Maximiser l’efficacité :la transformation numérique alimente la gestion des opérations sur les actifs

Une chose qui est devenue très claire pour moi au cours des dernières années est l’incroyable synergie qui se produit lorsque la transformation numérique rencontre la gestion des opérations d’actifs (AOM). La convergence de ces deux forces symbiotiques remodèle les usines et optimise l'efficacité opérationnelle . Les organisations à forte intensité de ressources ont beaucoup à gagner en adoptant de nouvelles approches en matière de données, de collaboration et de communication, toutes soutenues par des expériences technologiques modernes et grand public.

Voici quelques-unes des principales façons dont cela peut se produire :

Libérer la puissance des données

Nous avons tous entendu le terme « garbage in, garbage out » lorsqu'il s'agit de collecter des données. Identifier les bonnes données est la clé pour obtenir une mesure précise des performances de votre usine. Pendant des années, le moyen le plus courant de collecter des données consistait à utiliser un système informatisé de gestion de la maintenance (GMAO) ou un logiciel de gestion des actifs d'entreprise (EAM). Celles-ci ont tendance à se concentrer sur la création et l'exécution d'ordres de travail et sur la collecte d'informations associées.

Idéalement, ces données aident la direction de l'usine à suivre chaque étape du cycle de vie d'un actif, ce qui lui permet d'accorder une attention particulière à des éléments tels que les temps d'arrêt des équipements et la dépréciation des actifs. Les données peuvent même être connectées au logiciel financier d'un établissement pour éclairer les décisions d'achat basées sur la fiabilité d'un actif.

Aujourd’hui, la transformation numérique va encore plus loin avec des capteurs de surveillance d’état capables de collecter différents types de données telles que des mesures de vibrations et infrarouges pour diagnostiquer les problèmes liés aux actifs individuels. Une anomalie dans les données signale un problème et déclenche un ordre de travail d'inspection. La synergie entre la transformation numérique et AOM élimine le décalage dans l’interprétation des données, permettant des réponses agiles à des situations évolutives. La surveillance en temps réel est essentielle pour éviter des temps d'arrêt coûteux. Les organisations peuvent désormais détecter les anomalies, les inefficacités ou les défaillances potentielles au fur et à mesure qu'elles se produisent, ce qui leur permet de prendre des mesures correctives immédiates. Ces données peuvent ensuite aider à suivre la fonctionnalité des actifs individuels, éclairant ainsi les futurs ordres de travail. , analyse de fiabilité et planification de la maintenance.

En intégrant la transformation numérique à AOM, les usines obtiennent des informations inégalées sur leur paysage opérationnel. Cette transformation ne consiste pas seulement à collecter des données; il s'agit d'extraire des renseignements exploitables qui améliorent les processus de prise de décision.

Apprentissage automatique et surveillance en temps réel

L'apprentissage automatique est le point où l'intelligence artificielle rencontre la maintenance, donnant aux directeurs d'usine le pouvoir de surveiller les actifs critiques 24 heures sur 24. Dès que quelque chose semble inhabituel, l'équipement de surveillance peut automatiquement communiquer avec un système informatique centralisé permettant aux techniciens d'agir avant ou immédiatement après la survenue d'une panne.

Cela permet à une usine d’évoluer vers une maintenance plus prédictive, ce qui entraîne de meilleures performances et une réduction des coûts. Par exemple, un apprentissage automatique de niveau avancé peut passer au crible des milliers de points de données pour calculer la probabilité que des erreurs entraînent un dysfonctionnement complet.

La transformation numérique qui se produit avec l'apprentissage automatique a un impact positif sur AOM à travers :

• Réduire les coûts de surveillance
• Accélération des réparations
•  Allocation efficace des ressources
• Améliorer la sécurité des installations
• Réduire les temps d'arrêt
• Optimiser les budgets de maintenance
• Faciliter la mise à l'échelle et la croissance

La maintenance prédictive est donc le résultat direct de la collaboration entre la transformation numérique et l’AOM. En conséquence, la maintenance devient une activité proactive et stratégique, s'alignant sur des objectifs commerciaux plus larges et garantissant que les investissements dans la performance des actifs génèrent des rendements optimaux.

