L’objectif des équipes de maintenance industrielle est de prévenir les temps d’arrêt. Bien que cette directive semble simple, la prévention des temps d’arrêt est assez compliquée en raison du nombre et de l’étendue des machines, systèmes et processus concernés.
Voilà pourquoi une stratégie de maintenance globale est cruciale pour les industriels d’aujourd’hui.
La stratégie de maintenance n’est pas toujours perçue comme un aspect opérationnel avancé nécessitant une réflexion, un développement et un investissement intensifs. Cela va à l’encontre de l’importance de la prévention des temps d’arrêt. Votre stratégie de maintenance détermine comment vos actifs et vos capacités de production seront traités à l’avenir. Elle constitue votre assurance contre les temps d’arrêt non planifiés et coûteux.
Cela soulève la question suivante :
Quel type de stratégie et de technologie de maintenance est le plus efficace dans le contexte industriel actuel : préventive ou prédictive ?
À l’heure où les industriels continuent d’adopter les technologies et les capacités de l’Industrie 4.0 (bonjour, l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning), la réponse à cette question a une incidence majeure. Les stratégies de maintenance prédictive et préventive impliquent toutes deux une maintenance programmée et ont toutes deux un impact sur le temps de production. Il s’agit donc de déterminer quelle stratégie favorise le mieux la mission première de « prévention des temps d’arrêt ».
Nous savons que de nombreux industriels sont confrontés à cette décision. Pour vous faire une idée plus précise de comment ces approches de maintenance s’inscrivent dans le milieu industriel, nous les avons décomposées, avec leurs avantages et leurs inconvénients.
La stratégie et la technologie de maintenance préventive
Depuis toujours, la maintenance préventive est la stratégie privilégiée par les industriels. La maintenance préventive exige des équipes qu’elles effectuent la maintenance selon un planning ou une périodicité prédéterminés, qu’il y ait ou non le signe d’un problème. Cette stratégie a pour but d’amener les équipes à effectuer des travaux de maintenance, avant que les choses ne tournent mal.
Nous associons cette approche à la vidange d’huile de votre voiture. Vous faites changer l’huile de votre voiture tous les 8 000 km, même si elle fonctionne bien et que rien ne semble clocher. Il est simplement temps de la faire.
La maintenance préventive est une bonne stratégie de maintenance. Elle permet de planifier et de programmer les temps d’arrêt. Cela ne signifie pas qu’il n’y a pas de technique ou de stratégie derrière l’établissement de ces plannings. Par exemple, la maintenance basée sur l’utilisation suppose que vous utilisiez des données historiques et les meilleures pratiques connues, pour vous en tenir à une routine prédéterminée. Vous cherchez à faire fonctionner une machine bien huilée, parfois littéralement, aussi longtemps que possible.
Cette maintenance n’évite pas les bris de machine, car certaines pièces subiront les aléas de l’usure, des réparations, des pannes, etc. La maintenance préventive consiste à trouver un équilibre entre l’excès de maintenance, l’excès de temps d’arrêt et l’excès de pannes. Parfois, il faut prendre la meilleure décision pour la production, car il n’y a pas de bonne ou de mauvaise décision dans cet équilibre.
La maintenance préventive est également prévisible et relativement peu coûteuse à instaurer. Elle permet aux équipes de prévenir les problèmes et de suivre l’état des machines. Tout comme la vidange régulière de l’huile de votre voiture, elle remplit sa mission.
Cependant, dans le contexte actuel où tout va très vite, la maintenance préventive pose des problèmes d’efficacité qui peuvent avoir de graves conséquences. Par exemple :
Le principal inconvénient de cette méthode de maintenance est qu’elle est basée sur les habitudes. Le responsable de l’usine, ou un autre chef de service, détermine le planning, les machines et les interventions à réaliser. Or, il est difficile de savoir quelles informations utiliser pour établir les différents plannings de maintenance. Les équipes doivent-elles utiliser les données historiques ? Les registres antérieurs ? L’échéancier ? La notice de l’équipement ?
Comme l’entretien automobile, la maintenance préventive est efficace pour garantir le maintien en état de marche des machines la plupart du temps. Cependant, la nature analogique de la maintenance préventive doit être prise en compte lors de l’évaluation de votre stratégie de maintenance. Cette stratégie permettra-t-elle à votre entreprise de suivre le rythme de l’activité ? Utilise-t-elle au mieux les compétences, le temps et les ressources de vos équipes de maintenance ?
