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Estimation du risque associé aux machines industrielles : programmation thématique


Estimation du risque associé aux machines industrielles : programmation thématique

Les situations dangereuses associées aux machines entraînent des accidents graves dans les industries. Afin de réduire ces situations dangereuses, les machines doivent être conçues ou modifiées en intégrant des moyens de réduction du risque. Toutefois, il est difficile de choisir des moyens de réduction du risque optimisés sans une analyse de risque précise.

Les outils d’analyse de risque adaptés aux machines dangereuses se présentent sous des formes très diverses et il n’est pas facile de choisir lequel est le mieux adapté aux besoins de chaque entreprise qui veut s’engager dans une telle démarche.

Une programmation thématique destinée à poser les bases de connaissances sur le thème des processus d’appréciation des risques associés aux machines industrielles a été développée.

Trois documents pour vous aider à mieux estimer le risquer

  • Une première étude issue de cette programmation thématique dresse un Bilan raisonné des outils d'appréciation des risques associés aux machines industrielles.
  • La deuxième étude intitulée Analyse expérimentale des outils d’estimation du risque associé aux machines industrielles explore l'efficacité théorique et les limites d'un échantillon de ces outils et méthodes. Cette étude ouvre des pistes pour faire une sélection des moyens d'estimation des risques associés aux machines industrielles les mieux adaptés aux dangers auxquels les travailleurs sont exposés.
  • La troisième étude propose l’expérimentation pratique de paramètres et d’outils d’estimation du risque et a permis de mieux comprendre l’impact de plusieurs des défauts affectant les outils d’estimation du risque.

« En sécurité des machines, l’estimation du risque est une étape essentielle, qui permet autant aux concepteurs qu’aux utilisateurs de déterminer le niveau de risque et les situations dangereuses les plus critiques. » François Gauthier, professeur au Département de génie industriel de l’UQTR, coauteur de l’étude.

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