Surveillance de l'état à distance et service à distance :les clés d'une prestation de service efficace pour les équipes de service

Les entreprises se tournent vers le service à distance et la surveillance de l'état pour réduire les coûts, utiliser plus efficacement le personnel de service et améliorer considérablement le fonctionnement de leurs équipements sur le terrain.

Les fabricants d'équipements doivent aujourd'hui différencier leurs offres en termes de performances et de fiabilité. Souvent, la clé des deux est le service. Cependant, l'intensification des efforts de service peut être laborieuse et coûteuse. De plus en plus, les entreprises se tournent vers le service à distance et la surveillance de l'état pour réduire les coûts, utiliser plus efficacement le personnel de service et améliorer considérablement le fonctionnement de leur équipement sur le terrain.

RTInsights a récemment rencontré Fernando Martinez Calderon, responsable des solutions industrielles MindSphere chez Siemens. Nous avons discuté des points faibles de la surveillance et de l'entretien des équipements et de la manière dont les solutions IoT qui incluent la surveillance de l'état à distance et les offres de services à distance peuvent être considérablement utiles. Plus précisément, nous avons discuté de MindSphere®, l'IoT industriel de Siemens en tant que solution de service. Voici un résumé de notre conversation.

RTInsights :Quels avantages les entreprises tirent-elles de l'utilisation d'une solution IdO industrielle, telle que MindSphere, pour la surveillance et le service à distance ?

Martinez Calderon  :Il y a de nombreux avantages, et ils deviennent plus forts lorsque vous implémentez le bon type de solutions. Par exemple, examinons certaines des fonctionnalités du MindSphere Asset Health and Service Hub solution, qui permet la surveillance de l'état à distance et le service à distance, et bien plus encore. Un fabricant ou un OEM peut avoir une transparence totale et continue sur l'état d'un équipement. Les données brutes collectées peuvent être surveillées et analysées à la périphérie pour les processus critiques, puis envoyées dans le cloud pour une analyse et un traitement plus approfondis. Grâce à la possibilité d'effectuer des analyses en périphérie, les données sensibles restent sur place ; de plus, il est possible de définir quelles données sont envoyées au cloud ainsi que leur granularité et leur fréquence. Par exemple, la valeur moyenne de certains signaux toutes les heures ou peut-être uniquement dans le cas où un certain déclencheur est détecté.

Cette combinaison edge-to-cloud donne aux fournisseurs de services une réelle compréhension du fonctionnement de la machine tout en protégeant la confidentialité de leurs clients. Mais en fin de compte, la valeur sous-jacente consiste à détecter les anomalies à un stade précoce avant qu'elles ne deviennent de véritables problèmes.

Ces capacités deviennent de plus en plus critiques. Pendant des années, les fabricants d'équipements se sont principalement concentrés sur la vente de leurs machines et ont considéré le service comme un élément secondaire à offrir. C'était bien jusqu'à ce que la concurrence des fournisseurs à bas prix commence à émerger, en particulier des pays asiatiques. Vendre uniquement des machines n'est plus rentable, le service est devenu un facteur de différenciation.

Pour concurrencer efficacement les fournisseurs à bas prix et garder une longueur d'avance dans la guerre des caractéristiques/fonctions, les fabricants doivent s'assurer que leurs machines fonctionnent toujours et sont les plus fiables. Ils doivent garantir que leurs machines peuvent avoir le débit le plus élevé et le moins de problèmes.

Aujourd'hui, certains constructeurs de machines réalisent jusqu'à la moitié de leurs bénéfices grâce à des contrats de service. Cependant, fournir un service exceptionnel peut coûter cher, en particulier pour les entreprises qui font cavalier seul. Mais avec la solution de Siemens, un fabricant ou un équipementier de machines peut aligner efficacement ses intérêts. Cela les aide à fournir un bien meilleur service sans augmenter les coûts - ou même dans certains cas, ils réduisent les coûts. Une mesure courante de l'efficacité dans ce domaine est le KPI appelé le cas du coût par service. Le MindSphere Asset Health and Service Hub peut réduire ce KPI.

Pour ce faire, la solution permet d'éliminer les cas d'urgence, qui sont les plus coûteux. Les fabricants et les équipementiers de machines ont la capacité d'identifier - grâce aux données collectées - chaque fois qu'une anomalie se produit et de la résoudre avant qu'elle ne devienne un problème plus grave. Ceci est différent de la surveillance conventionnelle de l'état, qui nécessite que des experts se rendent chez leurs clients et effectuent une ou deux fois par an une analyse de l'état de la machine.

