What Is (Wrong With) MTTF and MTBF?
Le Mean Time To Failure (MTTF) et le Mean Time Between Failures (MTBF) sont des indicateurs de fiabilité largement utilisés, mais ils comptent également parmi les plus mal compris. Dans de nombreuses organisations, les valeurs de MTTF et de MTBF sont considérées comme des références pratiques pour planifier la maintenance, remplacer des composants ou définir les intervalles d'entretien. Une hypothèse courante consiste à penser qu'un équipement présentant un MTTF de 1 000 heures fonctionnera de manière fiable jusqu'à cette échéance.
En réalité, le MTTF et le MTBF ne représentent pas une période exempte de défaillances. Il s'agit de moyennes statistiques de variables aléatoires, dont la signification pratique dépend fortement de la nature du processus de défaillance. Selon qu'un équipement est soumis à des défaillances de jeunesse (wear-in), à de l'usure (wear-out) ou à un autre type de comportement de défaillance, une proportion importante d'équipements peut déjà avoir connu une défaillance avant que le MTTF ou le MTBF ne soit atteint. Dans certains cas, une utilisation incorrecte de ces indicateurs peut conduire à une maintenance inutile, voire générer des défaillances supplémentaires.
Pour les propriétaires d'actifs, les responsables maintenance et les ingénieurs fiabilité, cela représente un défi majeur. Des décisions fondées sur une mauvaise interprétation des indicateurs de fiabilité peuvent avoir un impact sur la disponibilité, les coûts, la sécurité et l'efficacité de la maintenance. Une meilleure compréhension de la véritable signification du MTTF et du MTBF permet d'éviter les interprétations simplistes et de prendre de meilleures décisions en matière de fiabilité et de gestion des actifs.
Ce webinaire propose une explication simple et visuelle du MTTF et du MTBF, de leur relation avec les fonctions de densité de probabilité (Probability Density Functions) et les courbes de fiabilité, ainsi que des situations dans lesquelles ces indicateurs doivent être utilisés avec prudence.
Contenu du webinaire
Introduction aux processus aléatoires
- Pourquoi des équipements apparemment identiques peuvent tomber en panne à des moments différents.
- Ce que cela signifie pour la maintenance et l'analyse de la fiabilité.
Comprendre les courbes de densité de probabilité
- Introduction à la fonction de densité de probabilité (Probability Density Function – PDF).
- Comment les différentes formes de courbe reflètent différents comportements de défaillance.
La courbe de fiabilité
- Comment la fiabilité évolue au fil du temps ou de l'utilisation.
- Explication visuelle de la relation entre la courbe de fiabilité et la fonction de densité de probabilité.
Que signifie réellement la "moyenne" d'une variable aléatoire ?
- Pourquoi la moyenne constitue un point d'équilibre statistique.
- Comment ce concept est lié au MTTF et au MTBF.
Les défaillances de jeunesse et l'usure
- Comment les différents types de défaillance influencent l'interprétation du MTTF et du MTBF.
- Pourquoi les équipements présentant des défaillances de jeunesse ne doivent pas être systématiquement entretenus ou remplacés.
Utiliser le MTTF et le MTBF dans les décisions de maintenance
- Dans quelles situations ces indicateurs peuvent fournir des informations utiles.
- Dans quels cas s'y fier peut conduire à de mauvaises décisions en matière de maintenance ou de fiabilité.
Ce que vous apprendrez
Vous découvrirez comment les courbes de densité de probabilité décrivent les différents comportements de défaillance, notamment les défaillances de jeunesse (wear-in) et les phénomènes d'usure (wear-out). Le webinaire expliquera également pourquoi la moyenne d'une variable aléatoire ne constitue pas un seuil réel de défaillance, et comment la nature du processus de défaillance influence la proportion d'équipements susceptibles d'avoir déjà défailli lorsque le MTTF ou le MTBF est atteint.
Participez à ce webinaire pour acquérir une compréhension plus précise du MTTF et du MTBF et prendre des décisions de maintenance et de fiabilité mieux éclairées.
Informations pratiques
14h45 Accueil sur la plateforme BEMAS Live Learning
15h00 Début de la présentation
16h00 Conclusion et séance de questions-réponses
À propos de l'intervenant
Dr Christopher Jackson, PhD, directeur d'Acuitas Ltd, est un spécialiste de l'ingénierie de la fiabilité, expert en logistique et dirigeant reconnu, fort d'une vaste expérience dans l'accompagnement des organisations pour améliorer la fiabilité de leurs produits et de leurs processus.
Le Dr Jackson a obtenu son doctorat en ingénierie de la fiabilité à l'Université du Maryland en 2011. En tant que directeur d'Acuitas Reliability, il a accompagné des organisations dans de nombreux secteurs, notamment les dispositifs médicaux, les véhicules militaires, les petits satellites et les systèmes de santé.
Après une carrière de dix-sept ans au sein de l'armée australienne, où il a exercé les fonctions de Senior Reliability Engineer avant de prendre sa retraite avec le grade de lieutenant-colonel, il a fondé le Center for the Safety and Reliability of Autonomous Systems à l'UCLA.
Auteur de plusieurs ouvrages de référence sur la fiabilité et le management, il dispense également des formations professionnelles ainsi que des enseignements de niveau postuniversitaire. Le Dr Jackson est Certified Reliability Engineer auprès de l'American Society for Quality (ASQ), membre d'Engineers Australia et Chartered Professional Engineer.
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