Un regard approfondi sur l’état d’avancement de la maintenance prédictive 4.0.

Un regard approfondi sur l’état d’avancement de la maintenance prédictive 4.0.

L'Industrie 4.0 et la Maintenance Prédictive, sont, au jour d’aujourd’hui, implémentés de façon différente au sein de chaque organisation industrielle. Les aider à identifier les prochaines étapes vers une amélioration de la disponibilité de leurs machines, des clients satisfaits et des réductions de coûts, leur donne une idée des directions à suivre et des efforts que cela coûtera. En quoi notre approche se différencie-t-elle?

Actualités Industrie 4.0 26 août 2020

La feuille de route pour l'Industrie 4.0 est au cœur du modèle de prestation d'I-care. Nous commençons d’abord par une évaluation de la situation actuelle afin d’identifier les opportunités, générer et collecter des données, analyser et visualiser ces données pour agir en conséquence. Cet état de la situation offre aux clients une feuille de route complète vers l'Industrie 4.0, et leur permet de visualiser où ils se trouvent dans leur développement. Dans le monde de l'Industrie 4.0, les usines intègrent des machines performantes, sans fil et avec des capteurs, connectées à un système intelligent qui peut visualiser la chaîne de production dans sa totalité, la contrôler et prendre ses propres décisions. L'automatisation et l'échange de données sont au coeur de notre modèle.

La maintenance prédictive est un élément essentiel des stratégies de nombreuses entreprises industrielles de l'industrie 4.0. En tant que méthode de prévention des défaillances des machines qui analyse les données de production et de maintenance, la maintenance prédictive permet d’identifier des récurrences de comportement et de prédire ainsi les problèmes avant qu'ils ne surviennent. Cependant, toutes les organisations n'ont pas le même niveau de maturité vis-à-vis de leur stratégie de maintenance prédictive. Certaines n’en sont encore qu’au premier niveau et effectuent des inspections visuelles. D'autres sont déjà passées au deuxième niveau et utilisent des outils et instruments de surveillance pour des examens récurrents. D’autres encore ont déjà mis en place des systèmes de surveillance en temps réel (niveau 3).

L’évaluation ne se limite pas aux actifs

Pour atteindre le niveau de maintenance prédictive de l'industrie 4.0, une entreprise doit avoir au moins le niveau 3 de surveillance mis en place. Le niveau 4 de la maintenance prédictive va plus loin que les niveaux précédents car il ne s’appuie pas uniquement sur l’analyse de données en direct, mais aussi sur des données en ligne. Les données «en direct» proviennent des flux de données en temps réel, tandis que les données «en ligne» proviennent à la fois des données en temps réel, des données provenant de capteurs IoT et des données historiques. Avec une solution automatisée et intelligente, vous êtes en mesure de prévoir les défaillances qui étaient auparavant imprévisibles.

Notre feuille de route aide nos clients à identifier la direction à prendre et quels efforts seront nécessaires pour y arriver. Par exemple, s'ils visent le niveau de maintenance prédictive de l'industrie 4.0, ils devront avoir sur site des capteurs déjà installés. Nous devons savoir quelles données ils utilisent déjà et à quelle fin. Cela nous ramène à notre première étape d’évaluation de la situation actuelle. Cependant il ne s'agit pas uniquement d’évaluer les actifs (machines et outils) mais également le contexte. Par exemple, la culture de votre entreprise et de votre industrie : est-elle prête pour ces prochaines étapes? Avez-vous le budget nécessaire pour l’implémentation du protocole? Avez-vous les compétences nécessaires in-house et l'infrastructure en place? Et enfin avez-vous le soutien de la direction?

Passer de réactif à prédictif

A l’issue de la phase d'évaluation, nous sommes en mesure d’identifier si un client est prêt ou non pour la maintenant prédictive 4.0. Il peut, par exemple, être en mode réactif / correctif pour la maintenance, en disant qu'une ligne ou une machine fonctionnera jusqu'à ce qu'elle tombe en panne ou que quelque chose ne casse. Il peut d’autre part avoir une stratégie préventive, en faisant en sorte de changer périodiquement des pièces de machines pour éviter les pannes. Dans ces cas-là, nous ne leur proposerons pas la feuille de route 4.0, mais les assisterons plutôt sur la voie de la digitalisation pour convertir leur stratégie réactive en approche prédictive. Seulement après cette première étape nous serons alors en mesure de leur proposer la feuille de route 4.0. Donc, si vous êtes prêts pour la maintenance prédictive de l’Industrie 4.0, nous pouvons aller de l’avant. Sinon, nous pouvons prendre un autre point de départ et tout au moins commencer à bouger.

Les objectifs finaux des entreprises industrielles sont les mêmes pour la plupart les clients: disponibilité améliorée, clients satisfaits grâce aux livraisons dans les temps et réduction des coûts grâce aux pannes évitées et aux effets secondaires de ces pannes sur d'autres parties des chaînes de production. Nous pensons qu'avec une approche Industrie 4.0, nous pouvons utiliser les données pour détecter toute défaillance qui pourrait se produire avant qu'une machine ne passe en mode de défaillance. Nous pensons également que la meilleure façon d'y parvenir est de se concentrer sur les données et d'automatiser l'analyse des données.

Industrie 4.0 depuis ’04

Le niveau de maturité des entreprises impacte la mise en place de la feuille de route de l’Industrie 4.0. Certaines entreprises sont capables de l’implémenter elles-mêmes, alors que d'autres ont besoin de notre aide. Les grandes entreprises industrielles disposent plus facilement de moyens humains et financiers pour analyser des données -telles que les relevés de température, les relevés de pression ou les niveaux des réservoirs - et mettre en place des processus dans le but d’améliorer les performances sans forcément attendre le niveau 4.0. Nous-mêmes, nous nous concentrons davantage sur ce que nous appelons la Maintenance 4.0, en mesurant des données spécifiques telles que les vibrations des machines. Nous le faisons depuis 2004 et disposons donc de données historiques auxquelles nous ajoutons nos flux de données en direct pour définir nos modèles de prédiction. La plupart du temps, même les plus grandes entreprises ne disposent pas des équipes et des compétences nécessaires pour gérer et analyser ces données afin d’accéder à la Maintenance 4.0.

C'est l'un des savoir-faire qui nous distingue dans le monde de l'industrie 4.0. Pour obtenir la feuille de route complète, vous devez être en possession de nombreuses compétences variées. Celles-ci vont au-delà de la connaissance les actifs, des industries, de la programmation, des bases de données et de comment connecter tous ces éléments entre eux. Nous voyons de nombreuses entreprises expérimenter avec les données et l'IA. Mais avant de passer en «mode AI», vous devez générer, collecter et analyser des données. Nous implémentons notre protocole pour l’industrie 4.0 depuis 2004. Nous bénéficions donc de données historiques, de connaissances et des compétences sur l’industrie que nous intégrons au mix de données que nous récoltons. C'est pourquoi nous croyons fermement à notre approche de l’Industrie / Maintenance 4.0: en positionnant nos clients sur la feuille de route, nous les aidons à engendrer le processus vers une maintenance prédictive qui leur garantira une meilleure performance.

 

 

 

Contact:

Olivier Dengis, Industry 4.0 Officer and SME at I-Care