Depuis des années, les fabricants s’appuient sur les données de processus pour orienter leurs opérations et optimiser leur efficacité. Bien que ces données aident à piloter les activités, elles ne permettent pas toujours de savoir quand un problème approche. C’est là que les données de maintenance prédictive (PdM) entrent en jeu : les outils de surveillance des conditions, tels que l’analyse vibratoire, les capteurs de qualité de l’huile et la thermographie, offrent des signaux d’alerte précoces sur la dégradation des équipements.
Cependant, les données de processus et les données prédictives sont souvent isolées, ce qui fait que les organisations manquent d’opportunités pour éviter les arrêts non planifiés et pour opérer une transition stratégique vers une maintenance capable de surmonter les défis créés par les silos de données fragmentés propres à la maintenance réactive.
Pourquoi les silos de données séparés posent problème
Les données de processus sont généralement collectées automatiquement et stockées dans un logiciel dédié. Elles servent à identifier les cycles de production les plus performants, les fameux « lots dorés » ou « golden batch ».
En revanche, les données de maintenance prédictive (PdM) sont souvent hébergées dans d’autres systèmes, ce qui rend difficile la corrélation entre l’état de santé des machines et les conditions de processus. Ce manque d’interopérabilité entre les silos empêche les ingénieurs fiabilité de découvrir les informations approfondies cachées dans ces ensembles de données distincts.
Prenons l’exemple d’une roue de pompe endommagée par cavitation. Les outils PdM peuvent détecter le dommage, mais ils ne peuvent pas en expliquer la cause. La cause racine est opérationnelle, et non mécanique. Seules les données de processus peuvent montrer que les conditions de pression et de débit à ce moment-là ont contribué à la défaillance.
Relier les données PdM et les données de processus permet d’éviter complètement ce type de panne.
Éviter le piège du « data lake »
De nombreuses entreprises pensent qu’elles doivent regrouper toutes leurs données dans un « data lake » pour les analyser plus tard. Le problème, c’est que ce « plus tard » n’arrive jamais. En conséquence, cette approche apporte rarement une réelle valeur ajoutée.
Il est préférable de réfléchir de manière stratégique aux données dont vous avez réellement besoin pour anticiper les défaillances et leurs conditions préalables. Les méthodologies comme l’analyse des défaillances orientée données (DOFA), issue de la maintenance centrée sur la fiabilité, sont particulièrement efficaces dans ce contexte.
La DOFA aide à identifier quels signaux des capteurs (vibrations, température, condition de l’huile) sont réellement utiles pour prédire et prévenir les défaillances. Imaginez toutes les données que vous versez dans le lac comme des poissons : la maintenance centrée sur la fiabilité et la méthode DOFA vous aident à déterminer lesquelles valent vraiment la peine d’être pêchées.
Le véritable obstacle n’est pas la technologie — ce sont les personnes
Bien que l’intégration des systèmes existants puisse présenter certains défis, le principal obstacle à la maintenance prédictive est souvent culturel. Le succès de la PdM repose sur la collaboration interfonctionnelle : il faut rassembler les opérations, l’informatique, l’ingénierie et les achats. Ce passage de rôles et de responsabilités traditionnels à une collaboration numérique fondée sur les données peut être inconfortable pour les personnes concernées.
Les collaborateurs craignent souvent de prendre de mauvaises décisions en utilisant de nouveaux outils et s’inquiètent du rythme de la prise de décision dans un environnement numérique. Surmonter la résistance humaine au changement peut considérablement accélérer votre parcours d’adoption de la PdM.
Comment aller de l’avant
Êtes-vous prêt à adopter les principes de la maintenance prédictive (PdM) ? La première étape consiste à unifier vos données de processus et vos données prédictives. Cependant, il n’est pas nécessaire de tout transformer d’un coup. Commencez par évaluer la manière dont vos données sont stockées, et vérifiez si elles sont accessibles et partageables. Ensuite, explorez les solutions permettant de combiner vos données PdM et vos données de processus.
Pensez ensuite à vos équipes et évaluez leur préparation à ce changement. Investir dans la formation et collaborer avec un fournisseur de solutions intégrées et collaboratives peut s’avérer bien plus précieux que l’achat des capteurs ou des applications les plus récents.
L’avenir de la maintenance consiste à éviter les défaillances prévisibles, et pour y parvenir, tous les systèmes et les collaborateurs doivent avancer dans la même direction. Si vous êtes prêt à découvrir comment cela peut fonctionner pour votre organisation, découvrez ici nos solutions de maintenance prédictive.
