Brevet FR3046687A1 — publié le 20170714

Détection de défaillances de production industrielle La présente invention appartient au domaine de la production de pièces fabriquées par une chaîne industrielle de production. Elle concerne en particulier un procédé de détection de défaillance de la production des pièces fondé sur un calcul statistique. Cette méthode est particulièrement avantageuse dans le cas de pièces de véhicules, par exemple automobiles, pour lesquelles des données de défaillance au cours du temps sont disponibles, par exemple grâce aux constructeurs. On entend par « chaîne industrielle de production », tout dispositif ou système apte à produire une pièce. Une chaîne de fabrication comprenant des machines-outils, un atelier d'artisan ou une imprimante 3D sont ainsi des exemples de chaîne industrielle de production. On entend par « calcul statistique », tout type d'opération effectuée à partir d'un échantillon de données. La détermination d'un modèle à partir d'une suite de valeurs ou la génération de tout type de graphique illustratif d'une tendance sont des exemples de calculs statistiques. On entend par « pièce » tout type d'objet, monobloc ou constitué de plusieurs sous-objets, apte à être fabriqué par une chaîne industrielle de production. Un projecteur de voiture, une montre connectée, un lavabo ou encore un téléphone sont des exemples de pièces. Le suivi des pièces, et en particulier de leurs défaillances, fabriquées par une chaîne industrielle de production est traditionnellement effectué par les réparateurs de ces pièces. Le développement des communications électroniques, et notamment des systèmes d'informations, facilite les retours des réparateurs aux fabricants. En outre, de plus en plus de pièces sont connectées (voiture connectée, réveil connecté, etc.) ce qui rend possible un suivi direct des défaillances des pièces par transmission de données de défaillance directement depuis les pièces connectées. Les informations transmises par les réparateurs ou directement par les pièces connectées peuvent représenter une quantité très importante de données. Pour pouvoir traiter efficacement ces données, certaines méthodes visuelles, reposant sur une présentation optimisée des informations, ont pu être proposées. L'interprétation et le traitement des données reposent alors principalement sur les capacités de raisonnement de 3046687 2 l'opérateur humain chargé de l'interprétation des présentations d'information, notamment pour savoir si les défaillances peuvent être imputées à la chaîne de production des pièces. D'autres méthodes mettant en oeuvre un ordinateur ont pu être proposées. Ces méthodes logicielles reposent sur une analyse des évolutions des défaillances des pièces au 5 cours de la durée de vie de ces pièces. Elles nécessitent toutefois un historique très important des défaillances de ces pièces pour être fiables. Ceci impose des délais importants pour qu'une défaillance imputable à une chaîne de production puisse être détectée de manière autonome. 10 La présente invention vient améliorer la situation. A cet effet, un premier aspect de l'invention concerne un procédé de détection de défaillance d'un type de pièce fabriquée par une chaîne industrielle de production, le procédé comprenant les étapes de : - détection d'une défaillance de production à court terme pour des pièces dudit type de pièce, 15 produites moins d'une durée prédéterminée avant un mois courant, à partir d'un premier calcul statistique fondé sur un premier échantillon comprenant, pour chaque mois de production parmi une pluralité de mois de production, un historique d'événements de défaillance intervenus durant une première période d'une durée inférieure à un premier nombre de mois prédéterminés ; 20 - détection d'une défaillance de production à long terme pour des pièces dudit type de pièce, produites au moins la durée prédéterminée avant un mois courant, à partir d'un deuxième calcul statistique fondé sur un deuxième échantillon comprenant un historique d'événements de défaillance intervenus durant une deuxième période d'une durée supérieure à un deuxième nombre de mois prédéterminés ; 25 - obtention de données de détection de défaillance du type de pièce en fonction des détections de défaillance de production à long terme et des détections de défaillance de production à court terme. On entend par « historique d'événements de défaillance durant une période» toute information relative à une défaillance de la pièce durant la période. Par exemple, sur une 30 période de six mois, l'historique d'événements de défaillance peut correspondre au nombre 3046687 3 d'évènements de défaillance intervenus mois par mois durant les six mois. D'autres exemples et une explication détaillée est donnée ci-après en référence à la figure 2. On utilise indifféremment les termes « évènements de défaillance » et « défaillance » ci-après. On entend par « des détections de défaillance de production à long terme » et « aux 5 détections de défaillance de production à court terme » respectivement les résultats des étapes de détection d'une défaillance de production à