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3 indicateurs de maintenance à connaître : MTTR - MTBF - MTTF

Introduction aux mesures de défaillances

Qu’est-ce que la notion de défaillance et de panne dans une industrie ?

La mesure de performance de vos actifs opérationnels est un critère fondamental pour toute entreprise dépendant de ses équipements. La fiabilité de ces éléments est une mesure importante pour maximiser leur disponibilité et la réduction des interruptions.

Planifier et anticiper les pannes d’équipement permet aux équipes de maintenance de répondre aux potentiels échecs et anomalies qui peuvent apparaître au cours d’un projet.

La fiabilité étant l’aptitude d’une entité à accomplir une fonction requise sans défaillance pendant un intervalle de temps dans des conditions données.

Pour bien comprendre, une panne peut intervenir à tout moment du projet, cette défaillance signifie que le système ou l’appareil ne peut plus produire le résultat escompté. L’impact négatif de cette défaillance peut être anticipé en ayant une gestion de l’échec efficace. Plusieurs mesures critiques sont à surveiller par les responsables de maintenances pour répondre au mieux à tous ces aléas.

Quels sont les indicateurs de maintenances à connaître ? Comment calculer le MTTR, le MTBF, et le MTTF ? Comment toutes ces mesures sont utilisées dans votre stratégie de maintenance ?

MTTR : Temps moyen de réparation

Le temps moyen de réparation ou MTTR (Mean Time To Repair en anglais) est le temps moyen nécessaire pour réparer un système défaillant et le restaurer dans toutes ces fonctions. Il mesure la capacité à maintenir un composant ou un service réparable. Le MTTR peut se mesurer en jours, heures ou minutes en fonction de la difficulté du problème.

Le temps de réparation comprend :

  • La période de test ;
  • Le retour à l’état de fonctionnement normal.

Comment calculer le MTTR ?

Le MTTR se calcule en divisant le temps total de maintenance par le nombre total d’actions lié à la maintenance sur une période donnée.

Prenons l’exemple d’une machine qui tombe en panne 2 fois dans une journée de travail. Si on se dit qu’il faut 1 heure pour réparer l’ensemble des pannes de cette machine. Le MTTR serait de 1 heure / 2 = 30 minutes.

Chaque défaillance ou échec varie en gravité, certains incidents nécessitent plusieurs jours pour être résolus, d’autres peuvent au contraire prendre quelques minutes. Les équipes peuvent anticiper en ayant une moyenne de temps à réserver pour la maintenance de chaque équipement. Afin de fiabiliser cet indicateur, chaque réparation de maintenance doit être effectuée par un personnel formé et expérimenté.

Le MTTR en action

Un système de maintenance efficace peut se distinguer par la mise en place d’actions afin de réduire le plus possible le MTTR :

  • Le suivi des pièces de rechange et les niveaux de stock: qui permet un gain de temps lors de l’arrêt des machines et de l’approvisionnement des pièces nécessaire à leur réparation.
  • La formation d’une équipe de maintenance interne : pour suivre les données et intervenir efficacement sur les équipements.
  • L’accompagnement et la transmission des données: par l’intermédiaire d’un logiciel MES (Manufacturing Executing System).
  • La mise en place d’une stratégie de maintenance planifiée: Celle-ci est poussée par l’industrie 4.0 qui se base sur l’anticipation de la panne avec la maintenance prédictive. En effet, la maintenance prédictive permet de mieux surveiller l’état des équipements. Elle permet de prédire les pannes potentielles en utilisant des capteurs IoT qui analysent les équipements et suivent en temps réel l’état du système.

Les processus sensibles aux défaillances peuvent être pénalisants pour la compétitivité et l’image de l’entreprise (comme les arrêts de production, les délais rallongés, les pertes de revenus, etc.).

On peut comprendre ici que le MTTR est un outil important pour toute organisation. Il indique avec quelle fiabilité l’entreprise peut répondre et réparer les différents problèmes de ces actifs. Les responsables de la maintenance peuvent utiliser le MTTR pour piloter les décisions de maintenance comme la réparation ou le remplacement des équipements, la quantité de pièces à stocker, la location ou l’achat de matériel… C’est un indicateur de disponibilité des systèmes et équipements.

MTBF : Temps moyen entre les pannes

Le temps moyen entre les défaillances (ou pannes) aussi appelé MTBF (Mean Time Between Failure en anglais), est une métrique qui indique la fiabilité d'un composant, d'un produit ou d'un équipement.

Le MTBF permet de prévoir combien de temps un équipement peut fonctionner avant la prochaine panne non planifiée. Cet indicateur correspond au temps moyen entre les pannes d'un système réparable. Il intègre les pannes qui se manifestent lorsque les conditions de production obligent l’unité à être hors service avant de pouvoir la réparer. En revanche, il ne prend pas en compte les systèmes mis à l’arrêt pour une maintenance programmée comme l’étalonnage, les entretiens, les lubrifications, remplacement d’une pièce de rechange…

En effet, le MTBF est un indicateur intéressant car en repérant ce qui est susceptible de tomber en panne, une organisation peut maximiser la disponibilité et minimiser les temps d'arrêt. En connaissance de cause, l’industrie, peut établir un plan stratégique de maintenance (curative ou préventive) sur la base de ses données.

