Un guide des KPI essentiels de maintenance et des indicateurs clés

Les KPI de maintenance bien conçus peuvent donner aux responsables de maintenance une visibilité sur les processus de maintenance clés et contribuer à améliorer la gestion des actifs.

À mesure que les pratiques de maintenance modernes évoluent, passant de pratiques réactives obsolètes à des pratiques proactives plus modernes, les indicateurs clés de performance (KPI) de maintenance jouent un rôle crucial dans la mesure du succès. Par exemple, les plateformes modernes de maintenance prédictive tirent parti de l’intelligence artificielle (IA) et de l’Internet des objets (IdO) pour augmenter le temps moyen entre les pannes (MTBF), l’une des mesures les plus surveillées dans les entreprises de maintenance.

Le suivi des indicateurs clés de performance (KPI) et des métriques de maintenance est devenu essentiel au succès des opérations de maintenance modernes, aidant les équipes de maintenance à maintenir la disponibilité et la prévisibilité des actifs critiques. Lorsque les actifs tombent en panne de manière inattendue, les entreprises peuvent faire face à une large gamme de problèmes, notamment des temps d’arrêt imprévus, des délais de réparation prolongés, une baisse de la valeur des actifs, une perte de temps de production et une augmentation des coûts de maintenance.

Par le passé, les entreprises s’appuyaient presque exclusivement sur la maintenance réactive, une approche de maintenance qui ne répare les actifs qu’en cas de panne. Aujourd’hui, les stratégies de maintenance se concentrent sur les tactiques de maintenance préventive et de maintenance prédictive. Ces approches sont souvent soutenues par un système de gestion de la maintenance assistée par ordinateur (GMAO) qui permet un contrôle de conformité en temps réel pour optimiser les opérations de maintenance.

Les KPI de maintenance aident les équipes de maintenance à transformer les données brutes en indicateurs du fonctionnement d’un système ou d’un équipement. Le logiciel GMAO collecte des données provenant de sources telles que les ordres de travail, les capteurs IdO intégrés dans les actifs et les registres d’utilisation des pièces détachées pour calculer des métriques de maintenance telles que le MTBF et le temps moyen de réparation (MTTR).

Les KPI de maintenance modernes reposent sur plusieurs activités de maintenance essentielles :

• Collecte et visualisation des données
• surveillance d'état
• Amélioration continue
• Analyse comparative

La collecte et la visualisation des données constituent la base des KPI de maintenance, permettant aux équipes de maintenance d’identifier et de suivre les indicateurs les plus pertinents pour leurs actifs.

Au fil du temps, les équipes de maintenance collectent des données sur les actifs dont elles sont responsables, telles que les pannes d’équipement, le nombre de réparations, l’utilisation des pièces détachées, les inspections et les plannings de maintenance. Ils intègrent ces données dans un système de GMAO, même si, de plus en plus, les outils GMAO peuvent automatiser ce processus.

La GMAO centralise les données des actifs et génère un tableau de bord de maintenance qui relie les données aux indicateurs de performance. Les indicateurs populaires que le logiciel GMAO peut afficher sont les suivants :

• Heures totales de maintenance consacrées aux réparations
• Types de défaillances d’équipement ayant conduit à une panne
• Temps moyen nécessaire pour rétablir les opérations après une panne
• Nombre total de défaillances sur une période étudiée

Les logiciels modernes de gestion de la maintenance suivent ces indicateurs de performance, et bien d’autres, au fil du temps, offrant ainsi aux techniciens de maintenance une meilleure compréhension de leurs performances grâce à des indicateurs clés de performance tels que les retards de maintenance, la disponibilité des actifs, le respect des horaires et la disponibilité des équipements.

Pour la plupart des entreprises, mettre en place une collecte et une visualisation solides des données via un outil GMAO pose les bases d’un contrôle de conformité (CM) en temps réel, un aspect clé de la plupart des initiatives de transformation numérique.

