Mesures de la rentabilité des logiciels de GMAO

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1 Titre de la communication: Mesures de la rentabilité des logiciels de GMAO Auteur: Jean-Louis PEAUCELLE Département Economie Gestion Ecole Normale Supérieure de Cachan 61 Avenue du Président Wilson Cachan Cedex Correspondance au 21 Rue de Presbourg Paris tél. + fax (33) Thèmes du congrès: Management de la + Systèmes d'information et de communication Résumé court: La Gestion de Maintenance Assistée par Ordinateur (GMAO) diminue les pertes de production liées aux pannes. En termes théoriques, la baisse des coûts déplace l'optimum de la vers une meilleure disponibilité. Un audit mené dans une grande entreprise française précise méthode et résultats chiffrés. Les données mémorisées dans le logiciel de GMAO peuvent nourrir un tableau de bord des impacts économiques. Mots clés: GMAO, rentabilité, impact économique, disponibilité, tableaux de bord. Key words: MMIS, profitability, economic impact, availability, reporting. 1 JL Peaucelle Albi 1997

2 Mesures de la rentabilité des logiciels de GMAO A l'origine de cette communication, une demande très concrète d'une entreprise qui voulait savoir si son investissement en GMAO était rentable. La réponse était positive non pas que les coûts de l'administration de la aient diminué mais parce que les pannes étaient moins nombreuses. De ce travail concret, je suis remonté vers la possibilité de montrer ces gains sur toutes les applications de GMAO et j'ai compris l'arbitrage entre coûts de et pertes de production. De là a découlé la partie théorique de cette communication, la possibilité que les dépenses de augmentent par l'effet d'une diminution des coûts, liée par exemple à une GMAO. C'est par cette partie théorique que je vais commencer cette communication. 1) L'arbitrage entre les pertes de production et les coûts de Les responsables industriels considèrent souvent la comme une dépense obligatoire mais irritante. On ne sait pas fixer le budget de la sauf par rapport au passé et les dépassements sont nombreux, sans qu'on n'y puisse grand chose. Comment refuser une facture de réparation quand on a besoin de la machine? Dans les ouvrages sur la, on justifie les actions engagées par l'amélioration de l'engagement des machines. Les spécialistes japonais de la TPM (Nakajima, 1986, et Shirose, 1984) consacrent toujours une partie de leurs ouvrages au calcul des "pertes qui entravent l'amélioration du rendement". Et les premières d'entre elles sont liées aux arrêts de la production à cause des pannes et des réglages. Ils calculent un "taux de marche calendaire". taux de marche calendaire = temps de charge - temps d'arrêt [1] temps de charge Les arrêts sont les "préparatifs, les réglages, les changements, les pannes". On remarque que ces auteurs considèrent globalement deux phénomènes bien distincts, celui des pannes et celui des changements de fabrication, sans doute pour des raisons de facilité de saisie des informations en usine. Le point de vue "européen" sur la question isole plutôt les arrêts liés aux pannes en calculant un taux de disponibilité qui ne prend en compte que les arrêts pour panne. 2 JL Peaucelle Albi 1997

3 taux de disponibilité = temps de charge - temps de panne [2] temps de charge Les pertes de production liées aux pannes sont rarement transformées en montant financier. On trouve dans l'ouvrage de Monchy (1987) et dans celui de Boucly et Ogus (1987) l'exposé clair d'un arbitrage entre coûts de et pertes de production. Mais le passage de la disponibilité aux pertes financières n'y est pas abordé. Ce raisonnement d'optimum du coût total est fondamental. On raisonne pour une période donnée, par exemple pour la vie entière des machines. Plus les dépenses de sont importantes, plus on peut éviter les pannes (remplacement systématique des pièces usées, vérification technique régulière, rebut des matériels anciens,...) et diminuer la durée des pannes (intervention rapide, pièces de rechange en stock, matériel de secours mis en service provisoirement,..). Ce résultat est mesurable, par exemple par le taux d'indisponibilité. Si on a éliminé toutes les méthodes de surclassées en coût au regard de la disponibilité résultante, l'indisponibilité est une fonction décroissante des dépenses de (figure 1). coût Plus on dépense en, plus on permet à l'équipement de fonctionner sans panne méthodes de efficaces Zone de méthodes inefficaces 0% indisponibilité 100% Figure 1 Efficacité et coût des diverses méthodes de Le résultat de la est d'améliorer la disponibilité des équipements. Quand ils sont en panne, on ne produit plus. tout 3 JL Peaucelle Albi 1997

