Dans l’atelier, deux mondes coexistent souvent sans se parler : celui de la production, qui surveille l’OEE et les indicateurs clés de performance, et celui de la maintenance, qui pilote la fiabilité machine avec le MTBF et le MTTR. Résultat ? Des indicateurs de maintenance qui tournent en vase clos, des réunions où chacun pointe du doigt l’autre service, et surtout, des arrêts non planifiés qui continuent de plomber la performance industrielle.
Pourtant, ces indicateurs ne sont pas concurrents : ils sont complémentaires. L’un mesure l’impact visible des pertes, l’autre en identifie les causes profondes. Comprendre comment les croiser, c’est se donner les moyens d’agir au bon endroit, au bon moment, et d’améliorer durablement les résultats plutôt que de les constater.
Pourquoi OEE et MTBF/MTTR sont souvent mal compris
Le premier malentendu vient d’une confusion de rôle. Beaucoup d’industriels utilisent l’OEE comme s’il s’agissait d’un diagnostic, alors qu’il s’agit d’un thermomètre un point développé dans notre analyse sur l’OEE comme KPI ou véritable outil de pilotage.
Il révèle une fièvre (disponibilité à 65 %, performance à 78 %, qualité à 92 %), mais ne dit rien sur l’infection qui la provoque.
À l’inverse, le MTBF et le MTTR donnent des indices sur la fiabilité des équipements, mais n’expliquent pas directement leur impact opérationnel.
Dans l’industrie manufacturière internationale, cette confusion est amplifiée : on parle d’availability et d’efficiency sans les relier aux pertes réelles décrites dans l’article sur pourquoi mesurer l’OEE.
Le piège des indicateurs en silos
Autre confusion fréquente : on calcule ces indicateurs en silos.
La production remonte un TRS de 68 % et demande « pourquoi si bas ? ».
La maintenance répond que le MTBF est « dans la norme ».
Sans lien entre les deux, impossible de savoir si la baisse de TRS vient d’arrêts longs, de micro-arrêts répétitifs ou de dérives qualité un problème également abordé dans notre comparaison TRS vs TRG vs TRE.
Cette situation est critique lorsqu’on observe le number of failures.
Un MTBF « correct » peut masquer une instabilité chronique, tandis qu’un MTTR élevé sur peu de pannes peut avoir un impact dévastateur.
Le problème du calcul a posteriori
Enfin, ces indicateurs sont trop souvent calculés a posteriori, sur tableur, plusieurs jours après les faits. Résultat : on réagit au lieu d’anticiper, et les équipes terrain perdent confiance dans des chiffres qu’elles ne reconnaissent pas. La collecte de données manuelle génère des erreurs et des omissions, et l’organisation ne peut pas prendre de décisions en temps réel.
Lorsqu’on analyse la durée totale de travail d’un équipement sur un mois, les écarts entre les données terrain et les calculs manuels peuvent atteindre 15 à 20 %. Cette imprécision rend impossible toute analyse fine des causes de pertes et toute priorisation efficace des actions correctives.
Les différences fondamentales entre ces indicateurs
Avant de les croiser, il faut bien comprendre ce que chacun mesure. Ces trois key performance indicators ont des rôles distincts mais complémentaires dans l’industrie manufacturière.
Overall Equipment Effectiveness : l’indicateur de performance opérationnelle
L’OEE (Overall Equipment Effectiveness), ou TRS en français, est un indicateur de performance opérationnelle. Il se calcule en multipliant trois taux : Disponibilité (availability) qui représente le temps de fonctionnement réel divisé par le temps de fonctionnement prévu (hors arrêts planifiés), Performance (efficiency) qui compare la cadence réelle à la cadence théorique, et Qualité qui mesure le ratio pièces conformes sur pièces produites.
