Cinq avantages essentiels de la maintenance prédictive dans le secteur manufacturier

Il existe trois formes de maintenance communément reconnues :réactive, préventive et prédictive. La forme la plus simple de maintenance des machines est un processus réactif; lorsqu'une machine tombe en panne, elle est retirée des opérations, réparée, puis remise en service le plus rapidement possible. Bien que cette méthode semble maximiser la production et l'utilisation de la machine, elle présente un certain nombre d'inconvénients, à savoir qu'elle peut entraîner des temps d'arrêt coûteux et des coûts de réparation élevés en cas de défaillance d'un actif ou d'une pièce de machine importante.

Afin d'éviter les temps d'arrêt prolongés, les fabricants se sont tournés vers des pratiques de maintenance préventive, qui consistent à effectuer des tâches de maintenance de routine alors que l'équipement fonctionne toujours normalement afin de réduire le risque de panne.

Le principe de la maintenance préventive est un taux théorique de défaillance des actifs, qui détermine le moment où les pièces doivent être remplacées, même s'il leur reste une certaine durée de vie. Cependant, les fabricants peuvent minimiser la durée de vie inutilisée en planifiant une maintenance régulière en fonction de l'utilisation des actifs et de l'inventaire des pièces de rechange dont le fabricant dispose à tout moment. La maintenance préventive est généralement plus rentable que la maintenance réactive à long terme, car les pertes de coûts associées aux temps d'arrêt et aux défaillances de pièces critiques sont efficacement atténuées. En fin de compte, la maintenance préventive peut prolonger le cycle de vie des machines et augmenter la disponibilité.

Bien que la maintenance préventive permette d'économiser du temps et de l'argent, elle suppose que les pièces sont remplacées avant qu'elles ne se détériorent, 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 les pannes avant qu'elles ne surviennent.

Un aperçu de la maintenance prédictive

La maintenance prédictive utilise les données des capteurs collectées par les appareils de l'Internet des objets (IoT) pour surveiller les données et détecter les défauts ou les pannes potentiels avant qu'ils ne causent des problèmes ou des 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 les performances des actifs en temps réel, la maintenance prédictive réduit la fréquence des réparations et de l'entretien nécessaires, éliminant ainsi le besoin d'une maintenance réactive, tout en évitant les coûts liés à une maintenance préventive inutile ou excessive.

Lorsqu'elle est correctement mise en œuvre, la maintenance prédictive peut protéger les résultats d'une entreprise en minimisant les temps d'arrêt, le temps d'entretien et les coûts associés à l'acquisition de pièces et de fournitures supplémentaires. Une étude a révélé qu'en moyenne, les usines dotées de solides pratiques de maintenance prédictive peuvent réduire les coûts de maintenance de 12 %, augmenter la disponibilité 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 de 14 % les risques pour l'environnement, la santé, la qualité et la sécurité.

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

Bonnes pratiques de maintenance prédictive

Le succès du modèle de maintenance prédictive dépend de quelques facteurs, notamment l'approche, l'exécution et les attentes. Voici cinq lignes directrices pour bien faire les choses.

1. Donner la priorité aux machines critiques pour l'entreprise

Les fabricants doivent commencer par identifier les machines qui sont absolument nécessaires aux opérations commerciales et s'assurer que la maintenance de ces actifs est prioritaire. En se concentrant sur les machines et les processus qui causeraient les perturbations les plus importantes en cas de défaillance, les fabricants garantissent que les opérations peuvent se poursuivre sans interruption tout en protégeant les coûts.

2. Utiliser la collecte de données en temps réel

Les fabricants doivent tirer parti de la gamme de fonctionnalités offertes par l'IoT. En collectant des données en temps réel, les capteurs IoT peuvent créer une archive des enregistrements de maintenance et des historiques de chaque machine, ce qui permet de suivre les performances au fil du temps.

Les capteurs IoT fournissent un aperçu d'une gamme de conditions de machine différentes avec une vitesse et une précision bien supérieures à celles qui peuvent être obtenues manuellement. Celles-ci incluent des conditions telles que la qualité de sortie et la consommation d'énergie, et peuvent même s'étendre à l'observation de l'usure générale de l'actif.

3. Effectuez une analyse des données en temps opportun

L'analyse des données permet au personnel de maintenance de comprendre comment chaque actif contribue individuellement à la production, aux performances et à la disponibilité globales. Ces données peuvent être utilisées pour identifier et réparer ou remplacer les actifs avant qu'ils ne tombent en panne, ou pour corriger la sortie de la machine avant que ses performances ne s'écartent des tolérances acceptées. Et même si cela peut sembler logique, le maintien d'une pratique régulière de collecte et d'analyse des données est essentiel pour prévenir la probabilité de pannes d'équipement inattendues et de temps d'arrêt coûteux.

4. Prendre des décisions basées sur les données

Sur la base de l'analyse des données, le personnel de maintenance peut alors prendre les mesures nécessaires pour éviter une panne ou une panne de la machine. Cependant, il est également 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 également avantageux de documenter les réussites de ces pratiques, car elles peuvent être utilisées pour démontrer la rentabilité et le retour sur investissement 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 évoluent, les approches de maintenance prédictive doivent s'adapter en conséquence pour continuer à répondre aux 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 raffinement des approches de maintenance pour prendre en compte des facteurs tels que l'humidité et la température lors de l'évaluation des performances de la machine. Un programme de maintenance prédictive réussi est dynamique et adaptatif, ce qui lui permet de répondre plus efficacement aux besoins de l'entreprise.

Rationalisation du cycle de vie de la maintenance

Il est difficile d'exagérer 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 performances des machines en temps réel pour éviter les pannes potentielles, les temps d'arrêt et les pertes de coûts sur toute la ligne. Le processus renforce les résultats de l'entreprise et offre une gamme d'autres avantages, y compris l'amélioration de l'environnement et de la sécurité et la prolongation de la durée de vie des pièces et des machines intégrales.

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