4 temps de panne est une perte. Les pertes de production sont souvent proportionnelles au temps de panne. Le coût total de la est la somme des dépenses directes et des pertes de production. Ces deux fonctions varient en sens inverse en fonction d'un taux d'indisponibilité. Le bon niveau de dépenses de est celui pour lequel le coût total est minimum. On peut fixer ainsi le budget optimum de la en fonction de l'impact économique des pannes sur la production (figure 2). Quand les pannes coûtent cher, on dépense beaucoup afin qu'il y ait très peu de pannes. Quand les pannes n'ont pas beaucoup d'importance, on accepte une indisponibilité forte, on dépense peu en. 5 4,5 dépenses optimale coûts de + pertes de production 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 budget optimal de pertes de production coûts de 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 indisponibilité Figure 2 Dépenses optimales et zone de optimale Cet optimum est en fait une zone. La courbe de coût total est plate au voisinage du minimum. Avec une indisponibilité voisine, le coût total est très peu changé. Dans la zone optimale, une dépense de supplémentaire se justifie par la réduction, pour la même somme, des pertes de production. Réciproquement, une réduction des dépenses de entraîne une augmentation égale des pertes de production. Autour du point optimal, un écart de budget de n'affecte pas beaucoup le coût total. Dans la figure 2, le budget optimal de est de 0,625 et il conduit à une indisponibilité de 35%, des pertes de production de 4 JL Peaucelle Albi 1997

5 1,75 et un coût total de 2,375. Si le budget de passe à 0,4 (-36%), l'indisponibilité monte à 40%, les pertes de production croissent jusqu'à 2 (+14%) et le coût total devient 2,4 (+1%). Si au contraire, on dépense 0,9 en (+44%), l'indisponibilité descend à 30%, les pertes de production diminuent jusqu'à 1,5 (- 14%) et le coût total reste presque stable à 2,4 (+1%). Avec une marge de 1% du coût total, la zone de optimale varie de 30% à 40% en indisponibilité et de 0,4 à 0,9 en budget de, une fourchette de plus de 100%. Dans les usines, les dépenses de sont souvent budgétées à part. Les pertes de production ne sont pas visibles de la même manière (un peu dans le budget de la production mais pas en totalité). Une "non vente" n'apparaît pas dans la comptabilité. Ainsi, on a tendance à méconnaître les pertes liées aux pannes et à adopter un niveau de insuffisant. 2) l'amélioration de la fonction A matériel identique, la fonction évolue dans ses méthodes et son organisation (la TPM et la conditionnelle, par exemple), les agents sont mieux formés, les logiciels de GMAO aident l'action des intervenants. Ces trois aspects sont en complète interaction (figure 3). impact sur l'entreprise compétences humaines organisation système informatique Figure 3 Interaction des actions d'amélioration de la On ne peut pas distinguer l'effet des uns et des autres. Grâce aux logiciels, on garde mémoire des réparations précédentes, on acquiert une expérience collective, on tient compte de la probabilité de panne, on planifie les approvisionnements en pièces de rechange pour les entretiens préventifs, on coordonne mieux les intervenants extérieurs,... Il n'est pas nécessaire de distinguer l'apport de chaque élément pour identifier une amélioration. 5 JL Peaucelle Albi 1997

