Exercices Corrigés Pareto Maintenance Industrielle

Voici une série d’exercices corrigés sur l’utilisation du diagramme de Pareto dans le cadre de la maintenance industrielle. Ces exercices visent à illustrer comment appliquer cette méthode pour identifier les causes principales des pannes ou des problèmes dans un environnement industriel, et comment prioriser les actions correctives.

Exercice 1 : Identification des causes de pannes

Enoncé :
Dans une usine, plusieurs équipements tombent en panne de manière répétée. Les équipes de maintenance ont identifié plusieurs causes de pannes, ainsi que le nombre d’occurrences pour chaque cause durant le dernier mois :

Cause de panne	Nombre d’occurrences
Surchauffe	20
Problème de lubrification	15
Défaut électrique	10
Usure mécanique	5
Mauvais alignement	8
Erreur humaine	2

Objectif :

Créer un diagramme de Pareto pour identifier les causes principales des pannes.
Déterminer quelles causes doivent être priorisées pour réduire les pannes.

Solution :

Étape 1 : Calcul des occurrences cumulées.
On commence par classer les causes de panne par ordre décroissant du nombre d’occurrences.

Cause de panne	Nombre d’occurrences	Cumul des occurrences	Pourcentage cumulatif
Surchauffe	20	20	34,48%
Problème de lubrification	15	35	60,34%
Défaut électrique	10	45	77,59%
Mauvais alignement	8	53	91,38%
Usure mécanique	5	58	100%
Erreur humaine	2	60	100%

Étape 2 : Tracer le diagramme de Pareto.

Sur l’axe des abscisses (x), on place les différentes causes de panne classées par ordre décroissant.
Sur l’axe des ordonnées (y), on indique le nombre d’occurrences.
Ensuite, on trace le pourcentage cumulatif sous forme de courbe pour visualiser les causes principales. D’après les résultats :
Les causes “Surchauffe” et “Problème de lubrification” représentent environ 60% des pannes. Ces deux causes doivent donc être priorisées pour réduire les pannes totales.

Conclusion :
En se concentrant sur la résolution des problèmes de surchauffe et de lubrification, l’usine pourrait réduire la majorité de ses pannes.

Exercice 2 : Analyse des interventions de maintenance

Enoncé :
Une équipe de maintenance doit prioriser les interventions pour maximiser l’efficacité du service. Voici les données collectées concernant les interventions effectuées sur différents équipements au cours des 6 derniers mois :

Équipement	Nombre d’interventions
Pompe hydraulique	18
Convoyeur	10
Compresseur	25
Four industriel	8
Système de refroidissement	14
Machine d’emballage	20

Objectif :

Construire un diagramme de Pareto pour visualiser les équipements nécessitant le plus d’interventions.
Proposer une stratégie d’intervention pour optimiser la maintenance.

Solution :

Étape 1 : Classer les équipements par nombre d’interventions.

Équipement	Nombre d’interventions	Cumul des interventions	Pourcentage cumulatif
Compresseur	25	25	28,41%
Machine d’emballage	20	45	51,14%
Pompe hydraulique	18	63	71,59%
Système de refroidissement	14	77	87,50%
Convoyeur	10	87	98,86%
Four industriel	8	95	100%

Étape 2 : Tracer le diagramme de Pareto.

On classe les équipements en fonction du nombre d’interventions.
La courbe cumulative montre que les trois équipements principaux (compresseur, machine d’emballage, et pompe hydraulique) représentent environ 72% des interventions.

Conclusion :
Pour optimiser la maintenance, il serait logique de concentrer les efforts de maintenance préventive sur les trois équipements principaux (compresseur, machine d’emballage, et pompe hydraulique). Une inspection plus approfondie de ces équipements pourrait réduire les interventions globales.

Exercice 3 : Analyse des coûts de maintenance

Enoncé :
Une usine souhaite réduire les coûts de maintenance. Les dépenses de maintenance pour chaque type d’équipement au cours de l’année passée sont répertoriées dans le tableau suivant :

Équipement	Coût de maintenance (en €)
Machine de découpe	12 000
Four industriel	25 000
Pompe de circulation	18 000
Système de ventilation	10 000
Compresseur	22 000
Convoyeur	8 000

Objectif :

Construire un diagramme de Pareto pour identifier les équipements générant le plus de coûts.
Suggérer une stratégie pour réduire les dépenses.

Solution :

Étape 1 : Classer les équipements par coûts de maintenance.

Équipement	Coût de maintenance (en €)	Cumul des coûts	Pourcentage cumulatif
Four industriel	25 000	25 000	28,74%
Compresseur	22 000	47 000	54,02%
Pompe de circulation	18 000	65 000	74,71%
Machine de découpe	12 000	77 000	88,51%
Système de ventilation	10 000	87 000	100%
Convoyeur	8 000	95 000	100%

Étape 2 : Tracer le diagramme de Pareto.

Le diagramme montre que les trois équipements principaux (four industriel, compresseur, et pompe de circulation) génèrent environ 75% des coûts de maintenance.

