D'où proviennent les mauvaises données de maintenance et comment y remédier

Toutes les données de maintenance ne sont pas créées égales

Données : C'est l'épine dorsale de tout programme de maintenance. C'est ce que vous utilisez pour mesurer le succès. Il vous indique quels actifs nécessitent plus d'attention et comment cela affectera votre emploi du temps. C'est ce qui vous aide à survivre indemne aux audits de maintenance. En bref, les données sont le langage qui vous aide à raconter l'histoire de votre équipe de maintenance.

Mais toutes les données ne sont pas créées égales. Et il se peut que le vôtre ne dise pas ce dont il a besoin. Jason Afara, ingénieur de solutions senior chez Fiix, en a fait l'expérience lorsqu'il était responsable de la maintenance.

« Nous avions plus de techniciens que de licences logicielles GMAO, donc nous avions des gens qui se connectaient après avoir déjà terminé un bon de travail, essayant simplement de remplir tous les détails dont ils pouvaient se souvenir », dit-il. "Nous essayions toujours de rattraper notre retard, et cela a eu un impact sur notre crédibilité."

Le coût des mauvaises données de maintenance

C'est juste ça :lorsque vos données sont désactivées, il est plus difficile de se battre pour votre équipe. Il n'est pas aussi facile de justifier l'achat d'un nouvel équipement, d'échanger du temps de production contre de l'entretien ou de faire une nouvelle embauche si les données ne sont pas là pour soutenir cette demande.

Cela peut également avoir un impact sur votre équipe au quotidien. Par exemple, un technicien peut attendre la fin de la journée pour consigner le travail terminé. Ce décalage dans le temps pourrait les amener à se souvenir du temps qu'il leur a fallu pour faire un travail. Peut-être qu'ils arrondissent. Pas grave, non ? Sauf que c'est le cas.

Cette seule erreur pourrait provoquer un effet domino. La prochaine fois que vous allez planifier ce travail, vous prévoyez moins de temps pour cela. Maintenant, le technicien se précipite pour terminer le travail, ce qui augmente les risques pour eux et pour la machine. Vous réduirez également le coût des heures de travail dans votre budget, ce qui vous mettra dans une situation délicate avec vos finances.

Voyons où vos données peuvent mal tourner et comment vous pouvez les auditer pour commencer à orienter les choses dans la bonne direction.

Où commencent les mauvaises données de maintenance

Les mauvaises données naissent souvent des meilleures intentions. Cela le rend difficile à repérer. Mais il y aura toujours un côté positif pour ces problèmes :vous avez une culture axée sur les données. Vous savez que les chiffres sont essentiels et que les informations que vous en tirez sont encore plus précieuses. C'est l'ingrédient le plus important pour trouver et éliminer les mauvaises données.

Voici deux aspects des programmes de maintenance qui contribuent le plus souvent à des données erronées ou incomplètes.

Essayer de faire bouillir l'océan

Beaucoup d'équipes de maintenance essaient d'en faire trop, trop tôt avec leurs données. Avoir la possibilité de suivre les choses, c'est bien, mais si vous n'avez pas mis en place un plan bien pensé pour ce que vous allez mesurer - et pourquoi - vous rencontrerez des problèmes.

C'est un piège facile dans lequel tomber. L'avènement de la technologie IIoT, comme les capteurs qui suivent chaque seconde du comportement d'un actif, a introduit des moyens apparemment infinis de capturer des données. Le problème pour les responsables de maintenance ne vient pas du fait d'avoir trop de données, mais de ne pas savoir comment extraire les données qui comptent.

Brandon De Melo, Customer Success Manager chez Fiix, le dit ainsi :« Disons que vous avez un capteur qui extrait les données de la machine. C'est super, mais vous ne pouvez pas vous arrêter là. Vous devez tenir compte de tous les éléments qui entrent en ligne de compte dans ces données, comme les temps d'arrêt ou d'autres facteurs externes qui pourraient les affecter.

Ne pas penser de manière critique aux métriques

Chaque équipe de maintenance est tenue de respecter certains KPI, mais sont-ils les bons ? Comme le souligne Stuart Fergusson, directeur de l'ingénierie des solutions de Fiix, il peut être facile de se laisser entraîner dans un cycle de suivi d'un nombre comme les heures de travail simplement parce que c'est la métrique qui vient de votre patron (ou de son patron).

Il est important de porter un regard critique sur les mesures de maintenance et de vraiment réfléchir à la question de savoir si elles doivent être mesurées.

« En fin de compte, vous devez mesurer les métriques qui soutiennent votre service », explique Fergusson. "Pas assez de gens comprennent pourquoi ils mesurent ce qu'ils mesurent."

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Où résident les mauvaises données de maintenance

Nous savons ce qui contribue aux mauvaises données, mais où cela apparaît-il ? Les mauvaises données sont très efficaces pour se fondre dans les données propres, ce n'est donc pas toujours évident. Mais connaître les signes révélateurs d'informations inexactes vous aidera à les repérer sans verser des dizaines de rapports. Voici les endroits les plus courants où vous pouvez trouver des données de maintenance erronées.

Dans votre réserve

De mauvaises données peuvent se cacher à côté des roulements et des moteurs sur les étagères de votre entrepôt. Cela peut arriver de plusieurs manières.

Premièrement, il est facile d'avoir un inventaire obsolète si vous avez des pièces obsolètes sur des étagères. Si vous ne vérifiez pas votre inventaire pour vous assurer qu'il correspond à ce qui est réellement disponible, vous rencontrerez des problèmes lorsque vous devrez payer pour une pièce à laquelle vous ne vous attendiez pas.