6 Les améliorations dans la apparaissent par un déplacement de la courbe d'efficacité (indisponibilité fonction des dépenses). Ce déplacement de la courbe vers le bas (voir figure 4) entraîne une diminution des dépenses de et/ou une diminution des pertes de production. Les deux évolutions paraissent possibles. coût efficacité de la a = gain à coût constant sur les pertes de production a b = gain à disponibilité constante sur les coûts de coût de la avec progrès des méthodes b 0% indisponibilité 100% Figure 4 Déplacement de la courbe d'efficacité de la La courbe des pertes de production ne change pas. On visualise le changement sur la figure 5. Les dépenses totales baissent. Le point optimum se déplace vers une moindre indisponibilité. Le bénéfice consiste toujours à diminuer les pertes de production. Souvent, les zones de budget optimal de, avant et après amélioration, se recouvrent largement. Les dépenses de n'ont pas de raison de changer. D'ailleurs les pratiques de fixation des budgets en fonction des années précédentes limitent les possibilités de changement. Les gains les plus apparents résident alors dans des pertes moindres en production, en un meilleur engagement de l'appareil de production. Mais on voudrait bien savoir si les dépenses de de ce nouvel optimum sont supérieures ou inférieures. Plutôt que de mener le raisonnement de manière abstraite, prenons des exemples de fonctions d'efficacité de la et de pertes de production. 6 JL Peaucelle Albi 1997

7 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 dépenses optimale coûts de + pertes de production anciens coûts nouveaux coûts 0,5 coûts de 0 x1 x0 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 indisponibilité Figure 5. Déplacement de la zone de optimale Cas N 1: On suppose que les pertes de production sont proportionnelles et que la obéit à une décroissance quadratique de son coût. Soit x le taux d'indisponibilité 0 < x < 1 Soit g(x) la fonction mesurant les pertes de production dépendant de l'indisponibilité. Supposons linéaire cette fonction: g(x) = ax 0 < a [3] Soit f 0 (x) la fonction d'efficacité de la ancienne (coût de chaque politique de caractérisée par son résultat x en termes d'indisponibilité): si 0 < x < c f 0 (x) = b(x-c) 2 avec 0 < b et 0 < c < 1 si c < x < 1 f 0 (x) = 0 [4] Supposons une amélioration proportionnelle de la : f 1 (x) = kf 0 (x) 0 < k < 1 [5] Soit x 0 l'ancien point optimal de : x 0 = c-a/2b si a < 2bc avec f 0 (x 0 ) = a 2 /4b [6] x 0 = 0 si a > 2bc avec f 0 (x 0 ) = bc 2 [7] 7 JL Peaucelle Albi 1997

8 soit x 1 le nouveau point optimal de x 1 = c-a/2bk si a < 2kbc avec f 1 (x 1 ) = a 2 /4bk [8] x 1 = 0 si a > 2kbc avec f 1 (x 1 ) = kbc 2 [9] Or k est entre 0 et 1, les nouvelles dépenses de f 1 (x 1 ) sont supérieures ou égales aux anciennes f 0 (x 0 ), sauf dans le cas où on bute sur l'axe des ordonnées (x 0 =0 et/ou x 1 = 0). si x 0 0 et x 1 0 f 1 (x 1 ) > f 0 (x 0 ) [10] Les dépenses de (optimales) peuvent s'accroître quand on diminue leur coût. Si c'est un paradoxe, ce n'est nullement une énigme. La baisse des coûts rend plus intéressantes des méthodes de plus évoluées, dont le coût est compensé par des pertes de production moindres. La figure 5 a été construite avec des fonctions correspondant à ce cas. Les paramètres ont les valeurs suivantes: a = 0,7 b = 10 c = 0,6 k = 0,7 Le budget optimal de augmente de 0,625 à 0,893 soit une augmentation de 43% malgré une baisse des coûts de 30% (k = 0,7). Le coût total initial vaut 2,375, dont 74% en pertes de production. Il baisse à la valeur de 2,107 (- 11%) par l'effet conjugué d'une baisse des pertes de production qui passent de 1,750 à 1,214 (- 31%) et de la hausse des dépenses de. Au résultat, les pertes de production ne représentent plus que 58 % du coût total. L'indisponibilité a diminué de 35 % à 24 %. Ce paradoxe ne s'observe pas toujours. Examinons une autre fonction d'efficacité de la. Cas N 2: on suppose une fonction d'efficacité de la à décroissance exponentielle sans modifier les autres hypothèses. x = taux d'indisponibilité 0 < x < 1 pertes de production g(x) = ax a > 0 [11] efficacité de la ancienne = f 0 (x) si 0 < x < c f 0 (x) = (c-x)/bx avec 0 < b et 0 < c < 1 si c < x < 1f 0 (x) = 0 [12] 8 JL Peaucelle Albi 1997