Un OEE de 60 % signifie que sur 100 unités de temps théoriquement productif, seulement 60 sont réellement transformées en produits conformes. C’est un indicateur synthétique, global, qui révèle les pertes sans en expliquer l’origine. Il prend en compte l’ensemble des pertes sur temps de production planifié (hors arrêts planifiés comme la maintenance préventive ou les week-ends), et permet d’évaluer la compétitivité de votre outil de production.
L’OEE est devenu l’un des key performance indicators les plus utilisés dans l’industry manufacturière mondiale, car il offre une vision globale et comparable entre sites de production. Toutefois, sans analyse des causes sous-jacentes, l’OEE reste un constat plutôt qu’un levier d’amélioration.
Mean Time Between Failures : mesurer la fiabilité et le temps moyen entre pannes
Le MTBF (Mean Time Between Failures) mesure la fiabilité de vos actifs de production. Plus il est élevé, moins l’équipement tombe en panne. C’est le temps moyen avant défaillance pour des équipements réparables, exprimé en heures de fonctionnement, qui représente la durée de vie moyenne entre pannes successives.
Il permet d’anticiper les défaillances et de planifier la maintenance préventive. Un MTBF élevé indique une durée de fonctionnement optimale entre interventions et contribue à maintenir les équipements en bon état de fonctionnement.
Le MTBF se calcule sur la base du temps total de fonctionnement effectif divisé par le number of failures enregistré. Cette mesure de fiabilité est essentielle pour comparer des équipements similaires et identifier ceux qui nécessitent une attention particulière. Dans certaines industries, le MTBF est même intégré aux contrats de maintenance avec les fournisseurs d’équipements.
Le taux de défaillance : indicateur complémentaire du MTBF
Le taux de défaillance, qui est l’inverse du MTBF, permet également de quantifier la fréquence des pannes par unité de temps. Cette valeur est particulièrement utile pour comparer la fiabilité d’équipements du même type dans différents domaines industriels. Plus le taux de défaillance est faible, meilleure est la fiabilité de l’équipement.
En analysant le taux de défaillance sur plusieurs périodes, on peut détecter des tendances : un taux qui augmente progressivement signale une dégradation de l’équipement et la nécessité d’actions préventives. Cette analyse temporelle du taux de défaillance est tout aussi importante que sa valeur absolue à un instant donné.
Mean Time To Repair : mesurer la réparabilité
Le MTTR (Mean Time To Repair) mesure la réparabilité de vos équipements. Plus il est faible, plus les interventions sont rapides. C’est le temps de réparation moyen nécessaire pour remettre un équipement en service après une panne.
Un MTTR élevé (ou high MTTR en anglais) indique des difficultés d’intervention : manque de pièce de rechange, compétences insuffisantes, problèmes d’accès, ou complexité de la réparation. Le MTTR prend en compte le diagnostic, la réparation, les tests et la remise en place.
Dans l’industry moderne, réduire le MTTR est devenu un enjeu stratégique. Chaque minute gagnée sur une intervention se multiplie par le number of failures annuel pour calculer le gain total. C’est pourquoi la formation des équipes, la disponibilité des pièces de rechange, et l’accessibilité des équipements sont des facteurs critiques de performance.
MTTF : un indicateur complémentaire pour les indicateurs de maintenance
Le MTTF (Mean Time To Failure) est un autre indicateur de durée de vie moyenne utilisé pour les équipements non réparables. Contrairement au MTBF qui mesure le temps moyen entre défaillances successives d’un équipement réparable, le MTTF mesure le temps moyen jusqu’à la défaillance finale d’un équipement non réparable.
Dans les industries manufacturières, le MTTF est particulièrement utile pour la conception et le dimensionnement des systèmes, permettant d’anticiper le remplacement complet d’un composant plutôt que sa réparation. Par exemple, une ampoule LED a un MTTF (on ne la répare pas), tandis qu’un moteur électrique a un MTBF (on le répare).