court terme et de détection d'une défaillance de production à long terme. Les termes « détection d'une défaillance de production à court terme » et « détection à court terme » sont utilisés ci-après de manière indifférente. De même, on utilise ci-après de 10 manière indifférente les termes « détection d'une défaillance de production à long terme » et « détection à long terme ». Les termes « fabrication » et « production » sont également utilisés indifféremment dans la suite de la description. On entend par « mois courant » le dernier mois pour lequel des données de défaillance sont disponibles. Par exemple, lorsque que l'on se place en janvier 2016, les données de 15 défaillance sont disponibles pour le mois de décembre 2015, alors considéré mois courant pour les calculs statistiques, comme détaillé ci-après en référence à la figure 2. Des données de détection de défaillance pertinentes à court terme et à long terme sont ainsi disponibles. En effet, la comparaison, par le premier calcul statistique, des historiques d'événements intervenus durant une même période pour des mois de production différents 20 rend possible une détection précise, même pour des pièces récemment sorties des chaîne de production. Par exemple, on considère les hypothèses suivantes : (1) on se place à la date de janvier 2016 (dernières données disponible : décembre 2015), (2) on considère une pièce fabriquée depuis octobre 2014 pour laquelle on dispose du nombre de défaillances intervenues 25 un mois après le mois de production de la pièce pendant une période d'un mois (défaillances de décembre 2014 pour les pièces fabriquées en octobre 2014 ; défaillances de janvier 2015 pour les pièces fabriquées en novembre 2014 ; etc.). On constate que le nombre de défaillances par mois est inférieur à 5 pour les pièces fabriquées en 2014 et jusqu'à septembre 2015. Par contre, on observe que les pièces fabriquées en octobre présentent plus 30 de 8 défaillances par mois (en décembre 2015). Une détection à court terme (pièces fabriquées en octobre 2015) est ainsi rendue possible par la présente invention. 3046687 4 En outre, lorsque l'historique des défaillances devient plus important, il est possible de consolider les données de détection de défaillance de production à court terme à l'aide d'une détection d'une défaillance de production à long terme. Pour ce faire, un historique des défaillances d'une pièce sur une période plus importante peut être pris en compte. 5 Les données de détection de défaillance obtenues par la consolidation des détections à court terme par les détections à long terme présentent ainsi l'avantage d'être à la fois pertinentes et rapidement disponibles. En outre, la génération autonome des données de détection rend possible une adaptation directe et en temps réel de divers paramètres, par exemple liés à la fabrication ou à 10 l'utilisation des pièces. Ainsi, comme cela sera détaillé ci-après, ces données pourront être utilisées en temps réel pour adapter un paramètre de fonctionnement d'une machine connectée intervenant dans la fabrication des pièces. Dans un mode de réalisation, la durée prédéterminée est égale à un an. Cette durée correspond à une limite à partir de laquelle il est possible de considérer que la détection à long 15 terme devient plus pertinente que la détection à court terme. Dans un autre mode de réalisation, le premier nombre de mois prédéterminé est égal à deux et/ou le deuxième nombre de mois prédéterminé est égal à trois. Dans un autre mode de réalisation, la deuxième période débute au plus tard trois mois avant le mois courant. Il a pu être vérifié que ces durées présentaient le meilleur compromis pour que les détections soient 20 pertinentes. Dans un mode de réalisation, le deuxième échantillon correspond à une moyenne effectuée entre o un premier historique d'événements de défaillance intervenus pour une pièce produite lors d'un premier mois de production, le premier mois de production intervenant au 25 moins trois mois avant le mois courant ; et o un deuxième historique d'événements de défaillance intervenus pour une pièce produite lors d'un deuxième mois de production, le deuxième mois de production étant un mois précédant ou un mois suivant le premier mois de production. La pertinence du deuxième échantillon est ainsi renforcée, la moyenne ayant pour effet 30 de réduire l'influence de données aberrantes, qui peuvent par exemple être liées à des mois où 3046687 5 la production des pièces doit être concentrée sur des périodes plus courte (chaîne de production à l'arrêt pendant des vacances par exemple). Dans un autre mode de réalisation, le premier et/ou le deuxième calcul statistique repose sur au moins une loi statistique parmi la loi de Poisson, la loi binomiale, la loi de 5 Bernoulli et/ou la loi géométrique. Dans un mode de réalisation, l'étape de détection de défaillance de production à court terme comprend les sous-étapes de : - calcul d'au moins un paramètre de la loi statistique à partir du premier échantillon ; - détermination d'un écart entre : 10 o un nombre d'événements de défaillance mesuré sur une période de