4 • LES COMPORTEMENTS PATHOLOGIQUES
4.4 Les analyses quantitatives de défaillances
4.4.2 Diagrammes de Pareto
Les diagrammes de Pareto permettent de sélectionner des actions prioritaires à mettre en œuvre, à partir de données statistiques objectives. Ils permettent
égale-B
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4.4 Les analyses quantitatives de défaillances
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4 • Les comportements pathologiques du matériel
ment de communiquer grâce à leur facilité d’interprétation visuelle. Nous en étudierons les trois formes d’usages complémentaires :
– la méthode ABC de Pareto, d’usage très polyvalent ;
– le diagramme de Pareto en bâton, simple à utiliser, dont la lisibilité facile fait un bon outil de communication ;
– les trois diagrammes de Pareto en NT, outil spécifique de la maintenance qui permet, outre la détermination des éléments qui pénalisent le plus la disponibi-lité d’un équipement, d’analyser les pistes d’action à mettre en œuvre.
n La méthode ABC de Pareto Ç Principe de la méthode ABC
Wilfredo Pareto (1848-1923) était un économiste italien, membre du groupe de Lausanne. Il fut le précurseur de l’économie mathématique. Ayant à étudier la répartition de l’impôt foncier aux États-Unis, il constata que 15 % des contribua-bles payaient 85 % du total. Cette loi de Pareto, dite loi ABC ou loi des 20/80, illustre de nombreuses répartitions. Quelques exemples :
– 20 % des conducteurs ont 80 % des accidents ; – 25 % des voies ferrées voient passer 75 % du trafic ;
– 15 % des articles vendus représentent 75 % du chiffre d’affaires, mais aussi, en corollaire, 50 % des articles ne représentent que 15 % du chiffre d’affaires.
En maintenance :
– 20 % des machines ont 75 % des défaillances enregistrées ;
– 20 % des rechanges en magasin représentent 85 % des immobilisations ;
– 15 % des bons de travaux couvrent 65 % des heures d’atelier, mais aussi, en corol-laire, 55 % des BT (bons de travaux) ne couvrent que 20 % de la charge de travail.
La méthode ABC permet donc au gestionnaire d’identifier des cibles d’actions prioritaires, mais également de déterminer les éléments négligeables pour alléger l’étude.
Ç Pratique de la courbe ABC
La courbe de la figure 4.21 associe aux éléments classés portés en abscisses les critères cumulés portés en ordonnées. Elle traduit des valeurs numériques de critère en pourcentages beaucoup plus « parlants ».
Exemple : 17 850 €, est-ce important ? La réponse ne peut être que relative. Cette somme est négligeable si elle représente 0,8 % d’un cumul étudié. Elle est impor-tante si elle représente 88 % des valeurs cumulées.
Les na éléments de la classe A (soit 15 % des N éléments) représentent 60 % du critère cumulé : ils sont à considérer prioritairement.
Les N-nb éléments de la classe C (soit 60 % des N éléments) ne représentent que 10 % du critère : il est légitime de les négliger dans une première phase.
4.4 Les analyses quantitatives de défaillances 4 • Les comportements
pathologiques du matériel
Figure 4.21 – Principe de la loi ABC Ç Exemple : analyse du poids des différentes pannes
sur l’indisponibilité d’un équipement 1. Déterminer le cadre et les limites de l’étude : – objet de l’étude : quel choix veut-on faire ?
– définir la nature des éléments à classer et leur mise en famille ; – choisir le critère de classement (temps ou coûts le plus souvent) ;
– sélectionner la période représentative du caractère étudié (souvent une année).
2. Réaliser un tableau de classement (tableau 4.1).
Tableau 4.1 – Tableau de classement
Intervention n° 0 T Temps d’indisponibilité Classement
234 2 h 43e
235 14 h 5e
236 8 h 11e
237 3 h 31e
238 11 h 9e
… … …
Critère cumulé
15 % 40 % 100 %
90 %
60 %
Éléments
na nb N
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3. Réaliser un tableau ordonné (tableau 4.2) : classement des éléments par valeurs décroissantes du critère.