La distinction entre MTTF et MTBF est essentielle pour bien calculer les coûts de maintenance et optimiser la gestion des stocks de pièces de rechange. Un composant avec un MTTF court nécessite un stock de remplacement, tandis qu’un équipement avec un MTBF faible nécessite plutôt des pièces détachées et des compétences de réparation.
La complémentarité des trois indicateurs
En résumé, l’OEE mesure où on perd, tandis que le MTBF et le MTTR aident à comprendre pourquoi on perd, au moins sur le volet disponibilité. C’est en les croisant qu’on obtient une vision complète de la performance industrielle.
Cette complémentarité est d’autant plus puissante qu’elle permet de sortir du débat stérile entre production et maintenance. Les deux services travaillent sur les mêmes données, avec des angles d’analyse différents mais convergents : maximiser le temps productif et minimiser les pertes.
Comment croiser OEE et MTBF/MTTR pour identifier les vraies causes de pertes
La vraie puissance de ces indicateurs de maintenance apparaît quand on les analyse ensemble, par machine, et en temps réel. Cette approche permet d’améliorer la compétitivité de votre outil de production.
Cartographier les pertes de disponibilité avec le taux de défaillance
Commencez par décomposer le taux de disponibilité (availability) de votre OEE. Si vous constatez un taux de 70 %, cela signifie 30 % de pertes. Mais ces pertes sont-elles dues à quelques arrêts longs (pannes majeures), de nombreux micro-arrêts répétitifs (blocages, bourrages), ou des changements de série mal optimisés ?
C’est ici que le MTBF et le MTTR deviennent précieux. Un MTBF faible (ex : 80 heures) avec un MTTR élevé (ex : 3 heures) indique un équipement peu fiable ET long à réparer. C’est une machine critique qui plombe votre disponibilité. À l’inverse, un MTBF correct (200 heures) mais un taux de disponibilité dégradé peut révéler des micro-arrêts non comptabilisés dans les pannes « officielles ».
L’analyse croisée du taux de défaillance et de l’efficiency (performance) permet également d’identifier les équipements qui fonctionnent mais en mode dégradé. Ces situations, invisibles dans le seul calcul du MTBF, impactent fortement l’OEE global et nécessitent des actions spécifiques de maintenance préventive ou de recalibrage.
Analyser le nombre de défaillances et leur impact sur la durée totale de fonctionnement
Le nombre de défaillances sur une période donnée est un indicateur clé pour évaluer la santé de vos équipements. En croisant ce nombre de défaillances avec le MTBF et le MTTR, vous obtenez une vision précise de la criticité de chaque machine.
Par exemple, un équipement avec 15 défaillances par mois et un MTTR moyen de 2 heures représente 30 heures d’arrêt, tandis qu’un autre équipement du même type avec 5 défaillances et un MTTR de 4 heures totalise 20 heures. Le premier nécessite donc une intervention prioritaire malgré un MTTR plus faible.
Cette analyse doit également prendre en compte la durée totale de travail de chaque équipement. Un équipement fonctionnant 24h/24 aura naturellement un number of failures plus élevé qu’un équipement utilisé 8h/jour, même avec le même MTBF. C’est pourquoi il faut toujours ramener les indicateurs à une base comparable (par exemple, par 1000 heures de fonctionnement).
Prioriser les actions de maintenance selon les indicateurs clés
En croisant OEE et MTBF/MTTR, vous pouvez segmenter vos équipements selon leur criticité. Les machines critiques (OEE faible + MTBF faible + MTTR élevé) nécessitent une priorité absolue : plan de maintenance préventive renforcé, analyse des modes de défaillances, et stock de pièce de rechange disponible.
Les machines fragiles (MTBF faible mais impact OEE modéré) demandent une surveillance accrue et une optimisation du temps de réparation. Les machines mal paramétrées (MTBF correct mais OEE faible) nécessitent plutôt une attention sur les ralentissements et réglages. Cette matrice permet de sortir du mode « pompier » et d’allouer les ressources maintenance là où l’impact est maximal, en fonction de la durée totale de fonctionnement et du temps total de fonctionnement de chaque équipement.