comparaison comprenant le mois courant ; et o un nombre d'événements de défaillance calculé par la loi statistique pour la période de comparaison ; - sur détection d'un écart supérieur à une valeur prédéterminée, génération d'une donnée de 15 détection positive pour la période de comparaison. Dans un autre mode de réalisation, l'étape de détection de défaillance de production à long terme comprend les sous-étapes de : - calcul d'au moins un paramètre de la loi statistique à partir du deuxième échantillon ; - détermination d'un écart entre : 20 o un nombre d'événements de défaillance mesuré sur une période de comparaison comprenant le mois courant ; et o un nombre d'événements de défaillance calculé par la loi statistique pour la période de comparaison ; - sur détection d'un écart supérieur à une valeur prédéterminée, génération d'une donnée de 25 détection positive pour la période de comparaison. La modélisation d'une évolution 'normale' des défaillances rend ainsi fidèlement compte du nombre de défaillance normalement attendues pour le mois courant. La 3046687 6 comparaison de la valeur effectivement obtenue et de la valeur normalement attendue rend donc possible une détection d'une défaillance imputable à la chaîne de production. Dans un mode de réalisation, le procédé comporte en outre les étapes de : - sur détection d'une défaillance de production à long terme et/ou à court terme, transmission 5 d'un message d'alerte à la chaîne industrielle de production ; - adaptation d'au moins un paramètre de fonctionnement de la chaîne industrielle de production à partir du message d'alerte. Les paramètres de fonctionnement de la chaîne industrielle sont ainsi adaptés en temps réel pour limiter au maximum les défaillances de pièces. En effet, dès qu'une défaillance est 10 détectée (une telle détection pouvant être rapide grâce à la détection à court terme), le message d'alerte est transmis et un paramètre de fonctionnement peut être adapté. Dans un autre mode de réalisation, le procédé comporte en outre une étape de génération d'une cartographie à partir des données de détection, la cartographie présentant une indication de détection de défaillance pour chaque mois d'une période prédéterminée. 15 Ainsi, une indication pré-interprétée peut être fournie à un opérateur. Un deuxième aspect de l'invention concerne un programme informatique comportant des instructions pour la mise en oeuvre du procédé selon le premier aspect de l'invention, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Un troisième aspect de l'invention concerne un dispositif de détection de défaillance 20 d'un type de pièce fabriquée par une chaîne industrielle de production, le dispositif comportant au moins un processeur apte à effectuer les étapes de : - détection d'une défaillance de production à court terme pour des pièces dudit type de pièce, produites moins d'une durée prédéterminée avant un mois courant, à partir d'un premier calcul statistique fondé sur un premier échantillon comprenant, pour chaque mois de 25 production parmi une pluralité de mois de production, un historique d'événements de défaillance intervenus durant une première période d'une durée inférieure à un premier nombre de mois prédéterminés ; - détection d'une défaillance de production à long terme pour des pièces dudit type de pièce, produites au moins la durée prédéterminée avant un mois courant, à partir d'un deuxième 3046687 7 calcul statistique fondé sur un deuxième échantillon comprenant un historique d'événements de défaillance étant intervenus durant une deuxième période d'une durée supérieure à un deuxième nombre de mois prédéterminés ; - obtention de données de détection de défaillance du type de pièce en fonction des détections 5 de défaillance de production à long terme et des détections de défaillance de production à court terme. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés sur lesquels: - la figure 1 illustre un contexte de mise en oeuvre de l'invention, selon un mode de 10 réalisation ; - la figure 2 est un diagramme illustrant les étapes d'un procédé de détection de défaillance, selon un mode de réalisation de l'invention ; - la figure 3 est une cartographie présentant des indications de détection de défaillance, selon un mode de réalisation de l'invention ; 15 la figure 4 illustre un microcontrôleur, selon un mode de réalisation de l'invention. L'invention est décrite ci-après dans son application, non limitative, à des pièces destinées à l'industrie automobile. D'autres applications par exemple pour des pièces destinées à l'industrie électronique, à l'artisanat où à l'agriculture sont également 20 envisageables. Dans la suite de la description, « les pièces » désignent l'ensemble des pièces d'un type particulier. Il peut par exemple s'agir de feux de signalisation gauche d'un modèle de voiture donné. La figure 1 illustre un contexte dans lequel l'invention peut être mise en oeuvre, selon 25 un mode de réalisation. Les pièces sont fabriquées par une chaîne industrielle de production 3 reliée à dispositif de détection de défaillance 1 par un réseau 2. Le dispositif 1 est typiquement