9 Supposons une amélioration proportionnelle de la : f 1 (x) = kf 0 (x) avec 0 < k < 1 [13] soit x 0 l'ancien point de optimal si abc > 1 x 0 = (c/ab) avec f 0 (x 0 ) = [( abc)-1]/b si abc < 1 x 0 = c avec f 0 (x 0 ) = 0 [14] soit x 1 le nouveau point de optimal si abc > k x 1 = (ck/ab) avec f 1 (x 1 ) = [( abck)-k]/b si abc < k x 1 = c avec f 1 (x 1 ) = 0 [15] On calcule f 1 (x 1 ) - f 0 (x 0 ) Si abc > 1 > k f 1 (x 1 ) - f 0 (x 0 ) = (1 - k)(1+ k - abc )/b [16] Cette différence est négative si abc > 1+ k [17] Dans ce cas, les nouvelles dépenses de f 1 (x 1 ) sont inférieures aux anciennes f 0 (x 0 ). Dans la figure 6, on visualise ce cas avec les valeurs suivantes des paramètres: a = 4 b = 1 c = 0,8 k = 0,4 abc = 3,2 [18] Les dépenses de optimales diminuent de 0,789 à 0,731 (- 7 %) alors que les coûts diminuent de 60 % (k = 0,4). Le coût total tombe de 2,578 à 1,863 soit une baisse de 28 % sous l'effet principal de la baisse des pertes de production de 1,789 à 1,132 soit 37 % de baisse. La part des pertes de production passe de 69 % à 61 % des pertes totales grâce à la réduction de l'indisponibilité de 45 % à 28 %. Tous les facteurs de coûts baissent mais celui qui a le plus d'effet est l'amélioration de la disponibilité et non la baisse des coûts de qui reste mineure. 9 JL Peaucelle Albi 1997

10 16 dépenses anciens coûts nouveaux coûts coûts de + pertes de production coûts de optimale 0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 x1 x0 0,3 0,35 0,4 0,45 0,5 0,55 indisponibilité Figure 6. Baisses de dépenses optimales de par baisse des coûts de Ces deux exemples permettent de conclure que les dépenses optimales de peuvent tout aussi bien croître que décroître sous l'effet d'un déplacement vers le bas de la courbe d'efficacité de la. Comme on connaît rarement la forme de la fonction f(x), il est difficile de prévoir. Cette imprévisibilité constitue un paradoxe. C'est la raison pour laquelle on ne peut pas faire apparaître les gains apportés par la GMAO par une seule décroissance des dépenses affectées à cette fonction, mais bien par une décroissance des pertes de production. Dans la réalité, on conserve constants les budgets de, on demeure sans doute dans la zone optimale. Les seuls gains visibles sont ceux de baisse des pertes de production. L'incertitude sur l'évolution des dépenses de n'existe pas si l'optimum est défini pour zéro pannes (voir figure 7). Les pertes de productions sont importantes. On dépense en jusqu'à une indisponibilité nulle. Alors l'amélioration de la fonction ne peut plus se faire par baisse de l'indisponibilité (déjà au minimum). L'amélioration s'observe dans une baisse des coûts de pour obtenir cette disponibilité totale. 10 JL Peaucelle Albi 1997

11 coût pertes de production b = gain sur les coûts de à disponibilité totale efficacité de la ancienne efficacité de la avec progrès des méthodes 0% indisponibilité Figure 7 Baisse des coûts de à indisponibilité nulle 100% NB: tous ces résultats peuvent se généraliser avec une mesure multidimensionnelle de l'efficacité de la (par exemple deux paramètres tels que disponibilité et nombre de pannes). 3) Une mesure chez un grand industriel de la chimie Une très grande entreprise de la chimie m'a demandé en 1996 d'évaluer la rentabilité d'un logiciel de GMAO, CIMIX de TSW France, installé depuis 2 ans dans quelques sites et la généralisation à tous les sites était en débat. On avait déjà tenté de réaliser diverses études économiques, mais on cherchait une baisse des dépenses de et on n'en avait pas trouvé. J'ai porté mes investigations sur les gains possibles en production. Les équipements ayant peu varié depuis 5 ans, il était possible de comparer l'intensité de leur exploitation. Mes interlocuteurs appartenaient aux services de. Ils ont eu quelques difficultés à obtenir les chiffres de compte rendus de fabrication, notées d'ailleurs à la main par le personnel des lignes de production. L'attention s'est focalisée sur trois lignes dont la 11 JL Peaucelle Albi 1997

