Réussir votre GMAO : comment les données machine pilotent l'efficacité de la maintenance

Pour les fabricants discrets, les machines sont le sang vital de la production. Si l'équipement est maintenu correctement, alors une production efficace, coûts plus bas, livraison à temps et satisfaction client accrue peuvent tous être atteints.

Les entreprises ont continué à s'appuyer sur des moyennes générales et attentes pour développer des calendriers de maintenance. Par exemple, maintenir l'équipement tous les 30 jours ou toutes les 100 pièces basé sur des moyennes historiques (ou basé sur recommandations OEM).

Des complexités telles que l'utilisation d'équipement, pannes de pièces, usure d'outils, vibrations et autres conditions d'équipement n'ont pas historiquement été prises en compte lors du déploiement de la maintenance.

Avec une opération connectée, il y a un moyen d'assurer que les données de performance et santé d'équipement influencent l'activité de maintenance. Cela assure que les activités de maintenance ne prennent place que quand nécessaire, réduisant la probabilité de sur-maintenance coûteuse, tout en assurant que les défaillances d'équipement sont évitées.

Comment ? En capturant des données machine en temps réel et historiques pour permettre un programme de maintenance plus efficace.

En capturant, standardisant et contextualisant autonomement les données machine en temps réel, les programmes de maintenance peuvent être conçus pour maintenir l'équipement de manière optimale. Ci-dessous, nous explorons comment MachineMetrics, une plateforme de données machine, peut ajouter une valeur significative à votre Système de Gestion de Maintenance Informatisée (GMAO), et programme de maintenance global.

Comment les données machine optimisent la maintenance

La valeur des Systèmes de Gestion de Maintenance Informatisée est significativement améliorée par le volume et la qualité des données collectées depuis les machines. Historiquement, cela a été fait par des techniciens de maintenance surveillant manuellement l'équipement, documentant les pannes et exécutant les bons de travail de maintenance.

Le problème est que les données collectées manuellement ne sont pas seulement un usage incroyablement gaspilleur de temps pour les opérateurs et équipes de maintenance mais résultent en données retardées, inexactes, difficiles à actionner.

Entrez MachineMetrics, une plateforme pour collecter autonomement les données machine, les standardiser à travers toutes marques et modèles d'équipement, ajouter du contexte, et les délivrer immédiatement aux utilisateurs de première ligne via notification et visualisations, ou dans les systèmes de gestion, comme une GMAO.

Maintenant, des données précises en temps réel sur la performance et conditions machine peuvent être utilisées pour déployer la maintenance efficacement, ou même développer des modèles pour prédire quand les pannes se produiront.

Explorons la valeur des données machine pour votre programme de maintenance :

Transformer les stratégies de maintenance

Quand les données machine sont traitées en utilisant la plateforme MachineMetrics, elles génèrent des insights qui permettent à la GMAO d'atteindre une performance optimale. Les plannings de maintenance peuvent alors être basés sur des données en temps réel et l'usure et conditions réelles de la machine.

Cela signifie que les stratégies pour la santé machine peuvent être conçues pour être proactives et prédictives plutôt que basées sur le calendrier ou réactives. Ces données de santé machine incluent aussi des données diagnostiques et insights qui permettent aux gestionnaires et techniciens de répondre avant qu'une pièce ne faille. Cela réduit les temps d'arrêt et élimine le risque de dommages plus grands à la machine.

• Vieille école : Réactive/Corrective ou Basée sur Calendrier
• Nouvelle école : Proactive ou Basée sur Condition
• École du futur : Prédictive ou Prescriptive

Gestion des ressources

Les gestionnaires de maintenance sont conscients des nombreuses variables associées à la supervision de leur programme, de leur personnel interne, à la quantité de main-d'œuvre et quarts requis, aux pièces et fluides nécessaires pour effectuer la maintenance de routine, à la qualité et durée de vie de l'équipement.

