5 avantages essentiels de la maintenance prédictive dans la fabrication

Il existe trois formes de maintenance couramment reconnues : réactive, préventive et prédictive. La forme la plus simple de maintenance machine est un processus réactif ; quand une machine casse, elle est retirée des opérations, réparée, puis remise en service aussi vite que possible. Bien que cette méthode semble maximiser la production et l'utilisation des machines, elle présente des inconvénients — notamment, elle peut entraîner des arrêts coûteux et des coûts de réparation élevés si un actif ou une pièce machine significative fait défaut.

Pour éviter les arrêts prolongés, les fabricants se sont tournés vers les pratiques de maintenance préventive, qui consistent à effectuer des tâches de maintenance de routine pendant que l'équipement fonctionne encore normalement afin de réduire le risque de pannes.

Le principe de la maintenance préventive est un taux théorique de défaillance d'actif, qui détermine quand les pièces doivent être remplacées, même si elles ont une durée de vie résiduelle. Cependant, les fabricants peuvent minimiser la durée de vie inutilisée en planifiant une maintenance régulière basée sur l'utilisation de l'actif et l'inventaire de pièces de rechange disponible. La maintenance préventive est généralement plus rentable que la maintenance réactive à long terme, car les pertes de coûts associées aux arrêts et défaillances critiques sont efficacement atténuées. En fin de compte, la maintenance préventive peut prolonger le cycle de vie des machines et augmenter le temps de fonctionnement.

Si la maintenance préventive économise temps et coûts, elle suppose que les pièces sont remplacées avant qu'elles ne s'usent, ce qui signifie qu'elles ont une durée de vie résiduelle. Pour cette raison, une troisième méthode s'est développée, appelée maintenance prédictive, qui tire parti de la technologie pour anticiper et éviter les pannes et défaillances avant qu'elles ne surviennent.

Vue d'ensemble de la maintenance prédictive

La maintenance prédictive utilise les données des capteurs collectées par des objets connectés (IoT) pour surveiller les données et détecter les défauts ou défaillances potentielles avant qu'ils ne causent des problèmes ou pannes. Par exemple, les données des capteurs peuvent être traitées pour analyser la viscosité de l'huile et les vibrations de la machine, ou pour analyser l'imagerie thermique afin de trouver des points chauds locaux associés à des composants usés.

En surveillant la performance des actifs en temps réel, la maintenance prédictive réduit la fréquence des réparations et de l'entretien nécessaires — éliminant le besoin de maintenance réactive — tout en évitant les coûts d'une maintenance préventive inutile ou excessive.

Lorsqu'elle est correctement mise en œuvre, la maintenance prédictive peut protéger le résultat net d'une entreprise en minimisant les temps d'arrêt, le temps de maintenance et les coûts associés à l'acquisition de pièces et fournitures supplémentaires. Une étude a montré qu'en moyenne, les usines avec de solides pratiques de maintenance prédictive peuvent réduire les coûts de maintenance de 12 %, augmenter le temps de fonctionnement de 9 % et prolonger la durée de vie des actifs vieillissants de 20 %. De plus, la maintenance prédictive protège souvent l'environnement — lorsqu'elle est pratiquée efficacement, elle peut réduire les risques environnementaux, de santé, de qualité et de sécurité de 14 %.

La maintenance prédictive et l'apprentissage automatique peuvent aussi être utilisés conjointement avec des outils de maintenance IoT pour élever l'efficacité, bien que certaines techniques et dispositifs de surveillance d'actifs puissent être coûteux ou nécessiter une formation spécialisée pour fonctionner correctement.

Meilleures pratiques de maintenance prédictive

Le succès du modèle de maintenance prédictive dépend de quelques facteurs : approche, exécution et attentes. Voici cinq lignes directrices pour bien le faire.

1. Prioriser les machines critiques pour l'entreprise

Les fabricants devraient commencer par identifier les machines absolument nécessaires aux opérations de l'entreprise et s'assurer que la maintenance de ces actifs est priorisée. En se concentrant sur les machines et processus dont la défaillance causerait la perturbation la plus significative, les fabricants assurent la continuité des opérations tout en protégeant les coûts.

2. Utiliser la collecte de données en temps réel

Les fabricants devraient tirer parti de la gamme de capacités offertes par l'IoT. En collectant des données en temps réel, les capteurs IoT peuvent créer une archive d'enregistrements de maintenance et d'historiques individuels de machines, ce qui aide à suivre la performance dans le temps.

Les capteurs IoT donnent un aperçu d'une gamme de conditions machine avec une vitesse et une précision bien supérieures à ce qui peut être atteint manuellement. Cela inclut des conditions comme la qualité de sortie et la consommation d'énergie, et peut même s'étendre à des observations sur l'usure générale de l'actif.

3. Faire une analyse de données opportune

L'analyse de données permet au personnel de maintenance de comprendre comment chaque actif contribue individuellement à la sortie globale, la performance et le temps de fonctionnement. Ces données peuvent être utilisées pour identifier et réparer ou remplacer les actifs avant qu'ils ne défaillent, ou pour corriger la sortie machine avant que sa performance ne dévie des tolérances acceptées. Et bien que cela puisse sembler du bon sens, maintenir une pratique régulière de collecte et d'analyse de données est clé pour prévenir les défaillances d'équipement imprévues et les arrêts coûteux.

4. Prendre des décisions basées sur les données

Basé sur l'analyse de données, le personnel de maintenance peut alors prendre les actions nécessaires pour prévenir la défaillance ou la panne machine. Cependant, il est aussi important de surveiller les résultats de ces actions. Si l'actif qui a été entretenu continue de sous-performer, cela pourrait indiquer d'autres problèmes.

Il est aussi avantageux de documenter les succès de ces pratiques, car ils peuvent être utilisés pour démontrer la rentabilité et le ROI du programme de maintenance prédictive.

5. Fournir un soutien continu

Les programmes de maintenance prédictive nécessitent un soutien continu pour rester efficaces. À mesure que les entreprises grandissent, les approches de maintenance prédictive devraient s'ajuster en conséquence pour continuer à soutenir les besoins opérationnels de l'entreprise. Cela peut prendre la forme d'une extension des capacités de surveillance, d'une augmentation des initiatives de formation, ou d'un affinement des approches de maintenance pour prendre en compte des facteurs comme l'humidité et la température lors de l'évaluation de la performance machine. Un programme de maintenance prédictive réussi est dynamique et adaptatif, ce qui lui permet de servir les besoins de l'entreprise le plus efficacement possible.

Rationaliser le cycle de vie de la maintenance

Il est difficile de surestimer la valeur de la maintenance prédictive. En utilisant la vitesse et la flexibilité de l'analyse prédictive et de l'IoT, les fabricants peuvent exploiter les données de performance machine en temps réel pour prévenir les défaillances potentielles, les arrêts et les pertes de coûts en aval. Le processus renforce le résultat net de l'entreprise et fournit une gamme d'autres avantages — y compris l'amélioration de l'environnement et de la sécurité et l'extension de la vie des pièces et machines intégrales.

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