12 disponibilité s'était améliorée. Les heures perdues en arrêts pour panne baissaient (voir tableau 1 et figure 8) Ligne A Ligne B Ligne C Tableau 1 Heures de panne par ligne de production 1400 heures de panne 1200 Ligne C Ligne B Ligne A Figure 8 Diminution du nombre d'heures de panne Cette diminution du temps perdu en pannes est valorisé au coût fixe de production formé des amortissements de machines et de la main d'œuvre ramené à l'heure de production. On trouve un total de 2,4 MF de gain entre 1993 et pannes salaires Amo Frais heures de FFixes gain Fixes production KF / H heures MF MF MF KF Ligne A ,0 961 Ligne B , Ligne C ,2 323 total Tableau 2 Valorisation de la diminution des heures de panne La diminution du nombre de pannes entraîne aussi un gain par diminution du nombre de redémarrages, durant lesquels la production est moins bonne (déclassé vendu à 80% de sa valeur). Le tableau 3 et la figure 9 montrent ces évolutions. 12 JL Peaucelle Albi 1997

13 Ligne A Ligne B Ligne C Total Tableau 3 Diminution du nombre de pannes 80 nombre de pannes Ligne C Ligne B Ligne A Figure 9 Diminution du nombre de pannes Pour valoriser ces gains, on a évalué la durée de production de déclassé au moment de chaque démarrage. On a évalué cette perte au démarrage de deux manières différentes. Tout d'abord par entretien avec les ingénieurs qui connaissaient la ligne de production. Ils ont fourni une fourchette de durée de montée en charge durant laquelle la production n'était pas aux normes (déclassés). Cette fourchette très large (de 5 à 24 heures) a été confirmée par une analyse statistique des tonnages déclassés par mois analysés en fonction du nombre d'arrêts dans le mois (pour panne ou autre). La proportionnalité apparaissait avec une pente qui était la quantité de déclassé à chaque démarrage. Ramenée à la capacité de production de chaque ligne, cette pente donne le temps de production de déclassé par démarrage. On est alors prêt pour évaluer les pertes par déclassés au moment des démarrages (voir tableau 4). La production par heure est le rapport entre la valeur produite et le temps de production. On estime la perte à 20% de la valeur de la production (écart de prix entre le produit normal et le déclassé). La perte par arrêt est obtenue par la durée de la production déclassée pour chaque arrêt 13 JL Peaucelle Albi 1997

14 (respectivement 5, 24 et 5 heures). Le gain est alors obtenue en multipliant par le nombre d'arrêts "évités". Il est considérable, près de 9 MF. C'est là que se situe principalement le gains de la GMAO dans ces trois lignes de production. nb valeur heures perte heures de perte en gain sur pannes produite production valeur production déclassé déclassés MF déclassée 1995 KF/arrêt Ligne A % Ligne B % Ligne C % Total Tableau 4 Valorisation des gains en diminution du nombre de pannes Cette évaluation a conclu à la rentabilité de la GMAO, les gains ne sont pas en diminution des coûts de. Ils viennent d'une baisse des pertes de production. Ils sont calculables avec une valorisation économique des pannes. Ils sont en outre croissants par un apprentissage organisationnel, une amélioration des méthodes, une progression des compétences. La valorisation financière des pannes demande d'évaluer la production perdue. Elle tient compte de la situation commerciale (Aurait-on pu vendre la production manquée?). Si la production perdue aurait pu être vendue, tout temps de production supplémentaire aurait augmenté les recettes (CA). La Valeur Ajoutée par heure de production est une excellente mesure des pertes. Valeur Ajoutée = Chiffre d'affaires - achats de production et de logistique Pertes de production = durée des pannes x VA [19] nombre d'heures de production Si la production supplémentaire n'aurait pas pu être vendue, la valorisation tient compte seulement des dépenses engagées de manière improductive: les machines et le personnel. On tient compte de l'amortissement comptable de l'équipement, ramenée à l'heure de production et des coûts de main d'œuvre dédiée à l'équipement. C'est une valorisation au coût de production. Pertes de production = durée des pannes x [amortissements + Mœ] [20] nombre d'heures de production 14 JL Peaucelle Albi 1997

