Comment calculer le taux de panne d’une machine ?

Le taux de panne est un indicateur de performance essentiel en génie de la production. Il quantifie ou mesure la fréquence à laquelle les machines et équipements tombent en panne sur une période donnée. Généralement exprimé en heures de fonctionnement ou en unités produites, il fournit des informations précieuses sur la fiabilité et la durée de vie des équipements en exploitation.

Cet article vous dévoile ses secrets, les facteurs qui le modulent, l'importance de la criticité dans son interprétation et les leviers à actionner pour en optimiser l'exploitation.

Qu’est-ce que le taux de panne ?

Définition du taux de panne

Le taux de panne est un indicateur très opérationnel et mesure la fréquence à laquelle un équipement tombe en panne sur une période donnée. Il reflète la stabilité de votre processus et il est inexploitable sans suivi précis (historique, heures de marche, types de défauts, etc.).

Exemple : 4 pannes sur un mois.

C'est concret et mesurable.

Taux de panne ou taux de défaillance : comprendre ce qui les distingue

Dans la plupart des environnements industriels et de maintenance, taux de panne et taux de défaillance sont utilisés comme des synonymes.
Cependant, le taux de défaillance est une notion plus probabiliste : il représente la probabilité instantanée qu’un équipement tombe en panne à un moment donnée. Il est souvent liée à des modèles statistiques.

Exemple : pendant la phase de jeunesse, le taux de défaillance décroît. Par contre, en vieillesse, il remonte.

Comment calculer le taux de panne d’une machine ?

Il s’obtient à partir d’une formule simple :

Taux de panne (λ) = (Nombre de pannes sur la période) / (Durée totale d’utilisation / de fonctionnement

On peut exprimer ce résultat :

• en nombre de pannes par heure (pannes/h),
• en nombre de pannes par jour,
• ou en pourcentage (selon le contexte industriel).
  
  

1. Le taux de panne basé sur le temps (fréquence calendaire)

C’est la forme la plus simple. On répond à la question : combien d'incident ont eu lieu pendant une période donnée ?

 Nombre de pannes / période observée

On ne tient compte que du calendrier, pas du rythme réel d'utilisation.

Ce calcul sert surtout quand les équipements tournent continuellement ou quand on veut une première vue de la stabilité du parc.

2. Le taux de panne par rapport au parc (fréquence normalisée à l'usage)

Cette méthode reflète la réalité du terrain et c'est celle qui est la plus représentative en maintenance. Elle est particulièrement utile pour les responsables maintenance qui suivent plusieurs machines identiques.

Taux de panne = Nombre de pannes / Nombre d’heures de fonctionnement

Exemple : 4 pannes / 1 000 h = 0,004 panne/h

On obtient un indicateur comparable entre machines, sites ou périodes.
Le calcul met en évidence :

• Les machines sous-dimensionnées ou sur-sollicitées,
• Les installations vieillissantes dont la fiabilité chute après un certain seuil d’usage,
• Les dérives liées à l’exploitation (surchauffe, cycles trop rapprochés, réglages inadéquats).

Il permet aussi de mesurer l’impact réel des actions de maintenance (nouveau préventif, changement de pièce critique, mise à jour de process…).

3. Le taux de panne rapporté aux cycles, unités produits ou usages (fréquence liée à la production)

C'est le calcul le plus utilisé quand la production est l'unité de mesure la plus pertinente et quand la performance se juge sur le rendement.

On le mesure par rapport :

• au nombre de pièces produites,
• au nombre de cycles des machines,
• au nombre d'opérations effectuées.

Taux de panne = Nombre de pannes / Nombre d’unités produites (ou cycles)

Exemple : 2 pannes / 10 000 pièces = 0,0002 panne/pièce

Tous les facteurs influençant le taux de panne

Plusieurs facteurs influencent le taux de panne des actifs, notamment :

• Qualité des composants

La qualité des composants, notamment des matériaux et des procédés de fabrication, influe considérablement sur les taux de panne. Les composants de haute qualité présentent généralement des taux de panne plus faibles.