Heureusement, ils ont des systèmes GMAO en place pour aider à gérer tous ces morceaux, assurant que les ressources à leur disposition peuvent être utilisées aussi efficacement que possible. Mais, ils s'appuient souvent sur des journaux de maintenance collectés manuellement et suggestions OEM pour faire tourner le programme, plutôt que sur des données de production réelles. En poussant les données machine dans une GMAO, de meilleures décisions peuvent être prises.

Quelles données peuvent être utilisées dans la GMAO ? Travaux, événements de temps d'arrêt, compteurs de pièces, OEE, diagnostics machine, conditions environnementales, etc.

Comment cela aide la GMAO et les gestionnaires de maintenance à allouer les ressources efficacement ?

• Développer une meilleure compréhension du personnel nécessaire pour soutenir l'installation
• Construire des plannings qui supportent la maintenance attendue
• Prédire les coûts associés à la maintenance de routine comme coûts de pièces et fluides
• Gérer le cycle de vie de l'équipement pour justifier l'investissement capital

Gestion des bons de travail

Les équipes de maintenance peuvent immédiatement移 d'une approche basée sur le calendrier à une maintenance basée sur la condition avec les données machine.

Les workflows MachineMetrics permettent aux entreprises de regarder leur maintenance globale holistiquement. Cela signifie avoir une vue complète des conditions et santé pour prendre les bonnes décisions avec l'utilisation d'insights.

Ci-dessous sont quelques-unes des fonctionnalités clés qui impactent directement comment la maintenance est exécutée, et comment MachineMetrics peut être utilisé en tandem avec une GMAO, ou comme solution de maintenance autonome :

• Automatisation : Quand un événement machine comme une alarme, temps d'arrêt ou seuil de condition est atteint, un workflow automatisé peut instantanément créer une demande de travail ou bon de travail dans la GMAO. [Vidéo depuis ici]
• Notifications et Alertes : Que vous utilisiez une GMAO ou pas, les données machine peuvent être utilisées pour alerter automatiquement la bonne personne quand une condition donnée se produit, comme un temps d'arrêt machine. Par exemple, un email ou texte pourrait être envoyé à un gestionnaire de maintenance.
• APIs et Intégrations : MachineMetrics a des intégrations natives avec plusieurs GMAO, comme MaintainX, Fiix, et UpKeep, et avec des systèmes non-maintenance comme ERP et MES.
• Données Machine en Temps Réel : MachineMetrics capture des données machine complètes en temps réel – comme alarmes, conditions et compteurs de cycles – qui indiquent quand une machine nécessite bientôt maintenance. Quand une panne est imminente, la bonne personne peut être immédiatement notifiée.

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Rapports et Analyse

Les systèmes GMAO ont une fonctionnalité de rapport, permettant aux gestionnaires de forer et mieux comprendre la performance usine, équipement et personnel. Cela peut permettre une analyse profonde, comme combien de temps il faut à l'équipe pour résoudre une panne, et quels bons de travail sont en suspens.

Mais aussi personnalisés et sophistiqués que ces outils puissent sembler, ils sont peu susceptibles de fournir des données hautement précises, ce qui peut mener à des suppositions faussées et une mauvaise prise de décision.

Avec le cœur de la maintenance étant "garder les machines en marche", il est essentiel pour les systèmes GMAO d'avoir un dataset robuste fourni par l'équipement lui-même. Seules les données directement de l'équipement peuvent raconter l'histoire complète sur l'utilisation machine, temps d'arrêt, MTBF, OEE, etc. Cela aidera les équipes de maintenance à établir des benchmarks et prioriser les plus grandes opportunités.

Utilisez MachineMetrics pour collecter et analyser les conditions machine en temps réel et créer automatiquement des bons de travail dans votre GMAO pour automatiser les activités de maintenance.

Étapes de la maintenance pilotée par les données

À l'ère de l'internet industriel et IoT, les stratégies de maintenance mûrissent rapidement. Elles délivrent une valeur plus haute, offrent un chemin additionnel à l'optimisation de processus, et fournissent une plus grande efficacité. Voici quelques étapes pour atteindre un programme de maintenance piloté par les données.