4. Tracer la courbe ABC (figure 4.22).
Figure 4.22 – Exemple de courbe ABC
5. Interpréter la courbe.
16 % des BT (8 interventions correctives) consomment 55 % des temps de non-disponibilité d’un système : ces interventions méritent une préparation soignée et
Tableau 4.2 – Tableau ordonné
Classement Intervention n° 0 T Temps d’indisponibilité cumulés
1 196 28 h
2 268 50 h
3 224 69 h
4 254 84 h
5 235 98 h
… … …
Cumul des durées d’indisponibilité
100 % 52 %
16 %
96 %
55 % 250 h
241 h
138 h
98 h
0 5 8 26 50
OT n˚ 235
Nombre d’interventions
4.4 Les analyses quantitatives de défaillances 4 • Les comportements
pathologiques du matériel
une recherche d’amélioration. En particulier, les huit premiers OT seront analysés qualitativement pour détecter les gisements de gain de productivité. Soit en évitant leur réapparition (diagnostic et actions sur les causes), soit en les rendant moins pénalisants.
48 % des BT (zone C) se rapportent à une non-disponibilité de 4 % : ces interven-tions ne méritent aucune attention à court terme, sauf critère de risque.
n Le diagramme de Pareto simple Ç Préparation des données
Elle se fera manuellement ou par un tableur (Excel) ou avec l’aide d’une GMAO, pour une période de relevé significative (de une semaine à un an). Le tableau 4.3 donne un exemple d’utilisation : soit 1 semaine de relevés pour une machine d’insertion de composants électroniques. 55 interventions ont été relevées, dont 34 sous forme de micro-défaillances hautement répétitives liées principalement au mauvais positionnement de la navette (déréglages). Cet échantillon hebdomadaire d’interventions correctives correspond à 13,72 heures d’arrêt de production, qu’il est urgent de réduire.
Ç Réalisation du diagramme de Pareto simple
La mise sous forme graphique du tableau 4.3 a une valeur d’aide à la réflexion et de communication. Elle se réalise en classant les familles par ordre des valeurs décroissantes du critère retenu, exprimé en valeurs absolues ou relatives (%) ou les deux.
Le graphe de Pareto (figure 4.23) est établi sur le critère « durée d’intervention » du tableau précédent, qui correspond dans notre exemple à des pertes de produc-tion… Ce graphe montre la parenté existant avec la courbe ABC, qui fournit la même cible d’action prioritaire, mais de façon moins « visuelle ».
Tableau 4.3 – Tableau d’analyse quantitative de défaillances : critère de durée d’intervention
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Figure 4.23 – Détermination des cibles d’action prioritaire
n Un outil de maintenance : le diagramme de Pareto en NT
Cet outil est dédié aux analyses de pannes. Il consiste à tracer trois graphes portant successivement en ordonnées :
N • MTTR = ΣTTR (ou ΣTA), cumul des N durées d’intervention (ou d’arrêt), qui sera un indicateur de non-disponibilité ;
N, nombre de pannes enregistrées par familles, qui sera un indicateur de non-fiabilité ;
MTTR, moyenne des durées d’intervention (ou MTA) par famille, qui sera un indicateur de maintenabilité.
Les abcisses seront ordonnées par criticité décroissante des familles analysées sur le premier graphe en NT. Dans notre exemple, nous prendrons comme critère d’analyse les durées d’arrêt de production TA.
Ç Réalisation et interprétation des trois diagrammes Graphe 1 : indicateur de non-disponibilité
Les familles C + F représentent 44 % de l’indisponibilité. La réduction des temps d’arrêt dus à C et F est donc prioritaire. L’analyse des graphes 2 et 3 orientera nos actions :
– vers l’amélioration de la fiabilité pour C ; – vers l’amélioration de la maintenabilité pour F.
Graphe 2 : indicateur de non-fiabilité
C est du type « microdéfaillance » répétitive (N = 14), ainsi que A puis I qui sera négligé. C sera analysé et diagnostiqué prioritairement ; bien que d’effet « apparent » modeste, c’est la panne la plus pénalisante « objectivement ».