Le CM est un type de maintenance prédictive qui utilise la collecte et l’analyse des données en temps réel pour surveiller la santé des actifs, détecter les pannes et identifier les problèmes tôt avant qu’ils ne provoquent des temps d’arrêt.

Le CM utilise des capteurs IdO et des analyses avancées par IA pour détecter les variations de vibrations, de température, de pression et de niveaux de fluide, ce qui peut aider à prédire quand un actif risque de tomber en panne. Lorsqu’il est mis en œuvre dans le cadre d’une stratégie globale de maintenance, le CM aide à optimiser la planification de maintenance, à simplifier les tâches de maintenance de routine et à améliorer l’efficacité opérationnelle globale dans un large éventail d’activités de maintenance.

L’amélioration continue est un processus continu qui commence par la collecte des données d’actifs et passe par l’identification et le suivi des KPI de maintenance ainsi que par l’amélioration des processus de maintenance au fil du temps. En s’appuyant sur les KPI de maintenance, les équipes de maintenance pratiquent l’amélioration continue en prenant des mesures correctives qui contribuent à accroître l’efficacité opérationnelle et à prolonger le cycle de vie des actifs.

La pratique de l’amélioration continue considère les opérations de maintenance comme une pratique en constante évolution, plutôt qu’un ensemble statique de réparations en réponse à des pannes. Les équipes de maintenance qui utilisent des KPI de maintenance pour orienter leurs activités de maintenance peuvent constamment optimiser leurs approches en fonction des dernières informations sur la santé et la performance des actifs.

Le benchmarking est le processus systématique de comparaison des indicateurs de performance des actifs, des coûts et de la fiabilité avec les normes des secteurs, et cela n’est possible qu’une fois qu’une entreprise a identifié et commencé à suivre les KPI de maintenance.

Les entreprises de maintenance de classe mondiale ciblent souvent des références spécifiques à leur secteur pour des KPI critiques tels que le MTBF, le MTTR, le temps moyen jusqu’à la panne (MTTF), le pourcentage de maintenance planifiée (PMP) et l’efficacité globale des équipements (OEE).

Le benchmarking est réservé aux entreprises de maintenance matures, car il nécessite que les équipes établissent d’abord des processus et des systèmes fiables pour suivre les KPI de maintenance, tels que l’utilisation d’un GMAO, le contrôle de conformité et l’amélioration continue. Une fois ces pratiques mises en place, le benchmarking peut aider les entreprises à déterminer comment elles se situent par rapport à leurs pairs.

Les entreprises varient considérablement en termes de besoins, d’environnement opérationnel et de secteur d’activité, ce qui complique le choix des bons KPI pour mesurer le succès.

Voici un aperçu détaillé de six KPI fondamentaux en matière de maintenance qui ont aidé des entreprises de renommée mondiale à atteindre leurs objectifs de maintenance depuis des décennies.

La référence absolue en matière de stratégies de maintenance modernes, l’intervalle moyen entre les défaillances (MTBF), reflète l’objectif fondamental des programmes de maintenance modernes, à savoir assurer le fonctionnement des actifs le plus longtemps possible sans défaillance.

Le MTBF mesure le temps moyen de fonctionnement des actifs avant qu’ils ne tombent en panne et nécessitent une attention. L’indicateur MTBF est largement utilisé dans tous les secteurs pour mesurer la fiabilité des actifs et prévenir les pannes.

Comme le MTBF, le temps moyen de réparation (MTTR) est également l’un des moyens les plus utilisés pour mesurer le succès d’une entreprise de maintenance. Le MTTR mesure le temps moyen nécessaire pour réparer un équipement après sa panne.

Un MTTR inférieur suggère une stratégie de maintenance plus efficace avec une approche rigoureuse du stock des pièces de rechange et de la gestion des bons de travail.

Il est impossible pour une entreprise de maintenance de réussir si les actifs dont elle est responsable sont continuellement hors service en raison de pannes répétées d’équipements, qui provoquent des temps d’arrêt planifiés ou non planifiés.