Grâce à cette solution, les fabricants et les équipementiers de machines bénéficient d'une surveillance continue sans avoir à envoyer quelqu'un sur place. C'est l'étape numéro un. De plus, la solution surveille non seulement les signaux « lents », comme la pression et la température, mais elle surveille également les vibrations des machines. En mesurant les vibrations et d'autres paramètres critiques, un fabricant ou un équipementier de machine peut détecter les problèmes des mois à l'avance.

Pour les capacités de surveillance de l'état à distance, la solution utilise le système MindConnect Edge Analytics. Grâce à lui, un OEM est capable de détecter et d'analyser les anomalies avant qu'elles ne deviennent de véritables problèmes et peut parfois résoudre ces problèmes à distance.

Dans certains cas, comme lorsque le matériel doit être remplacé, une visite sur site est toujours nécessaire. Mais dans ces cas, cette visite de site peut être plus productive. Connaissant la situation, un technicien ayant les bonnes compétences - et équipé des bonnes pièces - peut être envoyé pour le service. Ils savent quel est le problème et peuvent le résoudre immédiatement.

RTInsights :vous avez beaucoup parlé de la surveillance de l'état à distance ; qu'en est-il des capacités de maintenance à distance ?

Martinez Calderon : Le deuxième élément majeur de la solution Asset Health and Service Hub est le service à distance , qui peut être utilisé pour analyser, réparer ou, au moins, entreprendre des activités d'atténuation à distance.

Par exemple, supposons que le système de télésurveillance détecte une anomalie d'une machine. L'ingénieur de maintenance doit accéder aux données stockées de la machine pour effectuer une analyse complète des causes profondes. Cela implique généralement qu'un technicien de service doive être sur place. Une fois le problème déterminé, une deuxième visite est alors nécessaire pour réparer la machine ou remplacer un composant. Comme vous pouvez le constater, cela nécessite plusieurs visites, ce qui entraîne des temps de déplacement coûteux et des situations d'arrêt prolongées.

Utilisation du service à distance MindSphere , les ingénieurs de service peuvent voir les données et effectuer le premier diagnostic à distance. Cela signifie que lorsqu'un expert se rend à la machine, c'est la bonne personne avec les bons outils et les bonnes pièces dès la première fois. En allant plus loin, selon le type de problème, l'intégralité de la réparation peut être effectuée à distance, éliminant ainsi la nécessité d'une visite sur site.

Ensemble, ces capacités de surveillance de l'état à distance et de service à distance rendent la solution Asset Health and Service Hub très puissante. La combinaison permet aux utilisateurs de la machine d'éliminer pratiquement les arrêts ou les situations d'urgence. Bien sûr, il y aura toujours du service et de la maintenance, mais au moins c'est planifiable, et les ressources de l'équipe de service sont dépensées plus judicieusement.

RTInsights :à quels problèmes ces solutions répondent-elles ?

Martinez Calderon : Les principaux points douloureux sont les arrêts imprévus ainsi que l'augmentation des coûts de service .

Les premiers arrêts, non planifiés, sont souvent le résultat d'un processus réactif démarche d'entretien. Le problème avec cette approche est que lorsque l'équipement tombe en panne, le fournisseur de services doit être informé, puis une équipe de service doit se rendre sur place pour analyser le problème. Si ce n'est pas une solution rapide, ils partent et reviennent quelques jours plus tard avec les bons outils, le bon collègue et les bonnes pièces pour réparer l'équipement. Cette approche réactive est la façon dont l'entretien est effectué pour de nombreuses machines, mais elle prend du temps, est coûteuse et inefficace.

Une approche légèrement meilleure consiste à être proactif . Pour les machines critiques, une approche de maintenance préventive est souvent adoptée. Plutôt que d'attendre que quelque chose casse, les équipes de service vérifient les machines en effectuant des visites sur site à des périodes fixes (une fois par an, tous les six mois, une fois par trimestre, etc.). Au cours de ces visites, ils essaient d'identifier les problèmes avant qu'ils n'aient un impact négatif sur la production. Cependant, les problèmes ne peuvent être détectés que de temps en temps - il y a encore des moments où cette approche échoue.

Par exemple, supposons qu'un service régulier programmé pour une certaine machine soit défini pour les vacances de Noël lorsque les choses sont lentes. Que se passe-t-il si un problème survient en novembre ? Désormais, le service est réactif, ce qui peut entraîner des arrêts, des problèmes de qualité ou une baisse de la production. De plus, cette approche nécessite toujours que quelqu'un se déplace en permanence pour vérifier le fonctionnement des machines.

Un prédictif approche, combinée à des capacités de service à distance, est beaucoup plus efficace. Ainsi, les équipes de service se déplacent beaucoup moins et peuvent réagir de manière plus rapide et mieux organisée. C'est l'approche proposée par la solution MindSphere Asset Health and Service Hub de Siemens.