Passer du constat à l’action avec la collecte de données en temps réel
Le problème des calculs manuels ou hebdomadaires, c’est qu’ils figent l’analyse. Avec un système de monitoring en temps réel comme TEEPTRAK, les données d’arrêts sont collectées automatiquement, horodatées, qualifiées. Le MTBF et le MTTR se calculent naturellement à partir de l’historique et peuvent être croisés instantanément avec l’OEE de chaque ligne. Le réseau de capteurs permet une collecte de données continue et fiable.
Concrètement, cela permet de détecter les dérives avant qu’elles ne deviennent critiques (MTBF qui baisse progressivement), d’identifier les arrêts récurrents sur une même cause racine même s’ils sont courts, et de mesurer l’impact réel d’une action maintenance. Cette approche transforme les indicateurs clés de performance en leviers d’action concrets.
La mise en place d’un tel système nécessite certes un investissement initial, mais le retour sur investissement est rapide. En moyenne, les industriels qui passent d’un suivi manuel à un système automatisé constatent une amélioration de 10 à 15 % de leur OEE en moins d’un an, simplement grâce à une meilleure visibilité et réactivité.
Calcul du MTBF et du MTTR : méthodes et exemple de calcul
Comprendre comment calculer ces indicateurs est essentiel pour les utiliser efficacement. La formule reste simple, mais la rigueur dans la collecte de données fait toute la différence.
Calcul du MTBF : formule et application pratique
Le calcul du MTBF se fait selon la formule suivante : MTBF = Durée totale de fonctionnement / Nombre de défaillances. Par exemple, si une machine a fonctionné 720 heures en un mois et a connu 4 défaillances, le MTBF sera de 720/4 = 180 heures.
Cet exemple de calcul montre qu’en moyenne, l’équipement fonctionne 180 heures entre chaque panne. Le MTBF permet d’anticiper les interventions préventives et de planifier les arrêts.
Il est important de noter que le MTBF ne doit inclure que le temps effectif de fonctionnement, et non la durée totale de travail calendaire. Si un équipement est arrêté le week-end, ces heures ne comptent pas dans le calcul. Cette distinction est essentielle pour obtenir un indicateur fiable et comparable.
Formule du temps moyen de réparation et interprétation
Le calcul du temps moyen de réparation suit une logique similaire : MTTR = Temps total de réparation / Nombre de réparations. Si ces 4 défaillances ont nécessité respectivement 2h, 3h, 1h30, et 2h30 de réparation, le temps total de réparation est de 9 heures.
Le MTTR sera donc de 9/4 = 2,25 heures par intervention, soit environ 2 heures et 15 minutes. Ce temps moyen de réparation est un indicateur direct de l’efficacité de votre service maintenance.
Un high MTTR peut avoir plusieurs causes : manque de compétences, pièces de rechange non disponibles, difficultés d’accès à l’équipement, ou complexité intrinsèque de la panne. Analyser ces causes permet de mettre en place des actions ciblées pour réduire le MTTR : formation, gestion des stocks, amélioration de la documentation technique, ou modifications ergonomiques.
Exemple de calcul complet : un cas industriel concret
Prenons un exemple de calcul complet sur une presse hydraulique suivie pendant 3 mois. La durée totale de suivi était de 2 160 heures (90 jours × 24h), avec un temps total de fonctionnement effectif de 1 850 heures (hors arrêts planifiés). L’équipement a connu 12 défaillances majeures nécessitant 48 heures cumulées de réparation. Le nombre de réparations correspond donc au number of failures.
Calcul du MTBF : 1 850 / 12 = 154 heures. Calcul du MTTR : 48 / 12 = 4 heures. Ces résultats montrent qu’en moyenne, la presse fonctionne 154 heures entre deux pannes et nécessite 4 heures de réparation à chaque fois. Si l’objectif industriel pour ce type d’équipement est un MTBF > 200h et un MTTR < 3h, cette machine nécessite clairement une action corrective.