Conclusion :
Pour réduire les coûts, il est recommandé d’inspecter de plus près les raisons des coûts élevés de maintenance pour le four industriel, le compresseur, et la pompe de circulation. L’optimisation de ces équipements pourrait considérablement réduire les coûts de maintenance totaux.

Exercice 4 : Maintenance des arrêts non planifiés

Enoncé :
L’usine enregistre plusieurs arrêts non planifiés chaque mois. Voici les données pour le mois dernier :

Cause d’arrêt	Nombre d’arrêts
Panne de moteur	6
Défaut d’alimentation électrique	4
Problème de contrôle automatique	5
Système de refroidissement	2
Erreur de l’opérateur	3

Objectif :

Utiliser le diagramme de Pareto pour prioriser les causes d’arrêts.
Proposer une action corrective.

Solution :

Étape 1 : Classer les causes d’arrêt par nombre d’occurrences.

Cause d’arrêt	Nombre d’arrêts	Cumul des arrêts	Pourcentage cumulatif
Panne de moteur	6	6	31,58%
Problème de contrôle automatique	5	11	57,89%
Défaut d’alimentation électrique	4	15	78,95%
Erreur de l’opérateur	3	18	94,74%
Système de refroidissement	2	20	100%

Étape 2 : Tracer le diagramme de Pareto.

Conclusion :
Les pannes de moteur et les problèmes de contrôle automatique sont responsables de plus de la moitié des arrêts non planifiés. Une maintenance préventive ciblée sur ces systèmes permettrait de réduire de manière significative les arrêts non planifiés.

Voici une série d’exercices corrigés sur l’application du diagramme de Pareto dans le cadre de la maintenance prédictive. Ces exercices visent à montrer comment utiliser la loi de Pareto pour identifier les facteurs principaux responsables des défaillances d’équipements et prioriser les actions de maintenance prédictive.

Exercice 1 : Analyse des causes de pannes récurrentes

Enoncé :
Dans une usine de production, les capteurs installés sur plusieurs équipements industriels collectent des données qui permettent de prédire les pannes potentielles. Le tableau ci-dessous répertorie les différentes causes de pannes et le nombre de prédictions de pannes associées pour chaque cause au cours du dernier trimestre :

Cause de panne prévisible	Nombre de prédictions
Surchauffe des moteurs	25
Problème de lubrification	18
Usure des roulements	12
Défaut d’alignement	10
Variations de tension électrique	5
Fuites dans le circuit hydraulique	6
Erreur dans les capteurs	4

Objectif :

Créer un diagramme de Pareto pour identifier les causes principales de pannes prévisibles.
Déterminer quelles causes doivent être priorisées pour une intervention de maintenance prédictive.

Solution :

Étape 1 : Classer les causes par ordre décroissant des prédictions.

Cause de panne prévisible	Nombre de prédictions	Cumul des prédictions	Pourcentage cumulatif
Surchauffe des moteurs	25	25	36,23%
Problème de lubrification	18	43	62,32%
Usure des roulements	12	55	79,71%
Défaut d’alignement	10	65	94,20%
Fuites dans le circuit hydraulique	6	71	100%
Variations de tension électrique	5	76	100%
Erreur dans les capteurs	4	80	100%

Étape 2 : Tracer le diagramme de Pareto.

Sur l’axe des abscisses, on place les différentes causes classées par ordre décroissant.
Sur l’axe des ordonnées, on place le nombre de prédictions pour chaque cause.
On trace également la courbe du pourcentage cumulatif.

Analyse :
Les trois principales causes de pannes prévisibles (surchauffe des moteurs, problème de lubrification et usure des roulements) représentent environ 80% des prédictions de pannes. Ces trois causes devraient donc être priorisées dans la maintenance prédictive pour réduire les risques de défaillances.

Conclusion :
En concentrant les efforts de maintenance prédictive sur la surchauffe des moteurs, les problèmes de lubrification et l’usure des roulements, l’usine peut anticiper la majorité des pannes et optimiser ses ressources.

Exercice 2 : Analyse des coûts de maintenance prédictive

Enoncé :
Une entreprise souhaite prioriser ses actions de maintenance prédictive en se basant sur les coûts associés aux différentes causes de pannes prévisibles. Voici les coûts estimés pour chaque cause de panne si elle n’est pas prévenue :

Cause de panne prévisible	Coût associé (en €)
Surchauffe des moteurs	30 000
Usure des roulements	15 000
Problème de lubrification	12 000
Défaut d’alignement	10 000
Fuites dans le circuit hydraulique	8 000
Variations de tension électrique	5 000

Objectif :

Créer un diagramme de Pareto pour identifier les causes de pannes ayant les plus gros impacts financiers.
Proposer une stratégie de priorisation pour la maintenance prédictive.

Solution :

Étape 1 : Classer les causes par ordre décroissant des coûts.

