La compétitivité d’une entreprise dans le secteur industriel, comme dans tout autre secteur, passe par une maîtrise parfaite de son système de production dans ses dimensions technologique, fonctionnelle, organisationnelle et humaine, essence du génie industriel.

L’optimisation de ces processus de surveillance de ces actifs de production est primordial.

Mais en quoi l’est-ce vraiment ? En quoi les méthodes de surveillance des matériels dans l’industrie ont évolué ?

Les enjeux du processus de contrôle des équipements

Dans le but de maintenir sa compétitivité, une entreprise doit être capable de trouver des solutions pour diminuer continuellement le coût par fonction et améliorer l’efficacité des équipements de fabrication. Les coûts, parfois très élevés, des équipements de production pressent les industriels à maximiser leur disponibilité et à réduire les frais de réparation pour maximiser leur rentabilité.

La maîtrise de la variabilité des processus industriels de production est cruciale. Cette maîtrise est fondée sur un processus de contrôle, qui utilise des moyens selon un plan prédéfini appelé plan de maintenance. Ces contrôles, quelles que soient leurs natures (physiques, visuel, etc.), sont nécessaires pour détecter les variations anormales et entreprendre les actions nécessaires pour en éliminer les causes et remédier aux effets néfastes.

Le plan de maintenance englobe toutes les activités de contrôle (préventif, prédictif) permettant à un système de production de fonctionner de façon optimale et éviter les arrêts brutaux de la chaîne de production. À noter que l’analyse des différentes formes de contrôle repose sur 4 concepts :

• Les actifs selon leur nature et état (en activité, en stock, mobilier, immobilier) ;
• Les événements qui sont à l’origine de l’action : référence à un échéancier, relation à un type d’événement, les données d’usage, etc ;
• Les méthodes de maintenance qui seront respectivement associées aux actifs et événements : maintenance préventive systématique, maintenance préventive conditionnelle, maintenance corrective.
• Les opérations de maintenance proprement dites : inspection, contrôle, dépannage, réparation, etc.

Une maintenance est donc un processus qui ne se limite pas à l’étape de contrôle qui est effectuée sur le produit, mais aussi sur un processus de prédiction. Les autres étapes dans ce processus sont l’analyse des données obtenues par les mesures, le diagnostic pour trouver les causes et décider des actions à exécuter pour le remettre dans les conditions normales de fonctionnement ou l’améliorer. 

Les outils clés pour contrôler la santé des équipements

« Mesurer plus, pour plus de qualité » semble donc une bonne formule pour maîtriser la qualité de son parc d’actif.

Ces dernières années de nouvelles technologies ont permis de faire évoluer le contrôle de ces actifs industriels en une surveillance et mesure en temps réels.

Les capteurs connectés 

Les produits microélectroniques de nos jours sont de plus en plus intelligents, de plus en plus puissants et de moins en moins chers. L’utilisation sur les machines de production, de capteurs microélectroniques en tous genres reliés à Internet (IoT) permettant une collecte massive de données sur les caractéristiques du process. 

Il existe différents types de capteurs branchés sur les matériels afin de déceler des anomalies et futures pannes. Ces capteurs miniaturisés, économes en énergie et en autonomie décisionnelle, remontent une multitude d’informations sur l’état des machines en temps réel : température, humidité, accéléromètre, dynamomètre, vibration…

Leur paramétrage et définition des alertes sont stratégiques. L’aide d’autres technologies est donc un atout indispensable à la bonne réussite. 

Le big data et l’intelligence artificielle

Ces données recueillies en masse et en temps réel sont et seront analysées grâce au traitement des Big Data. 

Le Big Data est une révolution dans la manière de traiter les données. Il peut être difficile d’être pertinent sur la corrélation de très grand volume de données recueillis et les alertes paramétrés pour un ou plusieurs êtres humains, car il faut analyser un très grand volume de données. 

Il devient donc intéressant de laisser ce travail à une machine qui analyserait de très nombreux cas pour définir au mieux tous ces paramètres. Aussi, l’intelligence artificielle, couplé au big data, pourra plus facilement déduire, mais aussi détecter de nouveaux éléments auxquels une personne n’aurait pas pensé afin de définir au mieux l’état d’un élément et donc le moment optimal pour son remplacement.

Le cloud

 L’usage de logiciel GMAO installer sur les ordinateurs de managers de maintenance constituait une norme de supervision de ces actifs. 

Aujourd’hui le déploiement de logiciel dans le cloud rende leur usage plus agile et moins contraignants. Le cloud recouvre l’ensemble des solutions de stockage distant. Plus besoin d’installer un logiciel sur tous les ordinateurs de contrôle de l’entreprise. Un simple accès sécurisé au logiciel dans le cloud suffit pour manager ses matériels. 

Les qualités de l’informatique dans le cloud permettent au client de ne pas investir de substantielles sommes d’argent dans des biens d’équipement et logiciels qui au bout d’un certain temps doivent être mis à jour, impliquant un coût supplémentaire.

Des logiciels de surveillance de la santé des équipements

Pour mener à bien votre projet de surveillance, il vous faut embrasser, le cloud, les capteurs connectés, l’IA à travers une solution qui intègre le meilleur de ces technologies.

Pour cela, des logiciels d’EAM utilisés pour organiser et surveiller les maintenances se développent de plus en plus sur le marché. 

IBM Maximo APM – Asset Health Insights est un logiciel EAM qui est adapté aux entreprises souhaitant déployer une surveillance de leurs matériels. 

Un logiciel comme IBM Maximo Predict embarque la meilleure intelligence artificielle du marché : IBM Watson. 

À l’aide d’un tel progiciel de gestion des interventions, le service de maintenance peut ainsi automatiser la prise de décision via des rapports en temps réels de l’état du parc matériel de l’entreprise.

Avec Maximo Asset Health Insights le service de maintenance pourra bénéficier de tableau de bord unique et intuitif avec vue à l’échelle des matériels et analyse approfondie de la santé des actifs, connecter les différents capteurs du marché, obtenir un score de santé flexibles pour les actifs par type ou groupe.

VAGANET, notre cabinet de conseil en IT est spécialisé dans différents domaines d’intervention : EAM, ITSM, ERP (IBM Maximo, SAP), Data, Embedded digital, CRM (Microsoft), architecture et nouvelles technologies.

Vous souhaitez plus de renseignements sur le déploiement d’un logiciel d’EAM, n’hésitez pas à contacter nos experts au +33 01 84 19 63 18 ou via email contact@vaganet.fr .