un 3046687 8 serveur délocalisé ou compris à la chaîne industrielle de production et le réseau 2 un réseau de communication comme le réseau internet. Le réseau 2 est en outre connecté à une voiture 4 et à un garage 5. Le garage 5 comporte un dispositif apte à détecter les défaillances des pièces des voitures qui sont 5 réparées ou révisées dans le garage. Les pièces peuvent alors par exemple être identifiées au moyen de puces RFID, pour « radio frequency identification » ou radio identification en français. Dans un autre mode de réalisation, un dispositif électronique, tel qu'un ordinateur, est utilisé par le garagiste pour transmettre au dispositif 1 des informations de défaillance, encore 10 appelées « données de défaillance », quant aux pièces. Le garagiste peut également transmettre ces informations par téléphone ou par courrier. Les pièces peuvent être identifiées par la marque de la pièce et sa référence que le garagiste peut connaître grâce à des inscriptions sur la pièce ou à l'aide de manuel fournis par les constructeurs automobiles. En particulier, le garagiste peut avoir téléchargé sur son ordinateur un logiciel client d'un 15 système d'information du fabricant de la pièce. Ce logiciel peut présenter différentes interfaces pour faciliter l'identification des pièces par le garagiste. Les données de défaillance peuvent également être directement transmises par des pièces connectées de la voiture 4, par exemple. La figure 2 illustre un procédé selon un mode de réalisation de l'invention. La 20 chronologie et les variables retenues pour la présente description du procédé sont données à titre d'exemple et pour illustrer une mise en oeuvre possible de ce procédé. D'autres implémentations du procédé, qui se traduisent par exemple par des calculs intermédiaires et un ordre différent dans la réalisation des étapes, sont également envisageables. En pratique, ces différentes implémentations conduiront à des codes sources différents pour le programme 25 informatique comportant des instructions pour la mise en oeuvre du procédé. Sur détection d'un nouveau mois à une étape 6, des données de défaillance sont acquises à une étape 7. La détection d'un nouveau mois peut se faire au l' du mois à Oh00 comme à tout autre moment de ce mois, ou même d'un autre mois. On considère ici que l'on se place au mois J16 (pour janvier 2016) et que les données de défaillance récupérées à 30 l'étape 7 comprennent les données de défaillance du mois précédent, le mois D15 (pour décembre 2015). 3046687 9 On définit ici le mois D15, décembre 2015, comme étant le mois courant. On se place en réalité en janvier 2016, lorsque les données de décembre 2015 sont disponibles. Le mois courant correspond donc au mois sur lequel les calculs sont effectués. Il est « courant » au sens algorithmique du terme, c'est-à-dire qu'il correspond à la variable de travail sur laquelle 5 les calculs sont effectués. De nombreux calculs détaillés ci-après dépendent de la définition de ce mois courant. Ce mois courant est considéré comme une variable de calcul, qui peut être modifiée sans que les calculs et la mise en oeuvre du programme informatique n'aient à être repensés. En particulier, il est envisageable d'effectuer le présent procédé pour une période antérieure donnée, en sélectionnant par exemple un mois courant à mars 2004. Dans cette 10 situation, les défaillances sont détectées à partir des données de défaillance disponibles en mars 2004. Ces données de défaillance indiquent par exemple, pour chaque mois de production parmi une pluralité globale de mois de production des pièces, le nombre de défaillance intervenues pendant le mois D15. Par exemple, ces données regroupent le nombre de retours 15 des garagistes ayant détecté une défaillance des feux de signalisation gauches du modèle de voiture donné durant le mois D15. Ces données peuvent également comprendre le nombre de défaillances intervenues au cours des mois précédents ou d'autres informations relatives à l'usure de la pièce (épaisseur de plaquette de frein restante, puissance délivrée par une batterie, etc.). 20 Ces données de défaillance peuvent être pondérées pour prendre en compte des effets dus aux saisons. En effet, les mois d'été sont par exemple plus susceptibles de faire apparaître des défaillances de systèmes d'air conditionné quand les mois d'hiver sont plus susceptibles de faire apparaître des défaillances d'essuies glaces. Ainsi, la pondération peut par exemple consister à appliquer un facteur 0.5 aux données de défaillances liées aux essuies glaces 25 pendant les mois d'hiver. En outre, les données de défaillance peuvent également correspondre à des taux de défaillance. Le fait d'utiliser des taux de défaillance (par exemple 25% de défaillance d'une pièce sur un mois donné) permet de s'affranchir de l'évolution de la production (notamment sur les premiers mois où la production monte en puissance progressivement). 