Affiner l’analyse par type de défaillance
Le temps moyen entre défaillances peut être calculé globalement ou par type de panne. Cette granularité permet d’identifier les défaillances récurrentes. Par exemple, si 8 des 12 pannes sont liées au système hydraulique, vous savez où concentrer vos efforts. Cette approche améliore la compétitivité en ciblant les interventions les plus rentables et en optimisant la durée de vie des actifs.
Dans cet article, nous recommandons systématiquement de catégoriser les défaillances par sous-système (mécanique, hydraulique, électrique, pneumatique) et par type (usure, réglage, défaut aléatoire). Cette classification permet de calculer des MTBF spécifiques par catégorie et d’identifier les points faibles de l’équipement avec précision.
Exemple concret : le cas des arrêts récurrents sur une ligne d’embouteillage
Prenons un cas typique rencontré dans l’agroalimentaire. Une ligne d’embouteillage affiche un TRS de 62 %, bien en-dessous des 75 % attendus. Le responsable production pointe du doigt « trop d’arrêts machine », tandis que la maintenance rétorque que le MTBF est de 180 heures, donc « dans les standards du secteur ».
Diagnostic : identifier les pertes cachées
En creusant avec un système de monitoring détaillé, on découvre que le taux de disponibilité (availability) n’est que de 72 % (et non 85 % comme estimé). Les arrêts longs (>10 min) ne représentent que 40 % des pertes de disponibilité, tandis que les 60 % restants proviennent de micro-arrêts (2-5 minutes) liés à un bourrage récurrent sur le convoyeur de sortie.
Ces micro-arrêts, trop courts pour être enregistrés comme « pannes » par la maintenance, n’apparaissent pas dans le calcul du MTBF. Pourtant, ils se produisent 8 à 12 fois par poste, soit 30 à 45 minutes perdues chaque jour. Le nombre de défaillances officielles ne reflète pas la réalité terrain.
L’analyse de la durée totale de travail sur un mois révèle également que ces micro-arrêts représentent près de 25 heures perdues par semaine, soit l’équivalent d’un poste complet. Cette perte, invisible dans les indicateurs traditionnels, explique l’écart entre le MTBF acceptable et l’OEE dégradé.
Action prise : maintenance préventive ciblée
Après analyse, le problème venait d’un désalignement progressif des guides bouteilles. En mettant en place une maintenance préventive ciblée (réglage hebdomadaire au lieu de mensuel) et un système d’alerte dès le 3e micro-arrêt, l’équipe a réduit les micro-arrêts de 70 %. L’équipe a également augmenté le taux de disponibilité à 84 % et fait passer le TRS de 62 % à 71 % en 6 semaines.
La mise en place de cette solution a nécessité une collaboration étroite entre production et maintenance, illustrant parfaitement l’intérêt du croisement des indicateurs clés de performance. Sans l’analyse fine des arrêts de production, le problème serait resté invisible dans les indicateurs macro.
Résultats chiffrés : l’impact sur les indicateurs de maintenance
Le MTTR sur ce type d’incident est passé de 4 minutes à 2 minutes grâce à la formation des opérateurs sur le réglage rapide. Le temps moyen de réparation a été divisé par deux. Le MTBF global de la ligne s’est amélioré de 180h à 245h, car les contraintes mécaniques liées aux bourrages ont diminué.
Le taux de défaillance a baissé de 35 %, et les opérateurs ont retrouvé confiance dans leurs équipements, maintenant en bon état de fonctionnement stable. Cette expérience démontre la valeur d’une approche intégrée croisant performance et fiabilité.
Au-delà des chiffres, cette amélioration a également eu un impact sur la performance (efficiency) de la ligne : moins de stress opérateur, moins de gaspillage de matière première lors des redémarrages, et une qualité produit plus stable. L’OEE global s’en trouve doublement amélioré.