Le MTBF mesure la disponibilité et la fiabilité, plus le chiffre du MTBF est important, plus le système a des chances d’évoluer longtemps avant de tomber en panne.

Comment calculer le MTBF ?

Pour calculer le temps écoulé entre une panne et la suivante, on divise la somme du temps de fonctionnement par le nombre de pannes.

MTBF = Temps de fonctionnement total / Nombre de pannes

Prenons l’exemple, si une machine doit fonctionner 8 heures pour fabriquer une pièce mais que celle-ci a fonctionné pendant 6 heures effectives et qu’elle est tombée en panne pendant 2 heures, comprenant 2 arrêts.

Le MTBF serait de 6 heures / 2 = 3 heures

Le temps de réparation n'est pas inclus dans le calcul du MTBF. De plus, le facteur humain peut venir influencer le résultat. En effet, une mauvaise manipulation de l’équipement ou un mauvais traitement des réparations peut faire varier cet indicateur.

Le MTBF en action

Le MTBF est un indicateur important de l'ingénierie de la fiabilité. Il est couramment utilisé dans le fonctionnement des usines, mais aussi dans l'achat de produits, dans la maintenance ainsi que dans les services.

Le MTBF ne tient pas compte de la maintenance planifiée, il peut cependant être pris en compte dans certains calculs. En effet, un équipement qui est prompt à fonctionner pendant un certain nombre d'heures avant la prochaine défaillance peut inclure des actions préventives. Elles peuvent contribuer à réduire les interruptions et prolonger la durée de vie de l’équipement.

MTTF : Temps moyen avant la défaillance

Le temps moyen avant la défaillance (ou échec), autrement appelé MTTF (Mean Time To Failure en anglais) est une mesure de la fiabilité utilisée pour les systèmes non réparables. Il représente la durée de fonctionnement d'un produit ou d’un composant jusqu'à sa panne.

Le MTTF correspond à la durée de vie d'un produit ou d'un équipement. Sa valeur est calculée en examinant un nombre conséquent d’équipements du même type sur une longue période et en déterminant leurs délais moyens de défaillance.

Le MTTF est le principal indicateur de la fiabilité des équipements, son objectif est de maximiser leur durée de vie. Un MTTF court signifie par conséquent un temps d'arrêt et d’interruptions plus fréquent dans le processus de fabrication.

Comment calculer le MTTF ?

Le MTTF est calculé en divisant le nombre total d’heures de fonctionnement par le nombre total d’articles suivis.

Pour calculer le MTTF, prenons l’exemple de quatre machines identiques jusqu'à ce qu'elles tombent toutes les quatre en panne.

La première machine tombe en panne après 6 heures de fonctionnement, le deuxième après 10 heures, la troisième après 5 heures et la quatrième après 11 heures.

Le MTTF serait de (6 + 10 + 5 + 11) / 4 = 8 heures.

Cette typologie de machine devrait être remplacée en moyenne toutes les 8 heures afin d’éviter un scénario d’échec.

Le MTTF en action

À savoir que la seule possibilité de rallonger le niveau de vie de l’équipement et donc d’augmenter le MTTF est de trouver des composants de meilleure qualité avec des matériaux plus fiables.

Le MTTF est donc notre troisième indicateur de maintenance, cette métrique de fiabilité est utilisée pour estimer la durée de vie des produits qui ne sont pas réparables. On peut prendre l’exemple de produits courants comme les courroies dans l’industrie automobile ou des piles électriques dans nos objets électroniques.

Utiliser les indicateurs de maintenance pour piloter

Les responsables de la maintenance ont pour fonction d’assurer une disponibilité et une durée de fonctionnement optimale des équipements pour que l’entreprise puisse produire de manière fiable et compétitive. La connaissance et la compréhension des données générées par les indicateurs de défaillance, le MTTR, le MTBF et le MTTF permettent aux professionnels d'améliorer le suivi et les plans de maintenance pour répondre à une gestion de production industrielle irréprochable.

En tenant des registres de ces indicateurs, les entreprises peuvent cartographier et anticiper plus facilement le taux de défaillance d'un équipement ou de l’un de ses composants. Sur la base de calculs et d’analyses, elles peuvent développer de meilleures stratégies de gestion des actifs afin d’améliorer leurs processus de maintenance globaux. Les responsables peuvent réduire leur dépendance organisationnelle à la maintenance réactive (intervention après la panne ou incident) au profit d’une maintenance planifiée (comme la maintenance prédictive évoquée plus haut dans cet article) pour pousser plus loin la croissance de leur entreprise.

Ces 3 indicateurs sont mesurés lors d’un ordonnancement robuste ou d’une planification robuste de son activité. Le logiciel Komugi tient compte de ces valeurs calculées pour simuler un planning le plus réaliste possible.

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Auteur

  • Xavier FELTIN
    CEO & Co-fondateur de Komugi
    Entreprise
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    74200 Thonon-Les-Bains
    France