Vers l’excellence en maintenance : Etape 4 – Analyser

étape 4 : Analyser

Vers l’excellence en Maintenance

À l’ère de l’industrie 4.0, où la technologie et les données jouent un rôle central dans le façonnement des paysages commerciaux, la capacité à transformer les informations sur la santé des machines en informations exploitables devient de plus en plus critique. Pourtant, selon l’enquête Deloitte Insight Driven Organizations Survey, un pourcentage surprenant de 67 % des cadres supérieurs admettent un certain inconfort dans l’accès ou l’utilisation des données provenant de leurs outils et ressources. Cela révèle un écart important dans l’efficacité et la précision de l’exploitation des données sur la santé des machines pour une prise de décision éclairée.

L’approche innovante d’I-care

En tant qu’acteur de premier plan, I-care a reconnu l’importance de combler cette lacune. S’appuyant sur sa technologie exclusive de traitement des signaux, I-DNA, I-care se spécialise dans la détection des défaillances dues à l’impact des vibrations à haute et basse fréquence pour les perturbateurs critiques de la production tels que les roulements, les engrenages, la lubrification et la cavitation des pompes. En comprenant parfaitement pourquoi et comment les équipements tombent en panne, I-care permet aux entreprises de savoir quelles mesures prendre pour prévenir et traiter rapidement les défaillances.

Les chiffres parlent :

Avec un portefeuille stupéfiant de 300 000 actifs surveillés, 1 500 000 roulements surveillés et 1 500 000 000 de formes d’ondes acquises, I-care témoigne de l’ampleur et de l’impact de ses opérations. Ces chiffres soulignent la profondeur de la connaissance que l’on peut tirer des informations sur la santé des machines lorsqu’elles sont exploitées efficacement.

Prédire les défauts futurs :

L’un des aspects clés de la transformation des informations sur l’état des machines en informations exploitables est la prévention proactive des pannes futures. Nous comprenons l’importance de la maintenance prédictive, un élément clé des programmes de maintenance 4.0. En analysant les modèles de données, nous aidons les organisations à identifier les problèmes potentiels avant qu’ils ne se transforment en pannes critiques. Cette approche proactive garantit non seulement des opérations plus fluides, mais contribue également à des améliorations significatives des indicateurs clés de performance.

Aligner les KPI sur les objectifs de l’entreprise :

Une question cruciale que les organisations doivent se poser est de savoir si leurs indicateurs de performance clés (KPI) sont en adéquation avec les objectifs commerciaux qu’elles se sont fixés. I-care insiste sur la nécessité de cet alignement comme pierre angulaire d’une prise de décision efficace. La corrélation entre les décisions fondées sur les données et le succès de l’organisation devient évidente lorsque les indicateurs clés de performance sont stratégiquement mis en correspondance avec les objectifs de l’entreprise. L’expertise d’I-care dans ce domaine permet de s’assurer que les informations dérivées des données sur la santé des machines contribuent directement à la réalisation des objectifs globaux de l’entreprise.

L’impact des programmes de maintenance 4.0 :

Le potentiel de transformation des programmes de maintenance 4.0 est évident dans les statistiques fournies par PwC. Les organisations qui ont adopté ces programmes font état d’améliorations impressionnantes dans différents domaines :

1. Amélioration du temps de fonctionnement (9 %) : La capacité à prévoir et à prévenir les défaillances se traduit par une augmentation du temps de fonctionnement, une réduction des interruptions de production et une optimisation de l’efficacité opérationnelle.
2. Réduction des coûts de maintenance (12 %) : Les stratégies de maintenance proactive, alimentées par des informations précises sur l’état des machines, entraînent une réduction des temps d’arrêt imprévus et des coûts de maintenance associés.
3. Réduction des risques (14 %) : En identifiant et en atténuant à l’avance les risques liés à la sécurité, à la santé, à l’environnement et à la qualité, les entreprises améliorent la sécurité et la conformité sur le lieu de travail.
4. Prolongation de la durée de vie des actifs vieillissants (20 %) : Les connaissances dérivées des données sur l’état des machines permettent aux entreprises de prolonger la durée de vie des actifs vieillissants grâce à des stratégies de maintenance et de remplacement ciblées.

En conclusion, la capacité à transformer les informations de santé des machines en informations exploitables change la donne pour les organisations qui naviguent dans les complexités de l’industrie moderne. Notre approche innovante, soutenue par notre expérience et notre engagement à aligner les informations sur les objectifs de l’entreprise, établit une référence en matière d’exploitation des données pour la prise de décision.

À mesure que nous avançons dans l’ère numérique, les organisations doivent faire face à la gêne exprimée par un pourcentage important de cadres dans l’utilisation des données. L’adoption de technologies telles que l’I-DNA et de programmes de maintenance 4.0 permettra non seulement d’améliorer l’efficacité opérationnelle, mais aussi de positionner les organisations à l’avant-garde de leur secteur, en assurant un succès durable grâce à une prise de décision éclairée. Les chiffres ne mentent pas – l’avenir de l’industrie appartient à ceux qui exploitent tout le potentiel des informations sur la santé des machines.

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