La stratégie et la technologie de maintenance prédictive
La maintenance prédictive s’inscrit dans le cadre de l’industrie 4.0. La technologie de maintenance prédictive fait appel aux données, pour déterminer à quel moment les équipes doivent réaliser la maintenance. Les interventions sont ainsi effectuées en cas de besoin. Elle s’appuie sur l’analyse des Big Data pour définir les indicateurs clés de la maintenance, plutôt que de s’en remettre à un échéancier arbitraire.
De ce fait, la stratégie de maintenance prédictive axée sur les données présente d’énormes avantages :
La maintenance prédictive revient à amener votre voiture chez le garagiste, car vous avez reçu une alerte vous indiquant que vous êtes proche du kilométrage idéal pour les bandes de roulement de vos pneus actuels. Vous optimisez votre planning de réparation selon l’utilisation, les données et le planning.
Vous disposez de données (dans ce cas, il peut s’agir d’une alerte email de votre concessionnaire), qui indiquent la nécessité d’entretenir vos pneus. Vous savez que vous devrez bientôt procéder à la permutation ou au remplacement de vos pneus, mais vous pouvez fixer la date qui vous convient. Les données vous donnent un avertissement, vous y répondez, et hop, vous poursuivez votre route.
Les équipes peuvent assurer la maintenance avant toute panne grave, mais sans effectuer de maintenance préventive inutile.
De nombreux industriels ne disposent toujours pas d’une stratégie de maintenance prédictive, notamment dû au fait que ces initiatives reposent sur une analyse avancée des données. Les équipes doivent être en mesure de collecter et rationaliser l’écosystème des machines, afin d’identifier les besoins de maintenance.
Les plateformes IIoT sont conçues pour faciliter ce processus. Les systèmes IIoT compilent des données cloisonnées provenant d’une multitude de systèmes, équipements et autres dispositifs “intelligents”. Les informations qui en résultent peuvent ensuite être utilisées pour optimiser les résultats opérationnels et orienter les stratégies de maintenance prédictive.
Par exemple, la Plateforme IIoT de Braincube permet aux équipes d’élaborer une meilleure stratégie de maintenance prédictive, grâce à des technologies avancées en libre-service, notamment :
- Les applications Edge prêtes à l’emploi automatisent la maintenance conditionnelle à l’échelle de l’usine.
- Les applications Cloud avancées permettent aux équipes d’exploiter plus facilement le Big Data, pour tirer des enseignements des événements de maintenance historiques et mieux prévoir les événements futurs.
- Les analyses en libre-service démocratisent les découvertes de Machine Learning et d’IA au sein de l’organisation, en dotant les experts en processus des outils techniques nécessaires pour devenir des Citizen Data Scientists.
- Le nœud Frequency Analysis de Braincube suit les vibrations des machines et peut déclencher des alertes en cas d’anomalie.
- Notre paquet d’applications Condition Monitoring propose aux équipes des solutions prêtes à l’emploi pour suivre à distance le fonctionnement de l’usine. Cette solution offre une visibilité instantanée des performances en temps réel, permettant ainsi aux équipes de se concentrer sur les tâches les plus importantes.
Face au rythme de progression de l’industrie dans le domaine des données, l’adoption d’une solide technologie de maintenance prédictive assure aux équipes de maintenance de conserver une longueur d’avance. Elle permet également à ces équipes d’apporter leurs propres idées, innovations et créativité à cette activité essentielle pour l’entreprise.
Conclusion
Les méthodes de maintenance préventive et prédictive sont toutes deux pertinentes dans l’environnement industriel actuel. Cependant, alors que de plus en plus d’usines traversent une transformation numérique, les technologies informatiques avancées (telles que l’IA et la maintenance conditionnelle automatisée) jouent un rôle majeur.
L’alignement des capacités de votre équipe de maintenance sur ces technologies de l’Industrie 4.0 lui permet d’accomplir sa mission de prévention des temps d’arrêt de manière plus concrète et efficace. Il faut donc améliorer leur accès aux outils avancés d’analyse en libre-service et de suivi des conditions.
La prévention des temps d’arrêt est une énorme responsabilité. Dotez vos équipes de maintenance d’une stratégie qui favorise leur réussite.
Les techniques et technologies de maintenance prédictive pour l’Industrie 4.0
Découvrez pourquoi la maintenance prédictive est une meilleure méthode de travail et la technologie permettant d’apporter cette capacité à vos usines.
