IBM : Améliorer la fiabilité et la sécurité des actifs avec des solutions EAM proactives

Skip Snyder d'IBM discute des avantages de solutions EAM efficaces pour les fabricants.

En combinant logiciels, systèmes et services, la gestion d'actifs d'entreprise (EAM) aide à maintenir, contrôler et optimiser la qualité des actifs opérationnels tout au long de leur cycle de vie. En s'entretenant avec Skip Snyder, Senior Partner, IBM Global Business Services, il décompose les avantages d'une solution EAM en trois catégories : optimiser la qualité et l'utilisation des actifs, temps de fonctionnement productif, et réduction des coûts.

Optimiser la qualité et l'utilisation des actifs

Simplement dit, « des équipements bien entretenus soutiennent une production fiable et de haute qualité », explique Snyder. « Cependant, la maintenance préventive peut être très coûteuse, et les organisations essaient constamment de réduire les inspections inutiles si elles le peuvent. »

Une façon d'optimiser la qualité et d'utiliser les actifs consiste à surveiller la santé des actifs via des capteurs, en surveillant les tendances indiquant une dégradation potentielle sur laquelle on peut agir pour prévenir une panne. D'autres moyens incluent l'utilisation de caméras et de microphones pour surveiller la santé des équipements — dans certains cas, les racines fournissent des capteurs, caméras et microphones aux équipements et collectent les données. Cette méthode améliore la productivité du technicien, le libérant pour des tâches à plus forte valeur ajoutée tout en continuant à collecter des données.

« À mesure que le nombre de capteurs et dispositifs sur les actifs augmente, le volume de données suivies a augmenté de façon exponentielle. Il est devenu impossible pour les humains seuls de tout surveiller. L'IA joue désormais un rôle important dans la gestion d'actifs d'entreprise (EAM) pour donner du sens à toutes ces données et en tirer de la valeur car elle peut apprendre et identifier les tendances. La technologie peut approfondir la compréhension des actifs en traduisant les données en informations exploitables qui peuvent être utilisées pour piloter une maintenance plus efficace », explique Snyder.

« Par exemple, la maintenance basée sur l'état remplace la maintenance basée sur le temps. Au lieu de faire une inspection ou une réparation tous les quelques mois ou selon un calendrier fixe, les informations issues des données opérationnelles et de l'analytique peuvent prédire la défaillance d'un actif. Cela garantit que les actifs nécessitant une attention la reçoivent au bon moment, améliorant la fiabilité et optimisant la maintenance. Les capacités de surveillance à distance permettent une détection continue d'anomalies. La performance des actifs est continuellement suivie et évaluée par l'intelligence artificielle (IA), qui peut déclencher des alertes basées sur des indicateurs comme les conditions de ligne plate et les changements brusques dans les lectures des capteurs. »

Sugar Creek Brewery

« Sugar Creek Brewery est un exemple de client IBM Maximo utilisant EAM, IA et IoT pour optimiser la qualité et réduire les pertes. Ils perdaient plus de 30 000 $ par mois en débordement de bière dans le processus de fabrication. En intégrant la technologie dans le processus de brassage, ils sont capables d'identifier les problèmes affectant la qualité de leur produit. Des paramètres tels que le temps de remplissage, la température, le pH, la gravité, la pression, la carbonatation et le niveau sont tous envoyés dans le cloud pour analyse. Ces données peuvent informer de nouveaux processus ou affiner les existants pour garantir que le produit répond aux attentes de fabrication et les économies de coûts sur les pertes de fabrication sont maintenant réinvesties dans l'entreprise », — Skip Snyder, Senior Partner, IBM Global Business Services.

Temps de fonctionnement productif

En disposant du bon système EAM soutenu par une plateforme cloud hybride ouverte et des flux de travail intelligents pilotés par l'IA, les fabricants peuvent « détecter les pannes potentielles d'équipement et émettre automatiquement des bons de travail aux techniciens pour les prévenir, avec toutes les informations dont ils ont besoin pour résoudre le problème, y compris les outils, l'historique de l'actif, l'analyse des causes racines et les meilleures pratiques », ajoute Snyder.

Réduction des coûts

Lorsqu'il s'agit d'évaluer les coûts, Snyder explique que cela peut se faire de deux façons : « Premièrement, les techniciens font-ils le bon travail au bon moment de la bonne manière ? Deuxièmement, les temps d'arrêt d'équipement dus à des pannes, retards de réparation ou pièces manquantes sont-ils éliminés ou minimisés ? »

Pour la première partie, plus un technicien est efficace, plus il peut maintenir d'équipements en fonctionnement de manière continue. « Là où il y a plus d'efficacité, il y a plus de valeur », ajoute Snyder. « Les informations en temps réel et les capacités d'automatisation permettent à vos employés de prendre des décisions basées sur les données avec rapidité et confiance et de concentrer leur énergie sur le travail à plus forte valeur. »

Pour la seconde partie, plus on connaît et peut anticiper les besoins de maintenance des équipements, plus l'opération est efficace. « Le résultat est moins de temps d'arrêt dus à des pannes inattendues ou à devoir retarder les réparations parce que vous n'avez pas les pièces pour les réparer. Avec les bonnes informations, vous serez en mesure de prédire les défaillances, et avec le bon programme EAM, vous avez maintenant les bonnes pièces dans les bonnes quantités au bon moment, optimisant ainsi la performance des équipements et améliorant l'Efficacité Globale des Équipements (OEE). »

Meilleures pratiques pour les fabricants adoptant une solution EAM

En résumé, Snyder reflète qu'il existe de nombreuses meilleures pratiques pour adopter une solution EAM, mais cela se résume finalement à connaître la santé des équipements, équiper le personnel avec les bonnes informations et outils, et assurer proactivement la fiabilité et la sécurité.

« Pour rendre cela réel, avoir des capacités de cloud hybride et d'IA en place est crucial. Une architecture de cloud hybride ouverte permet aux fabricants de déplacer le traitement plus près de l'opération et de réduire la latence des données pour que les bonnes informations et outils parviennent au personnel en temps opportun. L'IA aide ensuite ce personnel à trier les montagnes de données du shop floor et au-delà pour les aider à comprendre ce qui se passe vraiment avec leurs équipements et quelle est la meilleure action à entreprendre pour résoudre tout problème potentiel qui survient. »

Un objectif principal pour les fabricants devrait également être de bonnes pratiques de données. Étant donné que l'EAM dépend des données pour prendre des décisions, « une mauvaise qualité de données ou un manque de données conduit à des choses comme les techniciens perdant du temps sur de mauvaises priorités, des stocks non disponibles quand et où ils sont nécessaires, pas les bons outils disponibles, et finalement, pannes d'équipement et retards de production. »

Pour passer de la maintenance préventive à proactive, les fabricants doivent avoir une stratégie pour « collecter, analyser et agir sur les données en tirant parti de l'IoT, du mobile, de l'IA, de la robotique et d'autres innovations technologiques ; pour comprendre la santé de leurs équipements ; et enfin, automatiser les processus pour agir sur les informations générées par la technologie. »