La valeur des données machine pour votre GMAO

Pour les fabricants discrets, les machines sont la pierre angulaire de la production. Si l'équipement est correctement entretenu, une production efficace, des coûts réduits, une livraison à temps et une satisfaction client accrue peuvent être atteints.

Les entreprises ont continué à s'appuyer sur des moyennes et des attentes générales pour élaborer des calendriers de maintenance. Par exemple, entretenir l'équipement tous les 30 jours ou toutes les 100 pièces en fonction des moyennes historiques (ou en fonction des recommandations des équipementiers).

Les complexités telles que l'utilisation de l'équipement, les pièces défectueuses, l'usure des outils, les vibrations et d'autres conditions de l'équipement n'ont jamais été prises en compte lors du déploiement de la maintenance.

Avec une opération connectée, il existe un moyen de s'assurer que les performances de l'équipement et les données de santé influencent l'activité de maintenance. Cela garantit que les activités de maintenance n'ont lieu que lorsque cela est nécessaire, réduisant ainsi la probabilité d'une maintenance excessive coûteuse, tout en évitant les pannes d'équipement.

Comment? En capturant les données machine historiques et en temps réel pour permettre un programme de maintenance plus efficace.

En capturant, normalisant et contextualisant de manière autonome les données de la machine en temps réel, les programmes de maintenance peuvent être conçus pour entretenir les équipements de manière optimale. Ci-dessous, nous explorons comment MachineMetrics, une plate-forme de données machine, peut ajouter une valeur significative à votre système informatisé de gestion de la maintenance (GMAO) et à votre programme de maintenance dans son ensemble.

Comment les données machine optimisent la maintenance

La valeur des systèmes informatisés de gestion de la maintenance est considérablement renforcée par le volume et la qualité des données collectées à partir des machines. Historiquement, cela a été fait par des techniciens de maintenance surveillant manuellement l'équipement, documentant les pannes et exécutant les ordres de travail de maintenance.

Le problème est que les données collectées manuellement sont non seulement une perte de temps incroyable pour les opérateurs et les équipes de maintenance, mais entraînent également des données retardées et inexactes sur lesquelles il est difficile d'agir.

Entrez MachineMetrics, une plate-forme pour collecter de manière autonome les données des machines, les standardiser sur toutes les marques et tous les modèles d'équipements, y ajouter du contexte et les fournir immédiatement aux utilisateurs de première ligne via des notifications et des visualisations, ou dans des systèmes de gestion, tels qu'une GMAO.

Désormais, des données précises et en temps réel sur les performances et les conditions de la machine peuvent être utilisées pour déployer efficacement la maintenance, ou même développer des modèles pour prédire quand des pannes se produiront.

Explorons la valeur des données machine pour votre programme de maintenance :

Transformer les stratégies de maintenance

Lorsque les données machine sont traitées à l'aide de la plate-forme MachineMetrics, elles génèrent des informations qui permettent à la GMAO d'atteindre des performances optimales. Les programmes de maintenance peuvent alors être basés sur des données en temps réel et sur l'usure et les conditions réelles de la machine.

Cela signifie que les stratégies de santé des machines peuvent être conçues pour être proactives et prédictives plutôt que basées sur le calendrier ou réactives. Ces données sur l'état de la machine comprennent également des données de diagnostic et des informations qui permettent aux responsables et aux techniciens de réagir avant qu'une pièce ne tombe en panne. Cela réduit les temps d'arrêt et élimine le risque de dommages plus importants à la machine.

• Ancienne école :réactif/correctif ou basé sur le calendrier
• Nouvelle école :proactive ou basée sur les conditions
• L'école du futur :prédictive ou prescriptive

Gestion des ressources

Les responsables de la maintenance sont conscients des nombreuses variables associées à la supervision de leur programme, de leur personnel interne à la quantité de main-d'œuvre et de quarts de travail nécessaires, aux pièces et fluides nécessaires pour effectuer la maintenance de routine, à la qualité et à la durée de vie de l'équipement.

