Qu’est-ce que le MTBF, le temps moyen entre pannes ?
Le temps moyen entre pannes dit la fiabilité d’une machine : ce qu’il est, pourquoi il compte, comment le calculer et comment l’améliorer.
Le temps moyen entre pannes, MTBF (mean time between failures), est le temps de fonctionnement total d’un bien réparable divisé par le nombre de pannes qu’il a eues sur ce temps. Il dit à quelle fréquence une machine tombe en panne, en moyenne, sur une période ; il ne dit pas combien de temps une machine donnée fonctionnera avant sa prochaine panne, et il ne vaut que ce que vaut le décompte des pannes derrière lui.
Ce qu’il est, et ce que sont ses voisins
Le vocabulaire de la sûreté de fonctionnement de la CEI (IEC 60050-192) définit la famille d’indicateurs ensemble, et les distinctions comptent.
| Indicateur | S’applique à | Définition |
|---|---|---|
| MTBF | Un bien réparable | Temps moyen de fonctionnement entre pannes |
| MTTF | Un bien non réparable | Temps moyen de fonctionnement jusqu’à la panne, sa durée de vie |
| MTTR | Un bien réparable | Temps moyen de rétablissement, de la panne au retour en service |
| Disponibilité | Un bien réparable | MTBF divisé par la somme du MTBF et du MTTR : la part du temps où le bien peut remplir sa fonction |
Le temps de fonctionnement est le temps où le bien tourne, pas le temps calendaire : une pompe à l’arrêt un week-end ne gagne aucune heure de fonctionnement. Une panne est un évènement défini d’avance, la fin de l’aptitude du bien à remplir sa fonction ; un arrêt de maintenance n’en est pas une.
Comment le calculer
MTBF = heures de fonctionnement sur la période / nombre de pannes sur la période.
Une pompe est prévue pour un poste de 12 heures. Elle fonctionne 10 heures, tombe en panne 4 fois, et les 4 réparations prennent 2 heures en tout.
- MTBF = 10 / 4 = 2,5 heures.
- MTTR = 2 / 4 = 0,5 heure.
- Disponibilité = 2,5 / (2,5 + 0,5) = 83,3 %.
La même arithmétique sur un parc donne un MTBF de parc : 40 pompes, 20 000 heures de fonctionnement et 16 pannes donnent 1 250 heures entre pannes, pour le parc. Aucune pompe en particulier n’est promise à 1 250 heures.
Ce qu’il ne dit pas
- Ce n’est pas une durée de vie. Quand les pannes arrivent à un taux constant, la probabilité qu’un bien tienne tout son MTBF sans panne est e-1, soit 36,8 %. Deux biens sur trois tombent en panne avant le MTBF ; la moyenne est tirée vers le haut par ceux qui durent.
- Il suppose un taux constant. Le taux de panne de la plupart des équipements n’est pas constant : plus élevé au début, quand les défauts de fabrication se révèlent, et à la fin, quand les pièces s’usent. Un seul MTBF sur la vie d’un bien cache les deux.
- Un MTBF prédit n’est pas un MTBF mesuré. Les méthodes de recueil comme la MIL-HDBK-217F (1991, notice 2 de 1995) somment les taux de panne prédits des composants ; ce sont des outils de conception, et les données de terrain s’en écartent régulièrement d’un facteur important. Un chiffre sur une fiche technique dit quelle méthode l’a produit, ou il dit peu.
- Il dépend du décompte. Deux sites qui comptent les pannes différemment produisent des MTBF qu’on ne peut pas comparer. La norme ISO 14224, sur la collecte et l’échange de données de fiabilité et de maintenance, existe pour cette raison : une taxonomie des équipements, des modes de défaillance et de ce qui compte comme une panne.
Comment l’améliorer
- Compter de la même façon partout. Écrire ce qu’est une panne pour chaque classe d’équipement, et enregistrer chacune avec sa date, son mode et son temps de réparation. Le MTBF devient comparable entre sites et entre années.
- Regarder les séries avant la panne. La plupart des pannes sont précédées d’un changement dans les capteurs de la machine : vibration, température, courant, pression. Marquer chaque panne sur les séries enregistrées, et les heures qui la précèdent, transforme un décompte en jeu de données labélisé.
- Passer des intervalles à la durée de vie restante. Avec assez de pannes labélisées, un modèle estime pour chaque machine le temps qui reste avant la prochaine, au lieu d’une moyenne de parc. Le jeu de données de référence de ce problème est le C-MAPSS de la NASA (Saxena et al., 2008) : des turboréacteurs simulés jusqu’à la panne, 21 capteurs chacun, en quatre flottes.
- Valider à un point de fonctionnement. Une estimation souvent fausse coûte des arrêts inutiles ; une estimation tardive coûte des pannes. Le modèle est jugé sur des machines mises de côté, à la précision et au préavis que le plan de maintenance demande, avant de changer quoi que ce soit au plan.
Dans Upalgo Labeling Timeseries, un ingénieur marque les pannes sur les séries d’un parc, et une colonne calculée donne, en chaque point, le temps restant avant le prochain évènement labélisé : la cible sur laquelle un modèle de durée de vie restante s’entraîne. Le logiciel et la page analyse de données de capteurs décrivent le déroulement.
Sources
- CEI, IEC 60050-192, Vocabulaire électrotechnique international, partie 192 : sûreté de fonctionnement, 2015.
- Département de la Défense des États-Unis, MIL-HDBK-217F, Reliability Prediction of Electronic Equipment, 1991, notice 2, 1995.
- ISO, ISO 14224:2016, Industries du pétrole, de la pétrochimie et du gaz naturel : collecte et échange de données de fiabilité et de maintenance des équipements, 2016.
- A. Saxena, K. Goebel, D. Simon, N. Eklund, Damage Propagation Modeling for Aircraft Engine Run-to-Failure Simulation, IEEE PHM, 2008.
Publié en mai 2022 ; réécrit en septembre 2026 avec les définitions de la CEI, un exemple corrigé, ce que l’indicateur ne dit pas, et le chemin d’un décompte de pannes à un modèle de durée de vie restante.