Et puis il y a le danger de truquer les chiffres pour améliorer l'apparence des résultats.

"Disons que c'est vers la fin du mois et que vous devez remplacer une pièce à 3 000 $", explique Afara.

« Certains responsables de la maintenance diront : « Vous savez quoi ? Attendons simplement cette réparation pour qu'elle arrive dans nos livres le mois prochain. Cela devient un peu un jeu. " Cette hésitation peut avoir un impact négatif sur l'ensemble de l'entreprise si ce qui est dans les livres est valorisé par rapport à ce qui est réellement nécessaire pour améliorer la production. »

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Dans votre programme de maintenance préventive

Chaque équipe de maintenance a ses PM réguliers, mais combien d'entre eux sont réellement nécessaires ?

« La maintenance peut devenir très émotionnelle très rapidement », explique Afara. "Vous aurez ce qu'on appelle un PM émotionnel, où l'équipe effectue un contrôle régulier simplement parce qu'il y a eu une panne il y a six directeurs d'usine et que personne ne l'a changé."

Lorsque les équipes de maintenance héritent des PM, il est facile de ne pas le remettre en question, mais il est facile de voir comment les choses peuvent faire boule de neige et raconter une histoire inexacte sur le travail qui doit réellement être fait.

Dans votre bon de travail et l'historique des actifs

Il ne faut pas grand-chose pour que les données se détraquent lors de la documentation du travail. L'attention a tendance à aller aux mauvais endroits lorsque les priorités d'une plante ne sont pas en ordre.

"Ce qui se passe généralement, c'est qu'il y a une telle concentration sur le temps des techniciens", explique Afara. « Un message vient du sommet que chaque minute doit être prise en compte, et le résultat est que les techniciens ne font que gagner du temps sur les bons de travail pour montrer qu'ils ont fait les huit heures qui leur ont été demandées. »

Comme nous l'avons évoqué plus tôt, le problème fondamental ici est le manque de planification spécifique. Vous vous souciez de la métrique au détriment de la stratégie, ce qui se traduit par des données qui ne disent pas la vérité et ne peuvent pas être utilisées pour provoquer un réel changement.

Dans vos rapports

Chaque ensemble de données a ses pics et ses creux. La partie importante est de savoir comment vous donnez un sens aux fluctuations qui apparaissent dans vos rapports de maintenance.

« Avez-vous réellement quelque chose en place pour expliquer pourquoi, par exemple, une baisse peut se produire en septembre puis se reproduire en janvier ? » dit De Melo.

Sans analyse critique ou compréhension de ce qui a contribué à une anomalie dans les données, le suivi de ces fluctuations est inutile. Vous devez comprendre ce qui s'est passé avant de pouvoir commencer à comprendre ce que vous auriez pu faire différemment.

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Comment auditer les données de maintenance

Maintenant que nous avons une idée plus précise de l'endroit où les données de maintenance peuvent mal tourner, comment pouvez-vous commencer à y remédier ?

La réponse sera différente pour chaque équipe, mais le bon endroit pour commencer est là où vous rencontrez un problème sans aucun moyen d'expliquer pourquoi vous l'avez.

« Disons que vous ne pouvez pas comprendre pourquoi vous avez autant de temps d'arrêt imprévus et que regarder les données ne vous aide pas du tout », déclare De Melo.

« Dans ce scénario, vous voudriez parler au directeur de production et commencer à lui poser des questions telles que :« Comment cela est-il suivi ? Y a-t-il un système en place ? Il y aura toujours un processus pour rechercher les bonnes informations, mais vous ne pouvez pas rester assis là et vous tourner les pouces, en espérant que la réponse viendra à vous. »

En termes de création d'une liste de contrôle d'audit de données, encore une fois, votre meilleur pari est de l'aborder d'un point de vue stratégique.

« Asseyez-vous avec certaines parties prenantes clés, telles que les directeurs d'usine et les techniciens, et réfléchissez à ce que vous souhaitez améliorer et mieux comprendre », explique De Melo.

« Une fois que vous savez ce que vous recherchez, vous pouvez créer une liste de contrôle qui a du sens. »

Les meilleures données de maintenance sont des données avec un objectif

Adopter une approche critique et réfléchie pour auditer vos données de maintenance garantit que tout ce que vous suivez et analysez est examiné pour une raison. Cela vous aide à comprendre comment chaque élément de données est connecté. Ensuite, vous pouvez apporter de réelles améliorations à votre programme de maintenance au lieu de faire des changements plus petits et moins impactants autour des marges.

« Si vous comprenez vraiment votre activité de maintenance, tout le reste va simplement s'enchaîner », explique Fergusson.

« La direction de votre usine peut ne pas comprendre le retard de maintenance ou l'OT, mais lorsque vous leur dites que retarder une fenêtre de maintenance va coûter 250 000 $ supplémentaires dans notre budget de maintenance de l'usine à cause de X, Y, Z, et que vous avez les bonnes données pour le sauvegarder debout, ils écouteront.

En fin de compte, les données sont la partie facile.

« Si vous avez la culture, les mesures et les bonnes personnes et processus en place pour tout suivre, et que vous n'avez tout simplement pas les données réelles, pas de problème. Vous pouvez le mettre en place en une semaine », explique Fergusson.

« Plus souvent, cependant, c'est le contraire. Vous avez toutes les données, elles circulent toutes quelque part, et tout le monde en examine différentes parties, mais rien de tout cela ne se fonde sur une histoire vraie. »