30 La pluralité globale de mois de production correspond typiquement à tous les mois durant lesquels les pièces ont été produites. Elle peut également correspondre à une pluralité 3046687 10 spécifique de mois de production de la pièce sur lesquels il est spécifiquement intéressant de détecter les défaillances. A une étape 8, deux échantillons sont définis à partir des données de défaillance acquises à l'étape 7. Un premier échantillon ECHi est utilisé pour une détection d'une 5 défaillance de production à court terme des pièces et un deuxième échantillon ECH2 pour une détection d'une défaillance de production à long terme. Le premier échantillon ECHi comprend, pour chaque mois de production parmi une pluralité de mois de production, un historique d'événements de défaillance intervenus durant une première période d'une durée inférieure à un premier nombre de mois prédéterminés. Le 10 deuxième échantillon ECH2 comprend quant à lui un historique d'événements de défaillance intervenus durant une deuxième période d'une durée supérieure à un deuxième nombre de mois prédéterminés. Pour la détection à court terme, la pluralité de mois de production peut typiquement correspondre aux pièces produites moins d'une durée prédéterminée avant un mois de 15 production courant, dont la définition (liée à la variable M) est donnée ci-après. Dans la suite, on prendra une durée prédéterminée d'un an et une pluralité de mois de production correspondant aux 6 mois précédant le mois de production de la pièce. Pour rendre plus lisible les présentes explications, des valeurs numériques sont ci-après retenues, l'invention ayant bien sur vocation à s'appliquer pour d'autres valeurs 20 numériques. On choisit ainsi première période d'une durée égale à 2 mois et une deuxième période d'une durée de 6 mois. Ainsi, le premier échantillon ECHi comprend l'historique des événements de défaillance intervenus pendant 2 mois, M (avec M E N) mois après qu'une pièce ait été produite, soit au cours des M+11ème et M+21ème mois de la vie la pièce. De plus, l'échantillon 25 comprend un historique pour cette période de 2 mois pour chaque mois de production des pièces de la pluralité de mois de production. Comme expliqué ci-après, l'utilisation de la variable M permet d'obtenir des données de détection à court terme pour différents mois de production des pièces, le calcul étant effectué pour chaque mois de production de la pluralité de mois de production. Dans un mode de réalisation, M est supérieur ou égal à 2 (les données 30 de défaillance obtenues moins de 2 mois après la production de la pièce étant peu fiables). 3046687 11 Pour le cas où M=2, le premier échantillon ECHi comprend donc ici un historique des défaillances des mois de mars et avril 2015 pour les pièces fabriquées en décembre 2014 ; des mois d'avril et mai 2015 pour les pièces fabriquées en janvier 2015 ; ... et des mois de novembre et décembre 2015 pour les pièces fabriquées en aout 2015. Dans ce cas M=2, le 5 premier calcul statistique (détail donné ci-après en référence aux étapes 11A et 11B) permet d'obtenir des données de défaillance pour le mois courant de décembre 2015 pour des pièces produites en aout 2015. Pour le cas où M=3, le premier échantillon ECHi comprend donc ici un historique des défaillances des mois de mars et avril 2015 pour les pièces fabriquées en novembre 2014 ; des 10 mois d'avril et mai 2015 pour les pièces fabriquées en décembre 2014 ; ... et des mois de novembre et décembre 2015 pour les pièces fabriquées en juillet 2015. Dans ce cas M=3, le premier calcul statistique permet donc d'obtenir des données de défaillance pour le mois courant de décembre 2015 pour des pièces produites en juillet 2015. La valeur maximale prise par M est corrélée à la durée prédéterminée définie ci-avant. 15 En effet, M étant un indicateur du nombre de mois d'écart entre la production de la pièce et le mois courant, lorsque M se rapproche du nombre de mois de la durée prédéterminée, la détection à long terme prend le relai de la détection à court terme. Les deux échantillons ECHi et ECH2 sont tous deux utilisés pour détecter des défaillances sur le mois courant, D15 ici. Toutefois, ECHi est utilisé plus particulièrement 20 pour détecter les défaillances de production à court terme, c'est-à-dire pour détecter les défaillances de pièces jeunes, qui n'ont été utilisées que pendant quelques mois. La distinction entre la détection à court et à long terme est déterminée par la durée prédéterminée, ici choisie à un 1 an. Cela signifie que les défaillances des pièces produites de décembre 2014 à aout 2015 seront détectées en utilisant le premier échantillon (des données relatives à des pièces 25 produites avant décembre 2014 étant toutefois utilisées pour les calculs) et les pièces produites depuis le début de la production à aout 2015 en utilisant le deuxième échantillon. Dans un mode de réalisation, le premier échantillon ECHi est utilisé pour calculer toutes les défaillances de production, à court terme et à long terme. Ainsi, dans ce mode de réalisation la durée prédéterminée, pour ECHi, est égale à l'âge maximum de la pièce (âge de 30 la première pièce fabriquée). Dans cette situation, le deuxième échantillon peut également être utilisé à court terme et à long terme. Toutefois, les détections à long terme