Selon un récent rapport, les temps d’arrêt imprévus coûtent 1,4 milliard de dollars par an aux 500 entreprises les plus prospères du monde. La surveillance des temps d’arrêt des machines est l’un des moyens les plus simples pour une entreprise d’évaluer le succès d’un programme de maintenance, car c’est souvent le signe de problèmes sous-jacents de gestion de la maintenance.

Le temps moyen avant défaillance (MTTF) mesure la durée moyenne pendant laquelle les actifs non réparables, tels que les ampoules, les piles et les fusibles, peuvent fonctionner avant de tomber en panne.

Les entreprises de maintenance modernes s’appuient sur le MTTF pour estimer la durée de vie attendue des actifs bon marché et remplaçables et orienter leur stratégie globale de pièces détachées.

L’efficacité globale des équipements (OEE) mesure la fiabilité des performances d’un équipement au fil du temps.

L’OEE repose sur plus de variables opérationnelles que le MTBF et le MTTR, ce qui peut rendre sa mesure et sa gestion plus difficiles. Il est considéré comme l’un des KPI de maintenance les plus complets que les entreprises puissent suivre.

Le pourcentage de maintenance planifiée (PMP) mesure le pourcentage d’activités de maintenance planifiées et programmées par rapport au nombre effectué de manière réactive lorsqu’un équipement tombe en panne.

Alors que les stratégies de maintenance modernes passent de la maintenance réactive à une maintenance plus proactive et prédictive, le PMP prend de plus en plus d’importance. Un PMP plus élevé peut être un indicateur d’un programme de maintenance préventive mature utilisant un système de GMAO et de nouvelles technologies pour réduire sa dépendance à des pratiques réactives et obsolètes.

Les entreprises qui surveillent régulièrement les indicateurs de maintenance et utilisent les informations qu’elles collectent pour améliorer leurs processus de maintenance de base bénéficient souvent d’une large gamme d’avantages.

parmi lesquels :

• Fiabilité améliorée des actifs : le suivi des KPI de maintenance au fil du temps aide à améliorer la fiabilité des actifs en offrant aux équipes de maintenance un accès en temps réel à des indicateurs tels que le MTBF, le temps de fonctionnement des actifs et le nombre de défaillances. En surveillant ces informations et en prenant des mesures correctives, les équipes peuvent identifier les tendances de maintenance des actifs, réduire les pannes et augmenter la disponibilité des équipements grâce à des pratiques de maintenance centrées sur la fiabilité.
• Réduction des temps d’arrêt : les temps d’arrêt des équipements constituent l’un des problèmes les plus coûteux à gérer pour les entreprises, car ils s’étendent souvent au-delà des opérations de maintenance et affectent la productivité, la chaîne d’approvisionnement et la satisfaction client. De solides indicateurs de maintenance aident les équipes de maintenance à éviter des temps d’arrêt imprévus coûteux en identifiant les problèmes d’équipement plus rapidement et en réduisant les temps de réponse. Par exemple, le suivi du MTTR aide les équipes à rationaliser leurs réparations et à réduire le temps moyen nécessaire pour restaurer un actif en état de fonctionnement.
• Planification de maintenance plus efficace : la collecte et le suivi des données au fil du temps aident les entreprises à optimiser les plannings de maintenance et à améliorer l’allocation des ressources. En surveillant de près les backlogs de maintenance et les taux d’exécution des ordres de travail, les équipes s’assurent d’accomplir leurs tâches de maintenance les plus critiques dans les délais.
• Prise de décision basée sur les données : les entreprises qui établissent et suivent leurs KPI de maintenance positionnent les parties prenantes pour qu’elles puissent prendre des décisions fondées sur les données. Les responsables de maintenance utilisant un système de GMAO moderne peuvent suivre et évaluer facilement les données de performance et prendre des décisions opérationnelles en temps réel. Les tableaux de bord aident à identifier les tendances et à prioriser les investissements. Par exemple, si les coûts totaux de maintenance d’un équipement particulier continuent d’augmenter tandis que le MTBF diminue, il peut être plus rentable de remplacer un actif que de continuer à le réparer.
• Maintenance préventive renforcée : la maintenance préventive, c’est-à-dire la réparation et le remplacement des actifs de manière proactive avant qu’ils ne tombent en panne, nécessite un suivi rigoureux des KPI de maintenance pour être efficace. Les entreprises qui suivent les KPI de maintenance peuvent utiliser ces informations pour prédire quand les actifs sont plus susceptibles de tomber en panne et prendre des mesures correctives. De plus, le suivi des tâches de maintenance préventive dans un système de GMAO moderne aide les entreprises à délaisser les pratiques de maintenance dépassées et réactives au profit de pratiques plus modernes et prédictives. Selon un rapport récent, le passage à la maintenance préventive peut réduire les coûts de maintenance de 12 % et diminuer les temps d’arrêt des équipements de 30 à 40 %.
• Soutien accru à l’amélioration continue : l’amélioration continue est au cœur des entreprises de maintenance, car elle permet aux équipes d’améliorer les processus au fil du temps. Établir des KPI de maintenance solides et suivre rigoureusement les indicateurs de maintenance permet aux équipes d’évaluer constamment leurs procédures et de comparer leurs résultats avec les références du secteur.

