Transformer la maintenance en fiabilité prédictive

Pendant des années, l'entretien a été traité comme un travail sale, ennuyeux et ponctuel. Il est essentiel pour la productivité, mais n'est pas reconnu comme un élément clé de la génération de revenus. La question simple est souvent :« Pourquoi devons-nous entretenir les choses régulièrement ? » La réponse est :« Pour les garder aussi fiables que possible. » Mais la vraie question est :« Dans quelle mesure le changement ou la dégradation s'est-il produit depuis le dernier cycle de maintenance ? La réponse est :"Je ne sais pas."

Le défi de la fiabilité est de traiter les données du passé. L'échec est modélisé, analysé et, dans une certaine mesure, prédit. Malheureusement, la prédiction ne prend pas en compte les utilisateurs ou les contraintes liées à l'environnement de travail, et souvent les résultats ne sont pas très utiles.

La maintenance conditionnelle (CBM) traite des données en ligne. Les conditions de la machine sont constamment surveillées et leurs signatures évaluées. Cependant, cela se fait au niveau de la machine - une machine à la fois. C'est une "approche d'échec et de réparation". Le dépannage est l'objectif principal.

Aujourd'hui, CBM se concentre sur les capteurs et les communications. Tous les produits et machines sont mis en réseau d'une manière ou d'une autre. Cependant, il est difficile de savoir quoi faire de toutes ces données. Nous devons transformer les données en informations en utilisant des outils informatiques pour traiter les données localement.

Le monde de la maintenance de demain est un monde d'informations pour la surveillance basée sur les fonctionnalités. L'information doit représenter une tendance, pas seulement un état. Il doit proposer des priorités, pas seulement montrer « combien ». Si nous faisons cela, alors notre productivité peut se concentrer sur l'utilisation au niveau des actifs, et pas seulement sur les taux de production.

Avec l'avènement des technologies informatiques et de communication modernes, de plus en plus de produits et de machines sont dotés de capteurs et connectés via des réseaux attachés et sans attache. Avec les systèmes de réseau parfaitement intégrés dans l'environnement commercial mondial d'aujourd'hui, les machines et les usines sont mises en réseau et les informations et les décisions sont synchronisées, de sorte que tout temps d'arrêt du système peut compromettre la productivité de l'ensemble de l'entreprise.

D'un autre côté, les contraintes de sécurité et les limitations de bande passante de communication nécessitent une réingénierie pour minimiser ou atténuer les risques d'exposition aux données.

La solution réside dans les systèmes de maintenance intelligents. IMS prédit et prévoit les performances de l'équipement, de sorte que le statut de « panne proche de zéro » est réalisable. Il y a deux raisons à l'échec :les performances de l'équipement et l'erreur humaine. Les temps d'arrêt proches de zéro se concentrent sur des techniques prédictives pour minimiser les défaillances. Il se concentre sur les caractéristiques des performances de la machine.

Les données proviennent de deux sources :les capteurs (montés sur la machine pour collecter les informations sur les fonctionnalités) et l'ensemble du système de l'entreprise (y compris les données de qualité, l'historique et les tendances). En corrélant les données de ces sources (actuelles et historiques), vous pouvez prédire les performances futures. L'objectif est de prédire la santé du produit/de la machine de la même manière que la météo est prévue.

Nous ne nous soucions vraiment pas de la précision de la prévision de la température. Nous nous soucions de la tendance – froid à chaud ou clair à pluvieux. Les prévisions nous donnent des priorités et un plan de secours.

Aujourd'hui, les services sur site des machines dépendent de systèmes de gestion pilotés par des capteurs qui fournissent des alertes, des alarmes et des indicateurs. Au moment où l'alarme sonne, il est déjà trop tard pour empêcher la panne. La plupart des temps d'arrêt d'usine sont causés par ces situations inattendues.

Il n'y a pas d'alerte fournie qui examine la dégradation au fil du temps. Si nous pouvons surveiller la dégradation, nous pouvons alors prévoir les situations à venir et effectuer des tâches de fiabilité prédictive si nécessaire (ni trop tôt ni trop tard). En utilisant ces techniques, la maintenance peut être planifiée avant la panne.

Ma vision à long terme de la maintenance intelligente est que nous pouvons utiliser n'importe quel moyen - y compris les technologies embarquées (logicielles) et à distance - pour surveiller les performances des équipements. Ensuite, si la dégradation commence à se produire, il y a suffisamment de temps pour déclencher le service avant l'échec.

Une machine peut auto-évaluer son état de santé et déclencher sa propre demande de service si nécessaire. Si ce modèle fonctionne, nous aurons un produit capable de gérer ses propres performances de service et ses propres contrats basés sur la garantie. Il peut également nous alerter sur les moyens de le faire fonctionner de manière performante.

L'industrie est tellement concentrée sur le résultat net, et le coût des temps d'arrêt a un impact important sur la rentabilité. Pourtant, les taux d'indisponibilité ne sont pas les seuls problèmes de coût. Si l'équipement commence à se dégrader, vous pouvez commencer à générer des pièces d'une qualité inacceptable et ne pas le savoir pendant longtemps.

Finalement, la dégradation de la machine aura un impact sérieux sur le débit et la qualité. Ceci est particulièrement important pour les fabricants qui sous-traitent leurs opérations dans des pays comme la Chine. Ces entreprises doivent surveiller à distance la qualité des produits avant leur expédition.

Des entreprises de classe mondiale ont déjà adopté une approche révolutionnaire de la fiabilité prédictive, en mettant en œuvre un nouveau modèle commercial de service pour transformer les systèmes de maintenance en solutions intelligentes de service et de gestion des actifs.

Ils réduisent les temps d'arrêt et offrent la possibilité d'anticiper la qualité des produits avant leur expédition en surveillant de près les performances des équipements et la dégradation des machines. Plutôt qu'une maintenance réactive - « fail-and-fix » – les entreprises passent à une maintenance « prédisez et prévenez ».