Maintenance des Machines 101 : Améliorer la Santé des Équipements et Maximiser le Temps de Fonctionnement

Qu'est-ce que la Maintenance des Machines ?

La maintenance des machines est le processus d'entretien des machines pour assurer leur bon fonctionnement continu. Elle peut inclure une maintenance effectuée dans le cadre d'une routine régulière ou avant toute panne ou dommage — comme le nettoyage des surfaces, la lubrification des engrenages, et la vérification de l'usure des pièces comme les courroies. Elle peut aussi impliquer la surveillance des équipements pour détecter tout signe de problème potentiel, comme un changement dans les schémas de vibration ou une augmentation de la température ou de la consommation d'énergie. La maintenance des machines inclut également les processus qui surviennent après une panne, comme l'évaluation des dommages et le remplacement des pièces.

Essentiellement, tout ce qui maintient une machine sur l'atelier fonctionnelle et travaillant comme prévu peut être considéré comme de la maintenance des machines. Les services de maintenance sont généralement effectués par des techniciens de maintenance et sont soutenus par les données du contrôle machine, des capteurs et des interfaces machine qui aident à évaluer quand la maintenance est — ou sera — nécessaire.

Comment Entretenir les Machines ?

Il existe plusieurs approches de la maintenance des machines, chacune pouvant être utilisée stratégiquement selon la machine en question et la prévisibilité de ses besoins de maintenance.

Dans de nombreux scénarios, des stratégies de maintenance plus matures et complexes offrent le plus de temps de fonctionnement et d'économies. Les stratégies avancées comme la maintenance prédictive et prescriptive utilisent la technologie de surveillance machine pour recueillir des informations sur les machines de l'atelier, qui sont ensuite traitées et utilisées pour générer des insights sur les besoins de maintenance imminents.

Les données peuvent être collectées via des dispositifs et capteurs IIoT, ainsi que par les opérateurs au niveau des machines. Ces informations peuvent être rassemblées et analysées en temps réel pour des insights quasi instantanés qui peuvent prévenir des dommages majeurs aux machines et améliorer la sécurité des ouvriers. Ce type de données peut aussi servir pour des insights à plus long terme guidant des décisions comme le nombre de pièces de rechange à garder en stock.

La surveillance machine soutient des approches de maintenance qui non seulement prédisent et préviennent les temps d'arrêt et dommages, mais prescrivent aussi des solutions sur comment et quand effectuer la maintenance pour résoudre les problèmes afin d'atteindre une efficacité maximale. Cela signifie utiliser les pièces pleinement et les remplacer au plus près du moment de la défaillance (ou de la baisse de qualité) raisonnablement possible.

Pour les machines hautement prévisibles, certains aspects de la maintenance peuvent être gérés tout aussi bien avec des stratégies moins complexes comme la maintenance préventive basée sur l'usage. Un exemple non-manufacturier est la vidange d'huile moteur après un certain nombre de kilomètres. Dans presque tous les cas, une combinaison de stratégies penchant vers une approche centrée sur les données mènera aux meilleurs résultats.

Types de Maintenance des Machines

Si vous souhaitez approfondir les différents types de maintenance, nous avons un article complet sur le sujet, mais voici un résumé rapide des différentes stratégies de maintenance des machines :

• Maintenance Réactive : Quand ça casse, on répare.
• Maintenance Préventive : On planifie les remplacements à l'avance avant que les pièces ne cassent, généralement à intervalles réguliers.
• Maintenance Basée sur l'Usage : On remplace les pièces quand la machine a été utilisée un certain montant avant qu'elles ne cassent.
• Maintenance Basée sur l'État : On remplace les pièces quand elles semblent trop usées pour continuer à fonctionner correctement.
• Maintenance Prédictive : On utilise des données historiques pour prédire quand une pièce va casser et on la remplace basé sur ces prédictions, avant qu'elle ne casse. Cela utilise généralement, mais pas toujours, l'intelligence artificielle et le machine learning.
• Maintenance Prescriptive : Des méthodes avancées d'analyse de données sont utilisées pour faire plus que prédire les points de défaillance, mais fournissent des résultats hypothétiques afin de choisir la meilleure action à entreprendre avant que défaillances, risques de sécurité et problèmes de qualité ne surviennent, ainsi que le moment de la mise en œuvre.

La maintenance prédictive est la solution « Goldilocks » de la maintenance, où les fabricants peuvent résoudre les problèmes avant qu'ils n'arrivent, sans surdépenser en maintenance inutile.

Comment Améliorer Votre Maintenance des Machines ?

L'un des moyens les plus efficaces d'améliorer la maintenance des machines pour la plupart des fabricants est de se concentrer sur la collecte et l'analyse de données. La maintenance pilotée par les données économise des ressources et apporte des avantages de multiples façons :

• Remplacer les pièces seulement quand nécessaire, au lieu de gaspiller des pièces encore utilisables
• Réduire les temps d'arrêt dus aux pannes imprévues
• Réduire le temps requis par le personnel de maintenance
• Réduire les risques d'incidents machine et de sécurité causés par des machines mal entretenues
• Réduire l'espace de stockage nécessaire pour les stocks excessifs de pièces de rechange
• Augmenter la prévisibilité qui peut guider les budgets, plannings, prévisions de production, etc.

Pour collecter des données machine précises en temps réel, les fabricants peuvent utiliser un logiciel de surveillance machine, comme MachineMetrics, pour se connecter directement au contrôle de la machine. Ces données machine sont contextualisées pour une variété de parties prenantes à travers l'usine. Et selon la maturité du fabricant, les données peuvent être utilisées de manière de plus en plus précieuse.

Par exemple, les fabricants peuvent simplement utiliser la surveillance machine pour voir quand les machines sont en panne et déployer la maintenance pour réparer le problème le plus vite possible. Cependant, les fabricants plus avancés ne voudront pas subir le coût d'un tel volume de temps d'arrêt machine.

Une alternative à l'approche réactive de la maintenance est la maintenance basée sur l'état. Les fabricants permettent aux informations du contrôle machine et des capteurs de communiquer la santé de l'équipement et de déclencher des notifications avant la panne machine.

Ainsi, les fabricants peuvent travailler à maintenir les machines en marche sans dépenser de grosses sommes en temps et argent sur une stratégie basée sur le calendrier qui sur-entretient l'équipement. L'amélioration d'un programme de maintenance suivra les lignes de l'utilisation de plus de données pour piloter une stratégie plus avancée, chaque étape augmentant le temps de fonctionnement des machines tout en réduisant les coûts.

Pour déterminer quels aspects de la maintenance pilotée par les données sont les meilleurs candidats sur lesquels se concentrer, considérez ce qui suit :

• La collecte de données vous permet de savoir où vous en êtes. Sans pouvoir mesurer votre programme de maintenance, vous ne pouvez pas savoir si vous vous améliorez.
• Avoir des données précises vous permet d'identifier et de travailler à prévenir les raisons les plus notables d'échec et de maintenance machine nécessaire.
• Les données machine en temps réel signifient que l'équipe peut agir maintenant pour prévenir ou corriger les problèmes.

Concentrez-vous sur la collecte de données machine pour développer une meilleure compréhension de la performance de l'équipement. Avec cette pièce clé en place, il devient beaucoup plus facile de savoir si et quand les ressources de maintenance doivent être alertées pour gérer les pannes et pannes potentielles.