Bien que les avantages soient indéniables, les entreprises cherchant à identifier et suivre avec succès les KPI de maintenance se heurtent encore à de nombreux obstacles.

De la difficulté à préparer les données à l’intégration d’outils modernes dans une infrastructure héritée, voici en quelques-uns des plus courants :

• Qualité des données : les données inexactes ou illisibles, souvent collectées par des outils obsolètes, constituent un obstacle majeur à l’établissement de KPI de maintenance significatifs. Par exemple, les bons de fabrication incomplets créés sur des feuilles de calcul Excel ou manuellement peuvent être difficiles à lire pour un système de GMAO moderne et à les traduire en KPI significatifs.

• Intégration avec les systèmes hérités : l’Intégration d’indicateurs modernes de suivi avec une infrastructure héritée et obsolète représente un défi de taille pour de nombreuses entreprises. Les opérations de maintenance s’appuient souvent sur différents systèmes pour le suivi des bons de travail, la gestion des stocks et les réparations, ce qui peut limiter la visibilité des activités de maintenance. Certains logiciels GMAO peuvent aider à centraliser ces données, mais leur mise en œuvre efficace nécessite du temps et des investissements.

• Suivi des mauvais indicateurs : les KPI de maintenance n’apportent pas tous la même valeur stratégique à une entreprise. Les tableaux de bord modernes des systèmes de GMAO peuvent submerger les utilisateurs d’informations, et il est facile de se concentrer sur des indicateurs faciles à mesurer mais fournissant peu d’informations sur les systèmes et les équipements. Par exemple, le taux d’achèvement des bons de travail est facile à mesurer et à suivre, mais a peu à voir avec la prévention des pannes d’équipement.

• Résistance au changement : mesurer et tirer des enseignements pertinents des indicateurs clés de performance (KPI) de maintenance, de manière à aider une entreprise, nécessite souvent un changement fondamental. Les équipes de maintenance qui ont pratiqué la maintenance des pannes pendant des années ont du mal à adopter des workflows modernes qui favorisent des stratégies de maintenance préventive et de maintenance prédictive.

• Mauvaise évaluation comparative : l’évaluation comparative est complexe et nécessite que les trois autres aspects fondamentaux de la mesure des KPI soient en place avant de pouvoir être efficace. Les environnements opérationnels diffèrent considérablement, ce qui peut compliquer la comparaison d’une entreprise à une autre, même dans le même secteur. Un objectif approprié pour une entreprise peut être irréaliste pour une autre, en fonction de l’âge de l’équipement, des conditions de fonctionnement et des exigences.