Conclusion : mesurer pour comprendre, comprendre pour agir
OEE, MTBF, MTTR : ces trois indicateurs ne sont pas des concurrents mais des alliés. L’OEE vous dit combien vous perdez, le MTBF et le MTTR vous aident à comprendre pourquoi vous perdez, au moins sur le volet fiabilité machine. Mais c’est en les croisant, en temps réel, avec une granularité fine (par machine, par poste, par type d’arrêt), que vous obtenez une vision actionnable.
Trop d’industriels se contentent de constater leur performance industrielle en fin de semaine. Les meilleurs pilotent leur fiabilité en continu, identifient les dérives avant qu’elles ne deviennent critiques, et mobilisent production et maintenance autour des mêmes données terrain.
Dans toutes les industries, cette approche intégrée devient un avantage compétitif majeur. Les sites qui maîtrisent le croisement OEE-MTBF-MTTR gagnent 10 à 20 % de capacité productive sans investissement lourd, simplement en optimisant l’existant. C’est cette intelligence opérationnelle qui fait la différence sur des marchés de plus en plus concurrentiels.
FAQ : OEE, MTBF et MTTR
Quelle est la différence entre OEE et MTBF ?
L’OEE (ou TRS) mesure la performance globale d’un équipement en combinant disponibilité, performance et qualité. Il révèle combien vous perdez. Le MTBF mesure la fiabilité d’un équipement en calculant le temps moyen entre pannes. Il explique pourquoi vous perdez (sur le volet disponibilité). L’OEE est un indicateur de résultat, le MTBF est un indicateur de cause racine. Les croiser permet d’identifier les machines critiques et de prioriser les actions maintenance.
Comment calculer le MTBF d’une machine ?
Le calcul du MTBF suit la formule : MTBF = Temps total de fonctionnement / Nombre de défaillances. Par exemple, si votre machine fonctionne 500 heures et tombe en panne 5 fois, le MTBF = 500/5 = 100 heures. Important : ne comptabilisez que le temps effectif de fonctionnement (hors arrêts planifiés, week-ends). Catégorisez les défaillances par type (mécanique, électrique, hydraulique) pour affiner l’analyse et cibler les actions préventives.
Qu’est-ce qu’un bon MTTR dans l’industrie ?
Un « bon » MTTR dépend du secteur et du type d’équipement, mais voici des repères : MTTR < 2h = excellent (maintenance réactive efficace), MTTR entre 2-4h = acceptable pour équipements complexes, MTTR > 4h (high MTTR) = problématique, nécessite des actions (formation, pièce de rechange, documentation). L’objectif n’est pas seulement un MTTR faible, mais un MTTR stable et prévisible. Un temps moyen de réparation qui varie fortement indique un manque de standardisation des interventions.
MTBF vs MTTF : quelle différence ?
Le MTBF (Mean Time Between Failures) mesure le temps moyen entre pannes d’un équipement réparable (ex : moteur électrique, pompe). On le répare et il repart. Le MTTF (Mean Time To Failure) mesure le temps jusqu’à la défaillance finale d’un composant non réparable (ex : ampoule, fusible, carte électronique). On le remplace entièrement. Le MTBF sert à planifier la maintenance préventive, le MTTF sert à dimensionner les stocks de pièces de rechange.
Comment améliorer son OEE grâce au MTBF et MTTR ?
Analysez d’abord votre taux de disponibilité (composante de l’OEE). Si faible, regardez le MTBF : s’il est bas, renforcez la maintenance préventive pour espacer les pannes. Regardez ensuite le MTTR : s’il est élevé, formez les équipes, optimisez les stocks de pièce de rechange, améliorez l’accessibilité. Croisez ces indicateurs de maintenance par machine pour identifier les équipements critiques. Priorisez ceux avec OEE faible + MTBF faible + MTTR élevé : l’impact sera maximal.