15 Les gains sur l'appareil de production sont mesurables et ce sont les principaux gains de la GMAO comme le suggère le modèle développé en section précédente. Des résultats analogues sont présentés par Hipkin (1996). Il a enquêté auprès de cinq usines britanniques qui s'étaient équipées depuis un peu plus de un an d'un logiciel de GMAO. Il a demandé aux gestionnaires où ils identifient les gains. Toutes les réponses convergent vers la diminution du nombre de pannes, de leur durée, de l'augmentation de la production à équipement constant. Cette enquête conforte les affirmations d'autres auteurs cités par Hipkin (notamment Meredith, 1987) localisant les gains dans l'appareil de production. A l'inverse sont infirmées les affirmations classiques d'autres auteurs sur les augmentations de productivité des personnels administratifs de la (Pintelon, 1990). 4) Le tableau de bord de la Pour dépasser les opinions, mesurer les gains afin de justifier des dépenses en GMAO, on peut construire un tableau de bord qui comporte deux volets. Le premier est celui des pertes de production (indisponibilité valorisée). Le second est formé des dépenses de. De manière intermédiaire, on peut afficher des indicateurs techniques montrant la maîtrise des activités de (% activité planifiée par exemple). La société américaine TSW commercialise aux USA le logiciel MPAC. Elle effectue auprès de ses clients une enquête annuelle sur les gains observés grâce au logiciel. Cette attitude est pertinente pour faire prendre conscience des bénéfices, pousser les responsables à construire des tableaux de bord, les aider à valoriser leur activité en interne. C'est aussi un excellent argument de vente et TSW fait des audits avant vente pour évaluer le potentiel des gains à venir avec la GMAO. La synthèse de cette enquête concerne 600 sites industriels. Les écarts entre les situations de 1989 et 1995 sont donnés dans la figure 8. On fournit les fourchettes de valeurs, les moyennes n'ayant pas beaucoup de signification. La présentation des résultats sur un seul schéma n'existe pas dans le document d'origine. On remarque tout d'abord que les responsables ont surtout des indicateurs sur les dépenses de l'activité de. Une attention toute particulière est accordée au taux d'interventions planifiées, dont la valeur est sans doute le signe le plus important de la présence de la GMAO. Un seul indicateur concerne l'augmentation de la production et un autre suit la disponibilité. 15 JL Peaucelle Albi 1997

16 survie de l'entreprise pas d'incidents majeurs gagner de l'argent Activités de sécurité vendre produire à temps production +1% à +8% diminuer les charges arrêts planifiés durée grands arrêts ruptures de stock -1% à -95% coûts des grands arrêts -10% rythme des grands arrêts dépanner vite travaux en retard pas de pannes indisponibilité -1% à -90% -5% à-80% coûts de coût des stocks Planifier les interventions +10% à +600% % temps d'attente des dépanneurs -2% à -90% Heures supplémentaires -3% à -100% Effectifs de -2% à -100% Coût de -1% à -25% Rotation du stock -2 à -300% Nombre de lieux de stockage -2% à -80% Nombre de pièces -2% à -80% Valeur du stock -2% à -80% Effectifs magasin -1% à -40% délai livraison approvisionnements -5% à -100% fiabilité des approvisionnements coûts adminis tratifs temps passés /commandes 0% à -95% /factures Fournisseurs -2% à -50% /communication -5% à -90% /rapport -57% productivité des achats +5% à +90% Erreurs comptabilité -10% à -60% Coûts informatiques +1% à +50% traçabilité ISO 9000 Figure 10 Synthèse de l'enquête de TSW USA, les gains observés entre 1989 et 1995 fournisseurs commandes d'urgence -5% à -90% coût d'achat -1% à -50% Erreurs facture -1% à -60% Délai paiement Une opération similaire est en cours chez TSW France. L'objectif est de recueillir au maximum les données du tableau de bord dans le logiciel lui même. Les deux aspects du tableau de bord seront l'activité et les dépenses de d'une part et les résultats en termes de disponibilité ou production supplémentaire d'autre part. -1% à -100% 16 JL Peaucelle Albi 1997