Cumul des TTR
13,72 h 100 %
5,17 h 37,7 %
k familles ordonnées
C B F A E D G
4.4 Les analyses quantitatives de défaillances 4 • Les comportements
pathologiques du matériel
Graphe 3 : indicateur de non-maintenabilité
F, H et G sont des pannes durables. Seule F sera analysée, H éventuellement. La panne G, survenue une fois, a un impact négligeable.
Figure 4.24 – Les trois diagrammes de Pareto en N • T Ç Utilisation des trois diagrammes
Selon la loi de Pareto, nous savons a priori que 15 à 20 % des sous-ensembles vont être responsables de 50 à 80 % des temps d’immobilisation d’un équipement.
Le graphe 1 en NT (Indisponibilité)
Il a pour objectif l’amélioration de la disponibilité d’un équipement par actions sur les sous-ensembles qui grèvent la performance de l’ensemble (C, F, puis A, H dans notre exemple).
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Ce graphe résout simplement un problème moins évident qu’il n’y paraît : quelles sont les pannes que nous devons objectivement (par quantification) et prioritaire-ment chercher à réduire ? Quel est leur impact sur la disponibilité ? Sur quel module faut-il faire du préventif ? Quelles défaillances faut-il analyser ?
Mais aussi il résout un problème corollaire pas plus évident sans mesures : quels sont les événements à négliger (pour le moment). Nous avons tous vu de brillants techniciens s’acharner sur un problème passionnant (G dans notre exemple) qui, sur le plan économique, ne mérite pas cinq minutes d’attention.
Remarquons à propos de ce diagramme que le critère N • MTA = ΣTA est propor-tionnel aux coûts d’arrêt et de pertes de production (C = τ • TA), τ étant le coût horaire de perte de production. Ce qui rend cet outil exploitable pour dégager des priorités d’action sur des bases de criticité économique.
Le graphe 2 en N (Nombre d’arrêts)
Il oriente vers l’amélioration de la fiabilité des sous-ensembles pénalisants. Il met en évidence le poids relatif des microdéfaillances répétitives, souvent négligées à tort si elles ne sont pas saisies (voir § 10.5 : le poids des microdéfaillances). Les actions envisageables sont :
– des modifications techniques (changer de marque de composant, pérenniser les réglages, appliquer le diagnostic et ses remèdes aux petits problèmes répétitifs) ; – des modifications d’organisation (surveillance accrue, fiches d’automaintenance,
consignes de conduite) ;
– maintenance préventive appliquée aux petites pannes répétitives.
À plus long terme, la TPM apporte une bonne réponse par sa réactivité aux micro-défaillances.
Le graphe 3 en T (Non maintenabilité)
Il oriente vers l’amélioration de la maintenabilité et de la logistique concernant les pannes « durables » telles que F et H de notre exemple. Sachant que la maintenabi-lité est essentiellement prédéfinie à la conception, les pistes d’amélioration porteront : – sur la préparation du travail (gammes d’intervention, outillage, testeurs, moyens
à disposition) ;
– sur la réalisation des interventions en temps différé (interchangeabilité des modules) ;
– sur la logistique (moyens et rechanges disponibles) ; – sur la formation et l’efficacité des techniciens.
Il est toujours plus efficace d’éviter l’apparition d’une panne que de vouloir réduire la durée de l’arrêt postpanne. Pour une panne identifiée, N = 0 est envisageable (suppression par action sur la cause), alors que MTTR = 0 est utopique.
Remarque
Cet outil est adaptable à d’autres problèmes de maintenance. Ainsi, en gestion des stocks, le produit Ni • Ci = nombre de sorties × coût de la pièce i sortie est analysé par une mise en deux familles :
4.5 Les analyses prévisionnelles de défaillances : apport de la sûreté de fonctionnement (SdF) 4 • Les comportements
pathologiques du matériel
– un grand nombre de pièces peu coûteuses N • c, – un petit nombre de pièces coûteuses n • C.
Cette analyse peut aider à l’organisation rationnelle d’un magasin, les pièces les plus fréquemment demandées étant évidemment rangées à proximité immédiate des guichets.