Pourquoi croiser OEE et MTTR ?
Parce qu’un OEE faible peut avoir des causes très différentes. Si votre disponibilité est à 70 % avec un MTBF correct mais un MTTR élevé (ex : 5h), le problème n’est pas la fréquence des pannes mais leur durée de réparation. Actions : formation techniciens, stock de pièces, outils adaptés. Si au contraire le MTTR est faible (30 min) mais le nombre de défaillances élevé (20 pannes/mois), le problème est la fiabilité. Actions : maintenance préventive, analyse des modes de défaillances.
Quel outil pour suivre OEE, MTBF et MTTR en temps réel ?
TEEPTRAK est une solution de monitoring industriel qui collecte automatiquement les données d’arrêts de production en temps réel. La plateforme calcule instantanément l’OEE, le MTBF et le MTTR par machine, et permet de croiser ces indicateurs clés de performance pour identifier les causes racines. Avec un réseau de capteurs et une collecte de données continue, TEEPTRAK transforme vos indicateurs de maintenance en leviers d’action concrets. La mise en place est rapide et le ROI moyen constaté est inférieur à 6 mois.
FAQ : OEE, MTBF et MTTR
Quelle est la différence entre OEE et MTBF ?
L’OEE (ou TRS) mesure la performance globale d’un équipement en combinant disponibilité, performance et qualité. Il révèle combien vous perdez. Le MTBF mesure la fiabilité d’un équipement en calculant le temps moyen entre pannes. Il explique pourquoi vous perdez (sur le volet disponibilité). L’OEE est un indicateur de résultat, le MTBF est un indicateur de cause racine. Les croiser permet d’identifier les machines critiques et de prioriser les actions maintenance.
Comment calculer le MTBF d'une machine ?
Le calcul du MTBF suit la formule : MTBF = Temps total de fonctionnement / Nombre de défaillances. Par exemple, si votre machine fonctionne 500 heures et tombe en panne 5 fois, le MTBF = 500/5 = 100 heures. Important : ne comptabilisez que le temps effectif de fonctionnement (hors arrêts planifiés, week-ends). Catégorisez les défaillances par type (mécanique, électrique, hydraulique) pour affiner l’analyse et cibler les actions préventives.
Qu'est-ce qu'un bon MTTR dans l'industrie ?
Un « bon » MTTR dépend du secteur et du type d’équipement, mais voici des repères : MTTR < 2h = excellent (maintenance réactive efficace), MTTR entre 2-4h = acceptable pour équipements complexes, MTTR > 4h (high MTTR) = problématique, nécessite des actions (formation, pièce de rechange, documentation). L’objectif n’est pas seulement un MTTR faible, mais un MTTR stable et prévisible. Un temps moyen de réparation qui varie fortement indique un manque de standardisation des interventions.
MTBF vs MTTF : quelle différence ?
Le MTBF (Mean Time Between Failures) mesure le temps moyen entre pannes d’un équipement réparable (ex : moteur électrique, pompe). On le répare et il repart. Le MTTF (Mean Time To Failure) mesure le temps jusqu’à la défaillance finale d’un composant non réparable (ex : ampoule, fusible, carte électronique). On le remplace entièrement. Le MTBF sert à planifier la maintenance préventive, le MTTF sert à dimensionner les stocks de pièces de rechange.
Pourquoi croiser OEE et MTTR ?
Parce qu’un OEE faible peut avoir des causes très différentes. Si votre disponibilité est à 70 % avec un MTBF correct mais un MTTR élevé (ex : 5h), le problème n’est pas la fréquence des pannes mais leur durée de réparation. Actions : formation techniciens, stock de pièces, outils adaptés. Si au contraire le MTTR est faible (30 min) mais le nombre de défaillances élevé (20 pannes/mois), le problème est la fiabilité. Actions : maintenance préventive, analyse des modes de défaillances.
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