17 Bibliographie Boucly, F. Ogus, A. 1987, Le management de la, évolution e t mutation, AFNOR et Eyrolles, Paris. Boucly, F. 1988, Maintenance: les coûts de la non-efficacité des équipements, AFNOR, Paris. Brynjolfsson, E. 1993, The productivity paradox of information technology, Communications of ACM, Dec, Vol 36, N 12, Brynjolfsson, E. Hitt, L. 1996, Paradox Lost? Firm-level Evidence on t h e Returns to Information Systems Spending, Management Science, April, Vol 42, N 4, Cho, D.I. Parlar, M. 1991, A survey of modls for multi-unit systems, European Journal of Operations Research, Vol 51, Cleveland, G. Schroeder, R.G., Anderson, J.C. 1989, A theory of production competence, Decision Sciences, 20, Doyle, J.R., 1991, Summarises some benefits of IT investements and provides a useful critique of their value Journal of the Operational Research Society Druais, S. 1995, La rentabilité doit se mesurer (aussi) chez les utilisateurs, Le Monde Informatique, 15 septembre. Earl, M.J. 1994, Shorko Films SA, in Strategic Information Systems, Ciborra, C. & Jelassi, T. Ed. Wiley. Farbey B., Targett D., Land F., 1994,The great IT benefit hunt European Management Journal Vol 12 N 3 pp Farbey B., Targett D., Land F., 1995, Evaluating business information systems reflections on a empirical study, Information Systems Journal, N 5. Farbey B., Land F., Targett D., 1995, A taxonomy of information systems applications: the benefits' evaluation ladder European Journal o f Information Systems N 4, Gabriel, M. Pinon, Y. 1985, Maintenance assistée par ordinateur, Masson, Paris. Hipkin, I. 1996, Evaluating management systems, European Journal of Information Systems, Vol 5, Landauer, T. 1995, The trouble with computers, MIT Press. Lyonnet, P. 1988, La, mathématiques et méthodes, Lavoisier, Paris. Meredith, J. R. 1987, Automating the factory: theory versus practice, International Journal of Production Research, Vol 25 N 10, Monchy, F. 1987, La fonction, formatin à la gestion de la industrielle, Masson, Paris. Mukhopadhyay T., Kekre S., Lalathur S., 1995, Business value of Information Technology: a study of Electronic Data Interchange, MIS Quarterly June, Nakajima, S. 1986, TPM Tenkai program, 1986, Japan Institute of Plant Maintenance, Tokyo, traduction française: La Productive Totale (TPM), AFNOR, Paris, Peaucelle, J.L. 1996, Sur les pistes de la rentabilité de l'informatique, Gérer e t Comprendre Annales des Mines, Déc, Peaucelle, J-L. 1997, L'informatique rentable, Hermès, Paris. Pintelon, L.M. Van Wassenhove, L. N. 1990, A managemnt tool, Omega International of Management Science, Vol 18, N 1, Shirose, K. 1984, Genba Leader Notamento TPM, Japan Institute of Plant Maintenance, Tokyo, traduction française: Le guide TPM de l'unité de travail, Dunod, Strassmann, P. A. 1990, The Business Value of Computers, Information Economic Press, New Canaan, CT. Strassmann, P. A. 1997, The squandered computer, Information Economics Press. 17 JL Peaucelle Albi 1997

18 Zwingelstein, G. 1996, La basée sur la fiablité, Hermès, Paris. 18 JL Peaucelle Albi 1997

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