Maintenance 4.0

Présentation de la maintenance 4.0

Accélérez votre transformation numérique pour être plus compétitif, en générant une meilleure productivité, un meilleur temps de fonctionnement des actifs, une sécurité accrue et des coûts réduits.

Qu’est-ce que la maintenance 4.0 ?

Dans le monde de l’industrie 4.0, de nombreux fabricants industriels ont ou prévoient de mettre en œuvre une stratégie de transformation numérique qui implique des machines augmentées dotées d’une connectivité sans fil et de capteurs, connectées à un système capable de visualiser l’ensemble de la chaîne de production, de la contrôler et de prendre des décisions par lui-même. Cette transformation numérique décrit la tendance à l’automatisation et à l’échange de données dans les technologies et les processus de fabrication.

À l’épicentre de cette transformation se trouve la maintenance 4.0, une méthode de prévention des défaillances d’actifs qui consiste à analyser les données de production et de maintenance afin d’identifier des modèles et de prévoir les problèmes avant qu’ils ne surviennent.

Pourquoi c’est important

Au fil des décennies, le maintien d’un avantage concurrentiel dans les industries à forte intensité d’actifs a exigé des entreprises qu’elles adoptent de puissants outils et méthodologies d’efficacité comme Lean Six-Sigma et la Total Quality Management. Cependant, avec les progrès des technologies numériques et du big data, de nombreux leaders industriels se tournent vers des moyens d’accélérer l’automatisation et l’échange de données pour prendre de meilleures décisions.

La maintenance prédictive (PdM) est un élément essentiel des stratégies 4.0 de nombreuses entreprises industrielles. En tant que méthode de prévention des temps d’arrêt non planifiés, l’analyse des données de production et de maintenance permet à une organisation d’identifier des modèles et de prévoir les défaillances avant qu’elles ne se produisent. Au plus haut niveau de maturité PdM, les entreprises utilisent une combinaison de données de maintenance conditionnelle et de données de processus pour une meilleure détection des modes de défaillance difficiles à détecter.

Les “silos de données” que sont les données de maintenance conditionnelle (par exemple, les vibrations, les ultrasons) et les données de processus (par exemple, le débit, la pression, la température) peuvent être combinés pour obtenir une meilleure détectabilité des modes de défaillance difficiles à détecter, ce qui conduit à une alarme plus précoce et plus efficace. En adoptant “l’avenir de la maintenance prédictive”, il est possible de mieux soutenir le processus décisionnel et de prévoir des défaillances auparavant imprévisibles.

Parler avec un expert

Comment nous vous aidons

Notre Maintenance 4.0 roadmap aide nos clients à se faire une idée de la direction à prendre et des efforts à fournir pour réussir. Nous connectons les parties prenantes à travers toutes les fonctions, résolvons leurs défis commerciaux traditionnels à travers leur organisation et créons de nouvelles opportunités grâce à l’utilisation de la technologie pour atteindre l’excellence opérationnelle.

Lors du lancement d’une initiative 4.0 dans le domaine de la maintenance prédictive, le taux de réussite du projet dépend d’éléments tels que :

Quelles sources de données sont déjà collectées ?
Quelle est la réceptivité au changement ?
Dans quelle mesure les principes fondamentaux de la maintenance et de la fiabilité sont-ils mis en œuvre et donnent-ils des résultats ?

I-care aide ses clients à se préparer à aligner ces nouvelles technologies innovantes sur leurs objectifs commerciaux stratégiques.

Maintenance 4.0 Roadmap

Quel que soit le stade où vous vous trouvez dans votre parcours 4.0, I-care peut vous aider à franchir toutes les étapes pour soutenir vos initiatives d’innovation :

Évaluer

Mieux comprendre votre maturité 4.0 actuelle, en mettant en évidence vos forces réelles et les domaines à améliorer.

Identifier

Utiliser les bonnes données pour cibler les domaines les plus utiles à l'amélioration de votre activité.

Générer et Collecter

Générer des données à partir des bonnes sources de données. Equiper vos actifs avec des capteurs de qualité pour améliorer la détectabilité.

Analyser vos données

Développez des diagnostics et/ou des pronostics qui augmentent la détectabilité des événements de défaillance ou optimisent votre production

Visualiser vos données

Visualiser vos données avec des tableaux de bord transparents pour une meilleure prise de décision.

Agir

Agir pour valoriser les enseignements tirés de vos données. Améliorer la performance de vos interventions pour améliorer votre maintenance.