Une approche logicielle pour calculer le temps moyen de réparation (MTTR) et le temps moyen entre les pannes (MTBF)

Qu'est-ce que le temps moyen de récupération (MTTR) ?

Dans les logiciels d'automatisation, le MTTR (temps moyen de récupération) est une mesure utilisée pour déterminer la facilité avec laquelle l'équipement peut être diagnostiqué et restauré en fonctionnement automatique. Le MTTR est le temps moyen nécessaire pour restaurer une machine à un état productif et fournit une bonne base de référence pour l'efficacité de la machine. Lorsqu'il est utilisé avec d'autres indicateurs, il peut orienter les ingénieurs de contrôle et le personnel de maintenance vers d'éventuelles pannes pouvant être réduites.

Figure 1. Machines industrielles.

Pannes de machine

Chaque machine a des défauts ou des alarmes de machine qui arrêtent la machine et avertissent un opérateur ou le personnel de maintenance. Parfois, ces défauts sont facilement résolus, et parfois ils dirigent le personnel de maintenance vers un composant qui ne répond pas comme il le devrait. L'utilisation des calculs MTTR peut aider un développeur de logiciels de contrôle à rendre les descriptions de défauts claires et faciles à interpréter.

Calcul du MTTR

Les ingénieurs peuvent facilement calculer le MTTR manuellement ou, en utilisant une logique de base, écrire dans le contrôleur de la machine afin que les techniciens qualifiés puissent examiner les valeurs à chaque fois que la machine est en production. La formule est la suivante.

MTTR =La somme du temps nécessaire pour récupérer d'un défaut / le nombre de défauts.

Par exemple, supposons qu'une machine tombe en panne 10 fois au cours d'un quart de travail et que le temps d'arrêt lié à ces pannes soit de 25 minutes. Alors le MTTR =25 min / 10, donc MTTR =2,5 min. Selon le défaut, cela peut signifier que le défaut n'est pas suffisamment clair pour qu'un opérateur réagisse assez rapidement.

Utilisation du MTTR

Une fois le MTTR calculé, les développeurs de logiciels et les ingénieurs de contrôle peuvent utiliser ces informations pour savoir à quel point les défauts et les alarmes sont efficaces et descriptifs. Le MTTR montre également la vitesse de l'opérateur et du personnel de maintenance dans la résolution des défauts.

Figure 2. Surveillance des machines de l'industrie et détection des pics dus aux pannes. Image utilisée avec l'aimable autorisation de Chris Liverani

Pour supprimer certaines erreurs dues à l'absence d'opérateurs sur la machine ou au personnel de maintenance n'éliminant pas les défauts, nous pouvons modifier le dispositif d'enregistrement du temps pour ne regarder que le temps qu'il faut à un opérateur pour acquitter le défaut. En regardant le temps qu'il faut à quelqu'un pour reconnaître un défaut divisé par le nombre de défauts, nous comprenons combien de temps il faut à un opérateur pour se rendre à la machine, lire le défaut, puis agir. Ces informations peuvent être utiles pour déterminer pourquoi l'efficacité globale de l'équipement (OEE) est si faible ou pourquoi le temps d'arrêt est si élevé.

Qu'est-ce que le temps moyen entre les pannes (MTBF) ?

Le MTBF est le temps moyen entre les pannes ; c'est le temps moyen entre un défaut du système et le suivant. Parfois, en tant que concepteurs de logiciels de contrôle, nous ne pouvons pas faire grand-chose à ce sujet car certains défauts sont mécaniques ou liés à l'appareil et continueront de se produire jusqu'à ce que l'appareil ou les interférences mécaniques soient corrigés. Cependant, si nous utilisons le MTBF pour les défauts liés à l'opérateur, nous pouvons déterminer à quelle fréquence un opérateur fait une erreur et provoque une perte de production.

Défauts de l'opérateur

Un défaut de l'opérateur se produit chaque fois qu'un opérateur a besoin d'interagir avec l'équipement automatisé pour poursuivre sa tâche. Cela peut être l'installation d'un composant trop difficile à automatiser ou le chargement de l'équipement avec des pièces à assembler.

Partout où un opérateur doit interagir avec un équipement automatisé, il devrait y avoir des capteurs ou des systèmes de vision pour vérifier que l'opérateur a correctement exécuté la tâche. Ces systèmes auront des défauts s'ils ont détecté que l'opérateur a mal exécuté son travail. Ces défauts sont valables et ralentiront la cadence de production de la machine s'ils se produisent trop fréquemment.

Calcul du MTBF

Le calcul du MTBF est très similaire au MTTR, sauf que nous examinons des défauts spécifiques. La formule est relativement simple.

MTBF =La somme du temps entre les défauts / le nombre de défauts.

Cependant, ce calcul n'est utile que lorsque l'on examine des défauts très spécifiques, et il n'est pas nécessaire qu'il s'agisse uniquement des défauts de l'opérateur. De plus, si vous recevez des défauts récurrents et que vous souhaitez connaître l'impact sur votre récupération, le MTBF peut être soustrait d'autres métriques.

Figure 3. Le MTTR et le MTBF peuvent aider à éviter les problèmes sur la ligne de production, ce qui peut ralentir l'efficacité et augmenter les coûts.

Combiner des métriques pour la fiabilité de la machine

Les propriétaires de machines ou les ingénieurs de fabrication utiliseront généralement l'OEE d'une machine pour déterminer dans quelle mesure la machine fabrique des pièces, mais d'autres mesures peuvent explorer la racine du problème. En utilisant le MTTR ou le MTBF et en ajustant les défauts que vous examinez, vous pouvez déterminer quel défaut est à l'origine de la réduction de TRS la plus élevée et du temps d'arrêt le plus long.

En tant que concepteurs de logiciels de contrôle, nous pouvons utiliser MTTR pour développer des défauts plus propres et plus robustes qui peuvent être facilement compris par les opérateurs ou le personnel de maintenance. Nous pouvons utiliser le MTBF pour fournir une image plus précise de l'OEE de la machine. En combinant ces mesures, nous développons un instantané plus clair et plus précis de l'efficacité de la machine, ce qui est important non seulement pour le fabricant de l'équipement, mais également pour le client et le personnel de production.