Heureusement, ils ont mis en place des systèmes de GMAO pour aider à gérer tous ces éléments, garantissant que les ressources à leur disposition peuvent être utilisées aussi efficacement que possible. Mais, ils s'appuient souvent sur des journaux de maintenance collectés manuellement et sur des suggestions OEM pour exécuter le programme, plutôt que sur des données de production réelles. En poussant les données machine dans une GMAO, de meilleures décisions peuvent être prises

Quelles données peuvent être utilisées dans la GMAO ? Travaux, événements de temps d'arrêt, nombre de pièces, OEE, diagnostics de la machine, conditions environnementales, etc.

Comment cela aide-t-il la GMAO et les responsables de la maintenance à allouer efficacement les ressources ?

• Développer une meilleure compréhension du personnel nécessaire pour soutenir l'établissement
• Créer des calendriers qui prennent en charge la maintenance prévue
• Prévoir les coûts associés à la maintenance de routine, tels que les coûts des pièces et des fluides
• Gérer le cycle de vie des équipements pour justifier l'investissement en capital

Gestion des bons de travail

Les équipes de maintenance peuvent immédiatement passer d'une approche basée sur un calendrier à une maintenance basée sur l'état avec des données machine.

Les flux de travail MachineMetrics permettent aux entreprises d'examiner leur maintenance globale de manière holistique. Cela signifie avoir une vue complète des conditions et de la santé pour prendre les bonnes décisions grâce à l'utilisation d'informations.

Vous trouverez ci-dessous quelques-unes des fonctionnalités clés qui ont un impact direct sur la manière dont la maintenance est exécutée et sur la manière dont MachineMetrics peut être utilisé en tandem avec une GMAO ou en tant que solution de maintenance autonome :

• Automatisation :lorsqu'un événement machine tel qu'une alarme, un temps d'arrêt ou un seuil de condition est atteint, un flux de travail automatisé peut créer instantanément une demande de travail ou un ordre de travail dans la GMAO. [Vidéo d'ici]
• Notifications et alertes :que vous utilisiez ou non une GMAO, les données machine peuvent être utilisées pour alerter automatiquement la bonne personne lorsqu'une condition donnée se produit, comme un temps d'arrêt de la machine. Par exemple, un e-mail ou un SMS peut être envoyé à un responsable de la maintenance.
• API et intégrations :MachineMetrics dispose d'intégrations natives avec plusieurs GMAO, telles que MaintainX, FiiX et Upkeep, et avec des systèmes non liés à la maintenance tels que les systèmes ERP et MES.
• Données machine en temps réel :MachineMetrics capture des données machine complètes et en temps réel, telles que les alarmes, les conditions et le nombre de cycles, qui indiquent quand une machine nécessite bientôt une maintenance. Lorsqu'une défaillance est imminente, la bonne personne peut être immédiatement avertie.

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Rapports et analyses

Les systèmes de GMAO disposent d'une fonctionnalité de création de rapports, permettant aux responsables d'approfondir et de mieux comprendre les performances de l'usine, de l'équipement et du personnel. Cela peut permettre une analyse approfondie, comme le temps qu'il faut à l'équipe pour résoudre une panne et les ordres de travail en attente.

Mais aussi personnalisés et sophistiqués que ces outils puissent paraître, il est peu probable qu'ils fournissent des données très précises, ce qui peut conduire à des hypothèses erronées et à une mauvaise prise de décision.

Le cœur de la maintenance étant de « maintenir les machines en marche », il est essentiel que les systèmes de GMAO disposent d'un ensemble de données robuste fourni par l'équipement lui-même. Seules les données provenant directement de l'équipement peuvent raconter toute l'histoire sur l'utilisation de la machine, les temps d'arrêt, le MTBF, l'OEE, etc. Cela aidera les équipes de maintenance à établir des références et à hiérarchiser les plus grandes opportunités.

Utilisez MachineMetrics pour collecter et analyser les conditions des machines en temps réel et créer automatiquement des ordres de travail dans votre GMAO pour automatiser les activités de maintenance .

Étapes de la maintenance basée sur les données

À l'ère de l'Internet industriel et de l'IdO, les stratégies de maintenance mûrissent rapidement. Ils offrent une valeur plus élevée, offrent une voie supplémentaire vers l'optimisation des processus et offrent une plus grande efficacité. Voici quelques étapes pour réaliser un programme de maintenance basé sur les données.