1. Collecte de données

La collecte de données est le pilote pour les solutions de maintenance industrielles IoT-enabled. De nombreuses solutions fragmentées requièrent un patchwork de dispositifs, logiciels et matériel de connectivité. MachineMetrics est la seule solution qui fonctionne à travers des environnements industriels difficiles et avec tout OEM et génération d'équipement. Avec les dispositifs MachineMetrics, l'installation de dispositifs de capture de données est rapide et intuitive – ça marche out of the box. De plus, c'est extensible, permettant aux données d'être utilisées par d'autres systèmes, comme GMAO, via intégrations natives et APIs.

2. Détection

Détecter la performance et santé machine est critique pour le succès. MachineMetrics permet la connexion de capteurs numériques et analogiques. Il peut capturer les données PLC et les standardiser pour inclure mesures de capteurs, alarmes, vitesse, charge, taux d'avance, et plus. Et parce que les dispositifs MachineMetrics traitent les données à l'edge via EtherNet, Wi-Fi, ou même cellulaire, la détection est extrêmement fiable. Les données en temps réel retournées de la plateforme analytique fournissent aux utilisateurs la capacité d'action rapide quand les conditions machine le justifient.

3. Prédictions

Les besoins de chaque entreprise manufacturière sont différents. Alors que la surveillance de condition et la maintenance prédictive utilisent des prédictions basées sur l'analytique avancée pilotée par IA et l'apprentissage automatique, le saint graal des programmes de maintenance pilotés par les données est la maintenance prescriptive. La valeur des scénarios basés sur les données machine historiques, la surveillance de conditions en temps réel, et l'analyse profonde de variables comme la durée de vie d'huile, vibrations et données haute fréquence ne peut être surestimée. Ces prédictions hautement précises, pertinentes et actionnables distinguent la plateforme MachineMetrics du reste.

4. Administration de la santé

La maintenance pilotée par les données n'est pas juste à propos de prendre le dessus sur les problèmes mécaniques. C'est à propos de maintenir la santé de l'usine ou terrain d'usine entier. La même analytique avancée qui pilote les prédictions et gère la détection offre une visualisation profonde de la santé machine par quart, heure et type de produit. Cela permet au personnel de maintenance et gestionnaires d'affiner davantage leur stratégie de maintenance et maintenir la santé avant que problèmes et pannes ne surviennent.

Moins c'est plus quand il s'agit de maintenance pilotée par les données

Les entreprises ont traditionnellement dépensé d'innombrables dollars sur les stratégies de maintenance au fil des ans. Avant la puissance du big data qui a rendu un autre chemin possible, ces dollars venaient en coûts de pièces élevés, temps d'arrêt inutiles et autres variables.

Les données débloquent une approche plus simple, plus adaptable à la maintenance. Avec la maintenance pilotée par les données, les gestionnaires de maintenance ont des données et insights en temps réel dans leurs mains. Ils peuvent faire ce qui est requis en confiance sans excès ni pénurie. Le coût de détention plus bas pour les pièces, durée de vie d'outil plus longue, et remplacement plus précis au moment optimal signifient productivité plus haute, coût plus bas et efficacité plus haute.

Le résultat est une maintenance pilotée par des mégaoctets et non des milliards de dollars. Cela signifie un personnel formé à utiliser les données pour comprendre les machines d'une usine d'une façon pas possible avant. Et cela signifie utiliser les données pour faire tourner la maintenance manufacturière au lieu d'utiliser la maintenance pour générer des données.

Améliorer la performance avec la maintenance pilotée par les données

Les entreprises utilisant une plateforme de données machine comme MachineMetrics peuvent améliorer l'efficacité, baisser les coûts et débloquer la capacité cachée. Elles peuvent même utiliser le même système pour améliorer leur santé machine globale et construire un programme de maintenance piloté par les données.

MachineMetrics peut vous aider à tirer parti de données précises pour ajouter une valeur significative à une GMAO, ou simplement gérer la maintenance plus efficacement. En tirant parti des données en temps réel et insights actionnables sur les conditions machine, les entreprises peuvent amener leur performance de maintenance à un niveau jamais atteint.

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