étant peu pertinentes pour des pièces jeunes, le deuxième échantillon peut, dans ce mode de réalisation, 3046687 12 être utilisé pour calculer les défaillances de production à long terme (c'est-à-dire des pièces produites au moins la durée prédéterminée avant un mois courant). Le deuxième échantillon ECH2 comprend quant à lui un historique d'événements de défaillance intervenus pendant 6 mois. Cette période de 6 mois correspondant typiquement 5 aux 6 mois précédant le mois courant. Ainsi, en décembre 2015, ces 6 mois correspondent aux mois de juillet à décembre 2015. Ces 6 mois interviennent donc au moins 6 mois après que la pièce ait été produite (la détection à long terme n'intervenant que pour les pièces produites au moins un an avant le mois courant, décembre 2015). L'historique d'événements de défaillance intervenus pendant 6 mois comprend des données de défaillance pour chaque mois de 10 production des pièces. Dans un mode de réalisation, le deuxième échantillon ECH2 correspond à une moyenne effectuée entre o un premier historique d'événements de défaillance intervenus pour une pièce produite lors d'un premier mois de production, le premier mois de production intervenant au 15 moins trois mois avant le mois courant ; et o un deuxième historique d'événements de défaillance intervenus pour une pièce produite lors d'un deuxième mois de production, le deuxième mois de production étant un mois précédant ou un mois suivant le premier mois de production. Dans l'exemple décrit ci-avant, la moyenne peut typiquement être faite entre un 20 premier historique de défaillances intervenues de juillet à décembre 2015 pour des pièces produites en novembre 2014 et un deuxième historique de défaillances intervenues de juillet à décembre 2015 pour des pièces produites en décembre 2014. A des étapes 9A et 9B, au moins un paramètre d'une loi statistique est déduit respectivement du premier échantillon ECHi et du deuxième échantillon ECH2. Le premier 25 et/ou le deuxième calcul statistique repose sur au moins une loi statistique parmi la loi de Poisson, la loi binomiale, la loi de Bernoulli et/ou la loi géométrique. Dans le cas où des taux de défaillance sont utilisés, il est préférable de ne pas utiliser la loi de Poisson. Par exemple, si la loi de Poisson est choisie, le paramètre X, > 0 tel que Àic P(X = k) = -k!e -2" 3046687 13 est déterminé à partir du premier échantillon ECHi et du deuxième échantillon ECH2, pour tout k E N (k correspondant aux mois de production). En particulier, on note kEcEn et 2\,ECH2 les paramètres respectivement pour le premier échantillon ECHi et le deuxième échantillon ECH2. 5 Aux étapes 10A et 10B, la loi pour laquelle les paramètres ont été déterminés aux étapes 9A et 9B est utilisée pour modéliser des valeurs (typiquement un nombre d'événement) de défaillance attendues pour le mois courant D15. La loi statique permet en effet de modéliser une tendance à partir de l'historique et ainsi d'estimer la valeur, avec une marge d'erreur tolérable, qui devrait normalement être attendue pour le mois courant. 10 Aux étapes 11A et 11B, une comparaison est effectuée entre les valeurs attendues P(ECHi=D15) et P(ECH2=D15) et les valeurs de défaillance DEF(D15) effectivement constatées durant le mois courant, D15. Pour des questions de lisibilité des figures, il n'a pas été fait mention dans les notations que les calculs sont effectués mois de production par mois de production (en faisant 15 varier M dans le cas de la détection à court terme). Toutefois, ces calculs sont bien effectués mois de production par mois de production. Le détail des calculs effectués par mois de production a été expliqué ci-avant et est de nouveau expliqué ci-après en référence à la figure 3. Si les comparaisons effectuées aux étapes 11A et 11B sont positives, le procédé 20 poursuit respectivement avec des étapes 12A et 12B, sinon, le procédé poursuit avec une étape 14. Aux étapes 12A et 12B, il peut être vérifié que le nombre de défaillances pour le mois courant D15 est supérieur ou égal à trois, et ce afin de se prémunir d'éventuelles erreurs dues aux lois statistiques. Si les comparaisons effectuées aux étapes 12A et 12B sont positives, le procédé 25 poursuit avec une étape 13, sinon, le procédé poursuit avec l'étape 14. L'étape 13 correspond au cas où une défaillance de production des pièces est détectée. Une valeur AL(D15) est alors mise à R, pour les mois de production concernés. Au contraire, l'étape 14 correspond au cas où la production des pièces est considérée normale. Dans les deux cas, le procédé se poursuit par une étape 15 d'obtention de données de 30 détection de défaillance du type de pièce en fonction des détections de défaillance de 3046687 14 production à long terme et des détections de défaillance de production à court terme. Dans un mode de réalisation, cette obtention correspond simplement à un ajout des détections à court terme avec les détections à long terme. En particulier, comme discuté ci-après en référence à la figure 4, les détections à court terme sont retenues pour des pièces produites moins d'un an, 5 par exemple, avant le