• Conditions environnementales

Des facteurs environnementaux rigoureux, tels que des températures extrêmes, l'humidité ou des atmosphères corrosives, peuvent accélérer la dégradation des composants et augmenter les taux de panne.

• Niveaux de contrainte

La contrainte ou la charge opérationnelle appliquée à un composant ou à un équipement peut influencer le taux de panne. Des niveaux de contrainte plus élevés peuvent entraîner des intervalles plus courts entre les pannes.

• Vieillissement et usure

Avec le temps, les composants vieillissent et s’usent, ce qui peut entraîner une augmentation du taux de panne. Un entretien régulier et des mesures préventives permettent d’atténuer ce risque.

• Pratiques de maintenance

L'efficacité des pratiques de maintenance, notamment la maintenance préventive et la surveillance de l'état des équipements, peut influencer considérablement les résultats.

• Conception et ingénierie

Le rôle de la criticité dans l’interprétation du taux de panne

Deux machines peuvent avoir le même taux de panne, mais avec des impacts totalement différents. Une panne sur un équipement critique peut :

• Arrêter toute la chaîne de production,
• Bloquer une ligne logistique,
• Provoquer des rebuts coûteux,
• Ou mettre en danger la sécurité.

À l’inverse, une panne sur un équipement auxiliaire peut ne générer qu’un simple ralentissement.
Le taux de panne brut ne fait pas cette distinction.

C’est pourquoi il doit toujours être interprété à la lumière de la criticité : un taux de panne faible sur un actif critique est souvent plus préoccupant qu’un taux deux fois plus élevé sur un équipement secondaire.

Comment relier le taux de panne au MTBF (Temps Moyen Entre Pannes) ?

Le taux de panne et le MTBF sont deux façons différentes de décrire exactement la même réalité : la fréquence à laquelle un équipement tombe en panne.

• Pour rappel, le taux de panne indique combien de pannes surviennent pendant une période donnée (par exemple : 0,025 panne par an).
• Le MTBF indique combien de temps s’écoule en moyenne entre deux pannes.

Ces deux notions sont liées très simplement :
👉 si une machine tombe rarement en panne, l’intervalle entre deux défaillances est long ;
👉 si elle tombe souvent en panne, cet intervalle est court.

C’est pourquoi le MTBF est tout simplement l’inverse du taux de panne.

MTBF = 1 / taux de panne

Exemple : Si le taux de panne est de 0,025 panne par an, cela signifie qu’en moyenne, la machine tombe en panne 2,5 % d’une fois par an. Converti en intervalle, cela correspond à 1 panne tous les 40 ans.

Comprendre cette relation aide les équipes de maintenance à interpréter correctement leurs données.

Présentés ensemble, ces indicateurs permettent d’évaluer plus précisément la fiabilité d’un équipement, de comparer plusieurs actifs entre eux, et d’adapter les stratégies de maintenance préventive.

Comment tirer le meilleur parti du calcul de taux de panne ?

Voici tous nos conseils pour exploiter au mieux le taux de panne : 

• Veillez à maintenir la cohérence des unités de temps utilisées (par exemple, heures, jours, années) pour le nombre de pannes et les heures de fonctionnement.
  
  
• Indiquez la période ou la durée pendant laquelle les mesures ou les calculs seront effectués. S'agit-il d'évaluer les taux de défaillance à court ou à long terme ? La période considérée peut avoir une incidence importante sur les résultats.
  
  
• Définissez les exclusions et exceptions. Certains événements ou conditions peuvent ne pas être considérés comme faisant partie du champ d'application. Par exemple, vous pouvez exclure les défaillances causées par une utilisation abusive délibérée ou par des facteurs externes indépendants de notre volonté.
  
  
• Utilisez un logiciel de gestion de maintenance assistée (GMAO) pour une surveillance continue