1. Collecte de données

La collecte de données est le moteur des solutions de maintenance industrielle compatibles IoT. De nombreuses solutions fragmentées nécessitent une mosaïque d'appareils, de logiciels et de matériel de connectivité. MachineMetrics est la seule solution qui fonctionne dans des environnements industriels difficiles et avec n'importe quel OEM et génération d'équipements. Avec les appareils MachineMetrics, l'installation des appareils de capture de données est rapide et intuitive - elle fonctionne immédiatement. De plus, il est extensible, permettant aux données d'être utilisées par d'autres systèmes, tels que CMMS, via des intégrations et des API natives.

2. Détection

La détection des performances et de la santé des machines est essentielle au succès. MachineMetrics permet la connexion de capteurs numériques et analogiques. Il peut capturer les données de l'automate et les normaliser pour inclure les mesures des capteurs, les alarmes, la vitesse, la charge, la vitesse d'alimentation, etc. Et comme les appareils MachineMetrics traitent les données à la périphérie via EtherNet, Wi-Fi ou même cellulaire, la détection est extrêmement fiable. Les données en temps réel renvoyées par la plate-forme d'analyse permettent aux utilisateurs d'agir rapidement lorsque les conditions de la machine le justifient.

3. Prédictions

Les besoins de chaque entreprise manufacturière sont différents. Alors que la surveillance de l'état et la maintenance prédictive utilisent des prédictions basées sur l'analyse avancée et l'apprentissage automatique alimentés par l'IA, le Saint Graal des programmes de maintenance basés sur les données est la maintenance prescriptive. La valeur des scénarios basés sur les données historiques de la machine, la surveillance des conditions en temps réel et l'analyse approfondie de variables telles que la durée de vie de l'huile, les vibrations et les données haute fréquence ne peut être surestimée. Ces prédictions extrêmement précises, pertinentes et exploitables distinguent la plate-forme MachineMetrics des autres.

4. Administration de la santé

La maintenance basée sur les données ne consiste pas seulement à maîtriser les problèmes mécaniques. Il s'agit de maintenir la santé de l'ensemble de l'usine ou de l'atelier. La même analyse avancée qui pilote les prédictions et gère la détection offre une visualisation approfondie de l'état de la machine par équipe, heure et type de produit. Cela permet au personnel de maintenance et aux responsables d'affiner davantage leur stratégie de maintenance et de maintenir la santé avant que les problèmes et les pannes ne surviennent.

Moins c'est mieux en matière de maintenance basée sur les données

Les entreprises ont traditionnellement dépensé d'innombrables dollars en stratégies de maintenance au fil des ans. Avant que la puissance du Big Data ne rende possible une autre voie, ces dollars provenaient de coûts de pièces élevés, de temps d'arrêt inutiles et d'autres variables.

Les données débloquent une approche plus simple et plus adaptable de la maintenance. Avec la maintenance basée sur les données, les responsables de la maintenance disposent de données et d'informations en temps réel entre leurs mains. Ils peuvent faire ce qui est nécessaire en toute confiance, sans supplément ni pénurie. Le coût de maintien inférieur des pièces, la durée de vie plus longue de l'outil et un remplacement plus précis à un moment optimal signifient une productivité plus élevée, un coût réduit et une efficacité accrue.

Le résultat est une maintenance pilotée par mégaoctets et non par milliards de dollars. Cela signifie un personnel formé à utiliser les données pour comprendre les machines d'une usine d'une manière qui n'était pas possible auparavant. Et cela signifie utiliser des données pour exécuter la maintenance de fabrication au lieu d'utiliser la maintenance pour générer des données.

Améliorer les performances grâce à la maintenance basée sur les données

Les entreprises qui utilisent une plate-forme de données machine comme MachineMetrics peuvent améliorer leur efficacité, réduire leurs coûts et libérer des capacités cachées. Ils peuvent même utiliser le même système pour améliorer l'état général de leur machine et créer un programme de maintenance basé sur les données.

MachineMetrics peut vous aider à exploiter des données précises pour ajouter une valeur significative à une GMAO ou simplement gérer la maintenance plus efficacement. En exploitant des données en temps réel et des informations exploitables sur l'état des machines, les entreprises peuvent porter leurs performances de maintenance à un niveau jamais atteint.

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