L'histoire de la maintenance prédictive | Senseye

"Vous ne pouvez pas réparer quelque chose qui n'est pas cassé" était la philosophie de la maintenance réactive traditionnelle, il y a de nombreuses années. L'aide n'était appelée qu'une fois qu'une machine était complètement tombée en panne.

La réalisation de rapports, la localisation ou la commande de pièces de rechange et l'assemblage de l'expertise de maintenance requise entraînaient souvent des retards et des temps d'arrêt inutiles, ainsi que des coûts d'heures supplémentaires.

Les délais et, par conséquent, les calendriers de livraison sont sortis de la fenêtre.

Planifier en cas d'échec

La pensée a été mise à jour dans les années 1980, avec la popularité des techniques de fabrication japonaises, notamment Just in Time (JIT), où la nouvelle idée était d'effectuer une maintenance préventive programmée ou planifiée. Ce concept a été encore affiné par l'introduction de la maintenance productive totale, utilisée dans le Lean Manufacturing, où la maintenance était planifiée pour maintenir l'équipement en état de marche à tout moment.

Une mise en œuvre réussie signifiait moins de pannes et moins de temps d'arrêt, ce qui se traduisait par une utilisation plus efficace de la main-d'œuvre, une durée de vie plus longue de la machine et une meilleure sécurité sur le lieu de travail.

Ces avantages évidents ont amélioré la productivité globale, mais la planification de la maintenance impliquait d'assimiler les informations des fabricants d'équipements, des ingénieurs et des opérateurs expérimentés, sur une longue période de temps.

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Comment quelqu'un pouvait-il être certain que la maintenance était planifiée au moment optimal ?

Prédire l'échec

L'optimisation du calendrier de maintenance a été réalisée grâce à la maintenance prédictive, par l'introduction de la surveillance de l'état.

Avec cette méthodologie, les données de certains indicateurs critiques sont utilisées pour démontrer quand l'équipement montre une baisse de performance ou est sur le point de tomber en panne. Il sert de système d'alerte précoce, laissant le temps de planifier l'éventualité, réduisant les pertes dues aux retards de maintenance.

Le succès de la surveillance de l'état dépend de l'obtention d'informations pertinentes et de qualité à partir de ces composants critiques en temps utile, de leur analyse et de leur évaluation rapides, avant d'agir rapidement pour mettre en œuvre les résultats.

Dans les usines traditionnelles, des informations limitées sont disponibles à partir des systèmes de contrôle industriels, nécessitant souvent un traitement supplémentaire et une formulation dans des rapports avant que les experts ne puissent interpréter les résultats.

Maintenant à portée de main

Avec l'arrivée de l'Industrie 4.0 et de la Smart Factory, toutes les données possibles nécessaires pour automatiser l'analyse de l'état de l'équipement peuvent être en place. La numérisation signifie que les données en temps réel peuvent être collectées à partir de plusieurs sources dans l'usine et stockées de manière facilement accessible.

Cela permet d'appliquer rapidement et facilement des analyses avancées, fournissant une évaluation quasi instantanée de la situation et mettant en évidence toute anomalie. Le traitement dans le cloud rend ces informations disponibles dans l'ensemble des organisations, leur permettant de mettre en commun les meilleures pratiques et de réagir rapidement.

La capacité d'auto-diagnostiquer les pannes est encore étendue par l'ajout de pronostics. Les données recueillies à partir des machines et des actifs constituent un modèle de fonctionnement qui, une fois analysé, fournit une indication préalable du moment où une machine tombera en panne, identifiant sa durée de vie utile restante (RUL).

Cette anticipation des besoins de maintenance permet une opération plus agile, avec un horizon temporel bien compris, permettant de prendre des décisions et des actions à prendre qui empêcheront ou limiteront les pertes dues à des temps d'arrêt imprévus.

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