé et de sécurité du travail". Comprend des références bibliographiques (pages 111-126).
Mots-clés libres: maquette numérique, risque, sécurité du travail, génie des facteurs humains, ergonomie, identification, connaissance, méthode, automatique, règles, Catia V5
Directeur de mémoire/thèse:
Directeur de mémoire/thèse
Nadeau, Sylvie
Codirecteur:
Codirecteur
Boton, Conrad
Rivest, Louis
Programme: Maîtrise en ingénierie > Génie
Date de dépôt: 27 oct. 2022 13:45
Dernière modification: 27 oct. 2022 13:45
URI: https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/3100

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