tp1 Analyse Historique

INSTITUT SUPERIEUR DES ETUDES TECHNOLOGIQUES DE MAHDIA
2020-2021
NOM : PRENOM(S) :
YAMEOGO STEVE KEVIN JUNIOR
Bamba mariam
GROUPE : MI5.1
ANALYSE HISTORIQUE
Nom prof : Mr. HADDAR

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2020-2021
ANALYSE HISTORIQUE
Introduction
Une analyse historique ce n’est pas une analyse personnelle. Ce n’est pas une analyse
politique. Ce n’est donc pas un jugement sur l’événement. On pourrait dire que l’analyse
historique c’est une analyse professionnelle sur un événement historique, une problématique
historique, etc… Finalement, l’idée d’analyse renvoie à une réflexion sur un événement et pas
à une description de l’événement. La meilleure façon de s’assurer de faire une analyse
historique et pas un travail descriptif est poser une question (une problématique) dans
l’introduction et d’y répondre dans votre travail. La façon la plus efficace de répondre à votre
question est de bâtir un plan avec des titres axés sur la démonstration de votre analyse. Votre
travail sera une démonstration et pas un résumé de l’événement ou du sujet. Vous
sélectionnerez les meilleurs arguments trouvés dans vos lectures.
Dans ce TP notre analyse historique est l’analyse de Pareto sur la synoptique de
fonctionnement d’une ligne de fabrication de barquettes en polystyrène expansé.
Le principe de Pareto, aussi appelé loi de Pareto, principe des 80-20 ou encore loi des 80-20,
est un phénomène empirique constaté dans certains domaines : environ 80 % des effets sont le
produit de 20 % des causes. Il a été appliqué à des domaines comme le contrôle qualité.
Le principe de Pareto doit son nom à l'économiste italien Vilfredo Pareto, qui à la fin
du XIXe siècle analyse les données fiscales de l'Angleterre, la Russie, la France, la Suisse,
l'Italie et la Prusse.
Vilfredo Pareto, né le 15 juillet 1848 à Paris et mort le 19 août 1923 à Céligny (Suisse), est
un sociologue et économiste italien.

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But du TP
Le but est de pouvoir utiliser l’analyse Pareto pour pouvoir faire une analyse des défaillances des
machines. Le diagramme de PARETO permet de visualiser l’importance relative des différentes sous-
ensembles ou catégories d’un ensemble précédemment analysé et chiffré sous la forme d’un
classement et d’une hiérarchisation.
Objectifs du TP
 Ce TP nous a permis de se familiariser avec le logiciel Excel et avec ces différentes
fonctionnalités permettant le calcul (somme, pourcentage, pourcentage cumulé) ;
 Il nous a permis également d’obtenir la trace du diagramme de Pareto ;
 Ce TP nous a permis d’observer et d’analyser les défaillances des sous-ensembles qui
mettent en cause la maintenabilité la disponibilité et fiabilité ;

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Analyse Pareto
1) Tableau récapitulatif
Equipements
Panne(N)
Durée de la
panne(NT)
Moyenne de
temps d'arrêt (T)
BROY
3
30
10
EMP
11
293
26,64
MISAC
21
476
22,67
DECOUP
1
15
15
EXTRU
1
60
60
VUL
2
20
10
FIL
1
2
2
FORM
2
181
90,5
2) Tableau de répartition en fonction des pannes
Equipements
Panne(N)
Frequence(N%)
Effectif cumulé(Ncum)
Pourcentage
cumule(Ncum%)
MISAC
21,000
50,000
21,000
50,000
EMP
11,000
26,190
32,000
76,190
BROY
3,000
7,143
35,000
83,333
VUL
2,000
4,762
37,000
88,095
FORM
2,000
4,762
39,000
92,857
DECOUP
1,000
2,381
40,000
95,238
EXTRU
1,000
2,381
41,000
97,619
FIL
1,000
2,381
42,000
100,000
Total
42,000
Trace du diagramme de Pareto
0,000
10,000
20,000
30,000
40,000
50,000
60,000
70,000
80,000
90,000
100,000
MISAC EMP BROY VUL FORM DECOUP EXTRU FIL
pannes
Frequence(N%) Pourcentage cumule(Ncum%)

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Interprétation
A partir du diagramme de Pareto nous pouvons dire que 80% des défaillances
sont génère par les 3 sous-ensembles (MISAC, EMP, BROY) qui constituent
20% de l’ensembles des machines.
Ce sont trois sous-ensembles qui mettent en cause la fiabilité de la ligne de
fabrication des barquettes.
Ainsi il serait nécessaire de prioriser les actions de maintenance préventive sur
ces trois machines afin assurer la fiabilité.
Conclusion
Grace au diagramme de Pareto nous avons pu identifier les sous-ensembles :
MISAC, EMP, BROY qui mettent en cause la fiabilité de la ligne de production.
3) Tableau de répartition en fonction de la durée de pannes
Equipements
Durée de la
panne(NT)
Fréquence(N%)
Effectif
cumulé(Ncum)
Pourcentage
cumule(Ncum%)
MISAC
476,000
44,197
476,000
44,197
EMP
293,000
27,205
769,000
71,402
FORM
181,000
16,806
950,000
88,208
EXTRU
60,000
5,571
1010,000
93,779
BROY
30,000
2,786
1040,000
96,565
VUL
20,000
1,857
1060,000
98,422
DECOUP
15,000
1,393
1075,000
99,814
FIL
2,000
0,186
1077,000
100,000
Total
1077,000
100,000