RTInsights :Pouvez-vous nous en dire un peu plus sur cette différence entre maintenance prédictive et proactive/réactive ?

Martinez Calderon : Pour comprendre pourquoi c'est si important, il suffit de regarder comment le service est effectué. Habituellement, la seule information qu'un fournisseur de services reçoit est un appel téléphonique d'un client indiquant qu'il y a un problème – une machine a cessé de fonctionner. Bien qu'ils essaient d'expliquer comment c'est arrivé, ce genre de descriptions n'est pas très utile. De plus, ils sont basés sur l'opinion/observations du client et non sur des données réelles d'équipement.

L'entreprise envoie alors un technicien sur place, mais il arrive souvent sans préparation, plutôt en tant que détective pour découvrir :« Quel est le problème avec cette machine ? Pourquoi s'est-il cassé ?" Lors de cette visite, il se peut qu'ils n'aient pas les bons outils, les bonnes pièces de rechange et parfois même pas les bonnes compétences.

Avec la solution Siemens MindSphere, les fabricants et les équipementiers de machines peuvent effectuer cette première analyse prédictive à distance, sur la base de données et de faits, et avant une panne complète de la machine. Si les capteurs indiquent des anomalies, le travail de détective commence dès cette première indication. Ils peuvent analyser ces données et trouver la cause première des problèmes sans avoir à se rendre sur place.

C'est énorme car cela diminue le nombre de déplacements. La solution permet à l'équipe de service d'organiser et de planifier son travail plutôt que de fonctionner en mode urgence. Ou, s'il ne s'agit pas d'un correctif matériel, ils peuvent entretenir à distance la machine avec des mises à jour logicielles pour résoudre ces types de problèmes. C'est beaucoup plus convivial pour celui qui reçoit le service car il obtient une résolution immédiate et aucun frais de déplacement.

RTInsights :Pour terminer, pouvez-vous résumer les avantages de l'utilisation des solutions Siemens MindSphere ?

Martinez Calderon : Siemens a introduit une interface unique et intégrée pour assembler nos systèmes, ce qui nous différencie beaucoup de nos concurrents sur le marché. Certains ont des systèmes de surveillance. D'autres ont des plates-formes IoT. Et il y en a d'autres qui ont des capacités de services à distance et des applications ou des systèmes de billetterie. Seul Siemens a rendu les solutions connectées et très conviviales. Les équipes de service sont habilitées à se concentrer réellement sur l'utilisation des connaissances pour apporter de la valeur à leurs clients.

Nous avons des systèmes de surveillance de l'état à distance en cours d'exécution. S'il identifie des anomalies, il déclenchera un événement ou une alarme automatique. Il lève essentiellement la main et dit:"Il y a quelque chose qui ne va pas avec moi." Immédiatement et automatiquement, la solution intégrée Asset Health et Service Hub crée un ticket de service. Le ticket de service passera par la gestion du cycle de vie du ticket et restera ouvert jusqu'à ce que le fournisseur de services résolve le problème et ferme le ticket.

Pendant le cycle de vie du ticket, tout ce qui se passe est consigné dans le ticket. Cela signifie que de nombreux processus de protocole que les équipes de service devaient effectuer sont désormais pris en charge automatiquement par notre solution. Tout est surveillé. Tout est protocolé.

Ce n'est que la première étape. Ensuite, les utilisateurs peuvent analyser ces tickets et les cas de service. Ils sont capables de dire :« D'accord, au cours de la dernière année, quel genre de cas de service se sont produits la plupart du temps ? Y a-t-il un problème systématique avec la machine ? Est-ce que quelque chose lié au service est négligé ?"

Ce type d'analyse à long terme est ce que les entreprises apprécient vraiment. Les tableaux de bord de service à distance fournissent des informations sur les KPI, comme combien de temps un ticket reste-t-il généralement ouvert ? Combien de temps une certaine machine reste-t-elle dans un état sain ? Combien de fois y a-t-il des billets ? Y a-t-il une certaine périodicité des billets ? En analysant ces cas de service, nous sommes en mesure de fournir tous les types d'informations aux fabricants d'équipements et aux équipementiers.

Et puisque nous sommes Siemens, nous nous conformons aux exigences de l'industrie en matière de télésurveillance et de maintenance à distance. Nous utilisons ces systèmes dans nos propres usines, qui comptent parmi les usines les plus grandes et les plus avancées au monde. Ces solutions fonctionnent très bien et ajoutent beaucoup de valeur. Nous apportons toute cette expérience, toutes ces connaissances au monde extérieur, car nous pensons que c'est une situation gagnant-gagnant pour tout le monde.