Fiabilité améliorée des actifs

Le mariage de la transformation numérique et de l'AOM permet aux organisations d'aller au-delà des approches traditionnelles à la maintenance et à la fiabilité. Les actifs ne sont plus traités comme des entités autonomes ; au lieu de cela, ils deviennent des composants interconnectés au sein d'un écosystème plus vaste d'informations basées sur les données.

Pour certaines usines, la transformation numérique peut permettre la création d’un jumeau numérique complet ou d’une représentation virtuelle des actifs physiques. Ce jumeau numérique évolue en temps réel en fonction des données collectées à partir de l'actif réel. Les stratégies AOM peuvent exploiter cette représentation numérique pour simuler divers scénarios, prédire les pannes potentielles et optimiser les performances. Cette synergie se traduit par une fiabilité accrue des actifs, à mesure que les usines acquièrent une meilleure compréhension du fonctionnement de chaque actif dans un contexte opérationnel plus large. En adoptant cette approche holistique de la gestion des actifs, les entreprises peuvent atteindre des niveaux de fiabilité plus élevés, garantissant ainsi que les actifs critiques fonctionnent systématiquement avec une efficacité maximale.

Pour d’autres, se concentrer sur l’importance des travaux de maintenance peut améliorer la fiabilité des actifs et augmenter la disponibilité. Les usines qui réussissent à réduire le temps passé par les équipements hors ligne grâce à la transformation numérique constatent que la réduction des temps d'arrêt équivaut à une production accrue, ce qui équivaut à davantage de produits et à une augmentation des bénéfices. De plus, l'analyse comparative des indicateurs de performance clés et des mesures qui suivent des éléments tels que la disponibilité des actifs ou le nombre de pannes sur une période de temps spécifique peut aider les usines à se mesurer aux normes de classe mondiale en matière de fiabilité des actifs.

Autonomiser la main-d'œuvre grâce aux technologies intelligentes

Il est clair qu’en tant qu’industrie, l’industrie manufacturière est aux prises avec un déficit de compétences important. Le niveau de compétence requis pour travailler dans ce domaine est immense, car les techniciens d'usine travaillent souvent sur des actifs de plusieurs millions de dollars dans des environnements très complexes et parfois intrinsèquement dangereux. En outre, le taux de départ à la retraite des travailleurs expérimentés du secteur manufacturier dépasse de loin celui des nouveaux talents entrant dans ce domaine. Ces problèmes, associés à la transformation numérique et aux technologies avancées qui nécessitent un tout nouvel ensemble de compétences, menacent de freiner les progrès et la croissance futurs du secteur.

L’intégration de la transformation numérique et de l’AOM va au-delà du simple fait que les machines peuvent doter le personnel de technologies intelligentes. À mesure que les actifs deviennent de plus en plus interconnectés et axés sur les données, les usines peuvent investir dans des technologies qui améliorent les capacités de leur main-d'œuvre, à qui l'on demande de faire plus avec moins. La réalité augmentée, l'intelligence artificielle et d'autres outils intelligents deviennent des composants essentiels de la boîte à outils des employés, favorisant une culture d'amélioration continue et d'innovation.

Par exemple, grâce aux applications AR, les techniciens peuvent accéder à des informations pertinentes superposées à leur environnement physique, facilitant ainsi une prise de décision plus rapide et plus précise. Les algorithmes d'IA analysent de vastes ensembles de données pour proposer des recommandations permettant d'optimiser les performances des actifs. Le personnel devient un participant actif dans le parcours de transformation numérique, en s'adaptant aux nouvelles technologies qui améliorent la productivité, réduisent les erreurs humaines et contribuent à l'efficacité globale des opérations.

Cette responsabilisation va au-delà des aspects techniques, influençant la culture organisationnelle. À mesure que les techniciens adoptent les technologies intelligentes, ils deviennent des catalyseurs du changement. , favorisant un état d’esprit d’apprentissage et d’adaptation continus. Idéalement, cela transformerait non seulement la façon dont les actifs sont gérés, mais façonnerait également une main-d'œuvre agile, experte en technologie et prête à relever les défis de l'ère numérique.