INTEGRATION DES INDICATEURS CLES ET LES RATIOS DANS UN GMAO

Abstract

Ce mémoire a pour objectif d’étudier et d’améliorer le système de gestion de maintenance assistée par ordinateur (GMAO) en intégrant des indicateurs clés de performance (KPI) et des ratios opérationnels comme base d’évaluation de l’efficacité des activités de maintenance et d’aide à la prise de décision au sein des entreprises industrielles. L’étude adopte une approche technico-analytique, comprenant l’analyse d’un système GMAO actuellement utilisé dans une entreprise industrielle, l’évaluation des indicateurs en place, ainsi que la proposition de nouveaux indicateurs visant à optimiser la maintenance. Un travail de conception d’une base de données dédiée a été réalisé, ainsi que le développement d’un prototype de logiciel de maintenance à l’aide d’outils de programmation simples, permettant le suivi et l’analyse des données. Le mémoire met en lumière l’importance de s’orienter vers des systèmes de maintenance intelligents capables de traiter l’information en temps réel et d’aligner la performance opérationnelle sur les objectifs stratégiques de l’entreprise, en particulier dans le contexte de la transition vers l’industrie. Le projet a rencontré plusieurs défis, notamment des aspects techniques liés à l’intégration des données et au développement logiciel, soulignant ainsi le besoin de compétences pluridisciplinaires. L’étude recommande l’adoption d’outils d’analyse avancés et l’élargissement de l’utilisation des techniques de maintenance prédictive afin d’améliorer la performance opérationnelle et technique des entreprises.

This thesis aims to study and enhance the Computerized Maintenance Management System (GMAO) by integrating Key Performance Indicators (KPIs) and operational ratios as a foundation for evaluating maintenance efficiency and improving decision-making within industrial organizations. The study follows a technical-analytical approach, involving an assessment of a currently implemented GMAO system in an industrial setting, an evaluation of the performance indicators in use, and the proposal of new indicators to optimize maintenance operations. Additionally, a dedicated database was designed, and a prototype maintenance software was developed using basic programming tools, enabling data tracking and analysis. The thesis highlights the importance of transitioning towards intelligent maintenance systems capable of real-time data processing and aligning operational performance with the strategic goals of the organization, especially within the framework of Industry. The project encountered several challenges, particularly technical ones related to data integration and software development, emphasizing the need for multidisciplinary expertise. The study recommends the adoption of advanced analytical tools and the broader application of predictive maintenance techniques to enhance both operational and technical performance in industrial environments.

تهدف هذه المذكرة إلى دراسة وتطوير نظام الصيانة المحوسبة (GMAO) من خلال دمج مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) والنسب التشغيلية كأساس لتقييم فعالية أنشطة الصيانة وتحسين اتخاذ القرار داخل المؤسسات الصناعية. وقد اعتمدت الدراسة على مقاربة تحليلية تقنية، تضمنت تحليل نظام GMAO مستخدم حاليًا داخل مؤسسة صناعية، وتقييم المؤشرات المعتمدة، مع اقتراح مؤشرات جديدة تهدف لتحسين الصيانة. كما تم العمل على تصميم قاعدة بيانات مخصصة وتطوير نموذج أولي لبرنامج صيانة باستخدام أدوات برمجية بسيطة، بما يتيح تتبع البيانات وتحليلها. أبرزت المذكرة أهمية التوجه نحو أنظمة صيانة ذكية قادرة على المعالجة اللحظية للمعلومات، وربط الأداء الميداني بالأهداف الاستراتيجية للمؤسسة، لاسيما في سياق التحول نحو الصناعة. وقد واجه المشروع عدّة تحديات، أهمها الجوانب التقنية المرتبطة بدمج البيانات وتطوير البرمجيات، ما يبرز الحاجة إلى كفاءات متعددة التخصصات. توصي الدراسة بضرورة اعتماد أدوات تحليل متقدمة، وتوسيع نطاق استخدام تقنيات الصيانة التنبؤية لتعزيز الأداء التشغيلي والتقني للمؤسسات