Cause de panne prévisible	Coût associé (en €)	Cumul des coûts	Pourcentage cumulatif
Surchauffe des moteurs	30 000	30 000	37,04%
Usure des roulements	15 000	45 000	55,56%
Problème de lubrification	12 000	57 000	70,37%
Défaut d’alignement	10 000	67 000	82,72%
Fuites dans le circuit hydraulique	8 000	75 000	92,59%
Variations de tension électrique	5 000	80 000	100%

Étape 2 : Tracer le diagramme de Pareto.

Le diagramme montre que les coûts liés à la surchauffe des moteurs, à l’usure des roulements et aux problèmes de lubrification représentent environ 70% des coûts totaux de maintenance prédictive.

Conclusion :
L’entreprise doit prioriser la maintenance prédictive pour éviter les pannes de surchauffe des moteurs, l’usure des roulements et les problèmes de lubrification, car ces causes ont les plus gros impacts financiers.

Exercice 3 : Maintenance prédictive des pannes liées à l’usure

Enoncé :
L’analyse des capteurs de surveillance dans une usine montre plusieurs types d’usure des équipements qui pourraient entraîner des pannes. Voici les types d’usure détectés et le nombre d’occurrences de chaque type d’usure :

Type d’usure	Nombre d’occurrences
Usure des roulements	35
Usure des courroies	20
Usure des engrenages	15
Usure des pièces de friction	10
Usure des joints d’étanchéité	5

Objectif :

Créer un diagramme de Pareto pour prioriser les types d’usure à traiter en premier.
Recommander des actions de maintenance prédictive.

Solution :

Étape 1 : Classer les types d’usure par nombre d’occurrences.

Type d’usure	Nombre d’occurrences	Cumul des occurrences	Pourcentage cumulatif
Usure des roulements	35	35	44,87%
Usure des courroies	20	55	70,51%
Usure des engrenages	15	70	89,74%
Usure des pièces de friction	10	80	95,95%
Usure des joints d’étanchéité	5	85	100%

Étape 2 : Tracer le diagramme de Pareto.

Le diagramme montre que l’usure des roulements et des courroies représente plus de 70% des occurrences d’usure détectée.

Conclusion :
La maintenance prédictive doit prioritairement se concentrer sur la surveillance et le remplacement préventif des roulements et des courroies, car ces deux types d’usure sont responsables de la majorité des occurrences de défaillance possible.

Voici la suite de la solution pour l’exercice 4 :

Exercice 4 : Analyse des temps d’arrêt évités (suite)

Enoncé :
Une entreprise analyse les données prédictives des capteurs pour évaluer le temps d’arrêt potentiel que chaque type de panne peut causer. Voici le temps estimé d’arrêt (en heures) pour chaque cause si elle n’est pas traitée à temps :

Cause de panne prévisible	Temps d’arrêt évité (en heures)
Surchauffe des moteurs	50
Usure des roulements	30
Problème de lubrification	20
Défaut d’alignement	15
Fuites dans le circuit hydraulique	10

Objectif :

Construire un diagramme de Pareto pour déterminer quelles pannes doivent être priorisées afin d’éviter le maximum de temps d’arrêt.
Suggérer un plan d’action pour la maintenance prédictive.

Solution :

Étape 1 : Classer les causes de pannes par temps d’arrêt évité.

Cause de panne prévisible	Temps d’arrêt évité (en heures)	Cumul des arrêts évités	Pourcentage cumulatif
Surchauffe des moteurs	50	50	40%
Usure des roulements	30	80	64%
Problème de lubrification	20	100	80%
Défaut d’alignement	15	115	92%
Fuites dans le circuit hydraulique	10	125	100%

Étape 2 : Tracer le diagramme de Pareto.

On classe les causes par ordre décroissant de temps d’arrêt évité.
L’axe des abscisses représente les différentes causes, et l’axe des ordonnées le temps d’arrêt évité (en heures).
On trace aussi la courbe du pourcentage cumulatif.

Analyse :
Le diagramme montre que la surchauffe des moteurs, l’usure des roulements, et les problèmes de lubrification représentent à eux seuls 80% des temps d’arrêt évités. Par conséquent, il serait judicieux de prioriser la surveillance et la maintenance de ces éléments pour éviter la majorité des arrêts non planifiés.

Conclusion :
Pour maximiser l’efficacité de la maintenance prédictive, l’entreprise devrait concentrer ses efforts sur la prévention des pannes liées à la surchauffe des moteurs et l’usure des roulements, qui sont les principales sources de temps d’arrêt potentiel. L’optimisation de la lubrification des machines devrait également être surveillée régulièrement.

Résumé des exercices

Ces exercices illustrent comment appliquer la méthode de Pareto en maintenance prédictive pour identifier les principales causes de pannes ou d’usure, et prioriser les interventions de maintenance. Le diagramme de Pareto aide à concentrer les ressources et les efforts de maintenance sur les facteurs les plus critiques, permettant ainsi d’optimiser les performances des équipements et de minimiser les arrêts non planifiés.