mois courant et les détections à long terme pour des pièces produites plus d'un an avant le mois courant. L'étape 15 comporte en outre une mise à jour d'une base de données de défaillance, comprenant par exemple une cartographie TABLE(AL) telle que la cartographie 21 détaillé ci-après en référence à la figure 3. A ce stade, le procédé peut en outre comporter les étapes de : sur détection d'une 10 défaillance de production à long terme et/ou à court terme, transmission d'un message d'alerte à la chaîne industrielle de production puis d'adaptation d'au moins un paramètre de fonctionnement de la chaîne industrielle de production à partir du message d'alerte. Le message d'alerte peut également être transmis aux pièces connectées de la voiture 4 pour une adaptation du fonctionnement de ces pièces. 15 Le procédé peut ensuite effectuer une temporisation à une étape 16 jusqu'à ce que les prochaines donnée du prochains mois courant (J16), soit détectées. Un exemple de cartographie est donné ci-après en référence à la figure 3. Cette cartographie est ici représentée sous la forme d'un tableau dont les colonnes 23 correspondent à des mois de réparation et les lignes 22 aux mois de production. 20 Les mois de réparation correspondent aux calculs effectués à partir des données de détection reçues lors de mois précédents. Par exemple, la colonne Nov 13 correspond aux calculs effectués à partir des données de détection reçues en Novembre 2013, le mois courant à ce moment étant novembre 2013 au moment des calculs. Ainsi, le tableau est rempli colonne par colonne au fur et à mesure que les données de 25 détection sont reçues. En particulier, si l'on se place au niveau de la colonne Feb 14 (février 2014), et que l'on se place donc au mois courant de février 2014, les détections suivantes sont effectuées : - pour les mois de production de février 2013 à février 2014, les données de détection sont acquises par détection à court terme. Ces données sont obtenues mois de production par 30 mois de production (en faisant varier M). Par exemple, on constate à la case 20 qu'une 3046687 15 défaillance de production à court terme a été détectée en février 2014 pour les pièces fabriquées en avril 2013. Pour obtenir ce résultat, on a pris M = 8 et comparé l'évolution des défaillances à 8 mois pour toutes les pièces produites de novembre 2012 à avril 2013 (on rappelle que la pluralité de mois de production est ici choisie aux 6 mois précédant le mois de 5 production (ici avril 2013)) ; - pour les mois de production de septembre 2010 à février 2013, les données de détection sont effectuées par détection à long terme. Comme expliqué ci-avant en référence à l'étape 8 de la figure 2, dans un mode de réalisation, les données de détection sont acquises à court terme (premier échantillon) pour 10 tous les mois de productions et à long terme (deuxième échantillon) pour les mois de production de septembre 2010 à février 2013. Le détail d'un microcontrôleur compris dans le dispositif 1, notamment, à partir duquel les étapes sont mise en oeuvre les étapes du procédé de détection décrit en référence aux figures 2 et 3 est ici décrit en référence à la figure 4. 15 Ce microcontrôleur peut prendre la forme d'un boitier comprenant des circuits imprimé, de tout type d'ordinateur ou encore d'un téléphone mobile. Le microcontrôleur comprend une mémoire vive 33 pour stocker des instructions pour la mise en oeuvre par un processeur 32 des étapes du procédé de détection. Le dispositif comporte aussi une mémoire de masse 34 pour le stockage de données destinées à être 20 conservées après la mise en oeuvre du procédé. Le microcontrôleur peut en outre comporter un processeur de signal numérique (DSP) 31. Ce DSP 31 reçoit les données de défaillance, par exemple, pour mettre en forme, démoduler et amplifier, de façon connue en soi ces données. Le microcontrôleur comporte également une interface d'entrée 30 pour la réception 25 des données de défaillance reçue du garage 5 ou de la voiture 4 et une interface de sortie 36 notamment pour la transmission des alertes et/ou des valeurs de mise à jour de la cartographie. 3046687 16 La présente invention ne se limite pas aux formes de réalisation décrites ci-avant à titre d'exemples ; elle s'étend à d'autres variantes. Ainsi, on a décrit ci-avant un mode de réalisation dans lequel l'unité temporelle utilisé était le mois. L'invention est toutefois directement applicable à tout autre type d'unité 5 temporelle, comme le jour, l'année, l'heure ou encore la minute. REVENDICATIONS1. Procédé de détection de défaillance d'un type de pièce fabriquée par une chaîne industrielle de production, le procédé comprenant les étapes de : - détection d'une défaillance de production à court terme pour des pièces dudit type de pièce, produites moins d'une durée prédéterminée avant un mois courant, à partir d'un premier calcul statistique fondé sur un premier échantillon comprenant, pour chaque mois de production parmi une pluralité de mois de production, un historique d'événements de défaillance intervenus durant une première période d'une durée inférieure à un premier nombre de mois prédéterminés ; - détection d'une défaillance de production à long terme pour des pièces dudit type de pièce, produites au moins la durée prédéterminée avant un mois courant, à partir d'un deuxième calcul statistique fondé sur un deuxième échantillon comprenant un historique d'événements de défaillance intervenus durant une deuxième période d'une durée supérieure à un deuxième nombre de mois prédéterminés ; - obtention de données de détection de défaillance du type de pièce en fonction des détections de défaillance de production à long terme et des détections de défaillance de production à court terme. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la durée prédéterminée est égale à un an. 3. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le premier nombre de mois prédéterminé est égal à deux et/ou le deuxième nombre de mois prédéterminé est égal à trois. 4. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel la deuxième période débute au plus tard trois mois avant le mois courant. 3046687 18 5. Procédé selon la revendication 4, dans lequel le deuxième échantillon correspond à une moyenne effectuée entre o un premier historique d'événements de défaillance intervenus pour une pièce produite lors d'un premier mois de production, le premier mois de production intervenant au 5 moins trois mois avant le mois courant ; et o un deuxième historique d'événements de défaillance intervenus pour une pièce produite lors d'un deuxième mois de production, le deuxième mois de production étant un mois précédant ou un mois suivant le premier mois de production. 10 6. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le premier et/ou le deuxième calcul statistique repose sur au moins une loi statistique parmi : - la loi de Poisson ; - la loi binomiale ; - la loi de Bernoulli ; 15 - la loi géométrique. 7. Procédé selon la revendication 6, dans lequel l'étape de détection de défaillance de production à court terme comprend les sous-étapes de : - calcul d'au moins un paramètre de la loi statistique à partir du premier échantillon ; 20 - détermination d'un écart entre : o un nombre d'événements de défaillance mesuré sur une période de comparaison comprenant le mois courant ; et o un nombre d'événements de défaillance calculé par la loi statistique pour la période de comparaison ; 25 - sur détection d'un écart supérieur à une valeur prédéterminée, génération d'une donnée de détection positive pour la période de comparaison. 3046687 19 8. Procédé selon l'une des revendications 6 et 7, dans lequel l'étape de détection de défaillance de production à long terme comprend les sous-étapes de : - calcul d'au moins un paramètre de la loi statistique à partir du deuxième échantillon ; - détermination d'un écart entre : 5 o un nombre d'événements de défaillance mesuré sur une période de comparaison comprenant le mois courant ; et o un nombre d'événements de défaillance calculé par la loi statistique pour la période de comparaison ; - sur détection d'un écart supérieur à une valeur prédéterminée, génération d'une donnée de 10 détection positive pour la période de comparaison. 9. Procédé selon l'une des revendications précédentes, comportant en outre les étapes de : - sur détection d'une défaillance de production à long terme et/ou à court terme, transmission d'un message d'alerte à la chaîne industrielle de production ; 15 - adaptation d'au moins un paramètre de fonctionnement de la chaîne industrielle de production à partir du message d'alerte. 10. Procédé selon l'une des revendications précédentes, comportant en outre une étape de : - génération d'une cartographie à partir des données de détection, la cartographie présentant 20 une indication de détection de défaillance pour chaque mois d'une période prédéterminée. 11. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur (32). 25 3046687 20 12. Dispositif de détection de défaillance d'un type de pièce fabriquée par une chaîne industrielle de production, le dispositif comportant au moins un processeur apte à effectuer les étapes de : - détection d'une défaillance de production à court terme pour des pièces dudit type de pièce, 5 produites moins d'une durée prédéterminée avant un mois courant, à partir d'un premier calcul statistique fondé sur un premier échantillon comprenant, pour chaque mois de production parmi une pluralité de mois de production, un historique d'événements de défaillance intervenus durant une première période d'une durée inférieure à un premier nombre de mois prédéterminés ; 10 - détection d'une défaillance de production à long terme pour des pièces dudit type de pièce, produites au moins la durée prédéterminée avant un mois courant, à partir d'un deuxième calcul statistique fondé sur un deuxième échantillon comprenant un historique d'événements de défaillance étant intervenus durant une deuxième période d'une durée supérieure à un deuxième nombre de mois prédéterminés ; 15 - obtention de données de détection de défaillance du type de pièce en fonction des détections de défaillance de production à long terme et des détections de défaillance de production à court terme.