Big Data, pas Big Easy :Surmonter les nouveaux défis de la technologie de maintenance en usine

L'utilisation des mégadonnées et de l'Internet industriel des objets (IIoT) a permis aux entreprises les plus avant-gardistes de l'industrie de mettre à niveau non seulement leurs installations, mais la technologie qu'ils utilisent pour devancer la concurrence.

Comme de nombreuses autres industries, la fabrication connaît une révolution technologique. Le mot à la mode « big data » a été lancé dans le domaine de la fabrication depuis un certain temps déjà, et l'IIoT offre de nouvelles possibilités d'analyse et de prévention des temps d'arrêt. Mais les nouvelles technologies ne vont pas sans de nouveaux défis, notamment dans le domaine de la maintenance des usines. Alors, comment les organisations peuvent-elles surmonter ces défis et devenir grandes données dans grand récompenses ?

Big données, grands avantages

Lorsqu'il s'agit de maintenance industrielle, le big data rend l'analyse prédictive plus rapide et plus facile, vous permettant de faire passer les opérations d'une approche de maintenance plus diagnostique (ou préventive) à une approche proactive. De cette façon, vous pouvez prendre des décisions plus calculées en ce qui concerne vos machines, ce qui entraîne une amélioration des rendements de production et des économies de coûts significatives. Outre des outils sophistiqués tels que la thermographie, les sons/ultrasons, les tests de vibration et plus encore, les opérateurs de votre usine peuvent voir exactement ce qui se passe avec une machine particulière et planifier en conséquence. Bien que cette technologie puisse constituer une base solide pour le programme de maintenance prédictive (PdM) de tout fabricant moderne, le défi consiste à identifier les bonnes données à utiliser et comment les utiliser.

Plus d'informations, plus de défis

Les systèmes de gestion de maintenance informatisés (GMAO) peuvent produire de grandes quantités d'informations prêtes à être analysées, mais à quoi bon toutes ces données si vous ne savez pas comment les utiliser ? Vous pouvez être confronté à cet obstacle dès les premières étapes de la mise en œuvre de votre stratégie de maintenance prédictive. Pour surmonter le fardeau de la surcharge de données dans un environnement de maintenance d'usine, essayez de choisir dès le départ des critères de prise de décision spécifiques à votre secteur ou à vos objectifs de production, et n'utilisez que les données pertinentes pour ces critères spécifiques. La mise en œuvre de systèmes et de programmes qui prennent des décisions binaires, avec des limites fixées pour des actions spécifiques, peut également être utile. Une fois ces détails définis, il ne vous reste plus qu'à vous en tenir au programme et à la stratégie.

Peser les coûts

Même avec des employés engagés et une compréhension complète des avantages de la PdM, le plus grand défi auquel sont confrontés les fabricants lors de la mise en œuvre de ces nouvelles technologies est leur coût initial. Dans le marché mondial concurrentiel d'aujourd'hui, les organisations ne peuvent pas investir en s'attendant à ce que cette technologie répare tout. La meilleure façon de contourner ce problème est de commencer petit :prenez le temps d'identifier quels systèmes et processus sont les plus pertinents pour les besoins immédiats, et mettez en œuvre les changements nécessaires pour les gérer. Cela aidera à réduire le volume de données à une quantité digestible, à réduire les coûts et à améliorer uniquement les processus internes nécessaires. Cet objectif est un excellent moyen de tester les eaux de la technologie prédictive avant de plonger tête la première dans l'investissement dans les données.

Accepter le changement

L'utilisation croissante de la technologie dans la maintenance industrielle conduira finalement à un changement dans les processus - et avouons-le, le changement peut être difficile à surmonter. En plus des douleurs régulières liées à l'introduction et à l'apprentissage de nouvelles méthodes, vos employés de longue date qui sont habitués à leur expérience peuvent ne pas être aussi prêts à adopter une nouvelle stratégie de maintenance avancée et centrée sur les données. Heureusement, la plupart des employés de maintenance sont fidèles, prêts à s'adapter aux nouvelles méthodes au fil du temps… votre organisation a juste besoin de consacrer du temps à former correctement à la fois votre main-d'œuvre existante et vos nouvelles recrues. Une fois que votre équipe aura constaté les avantages du Big Data, la confiance dans le nouveau processus sera gagnée et maintenue.

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