Améliorer la planification et l'ordonnancement de la maintenance par l'automatisation des données

La maintenance de routine des équipements de production est essentielle pour les fabricants visant à augmenter la fiabilité, contrôler les coûts, réduire les temps d'arrêt et maintenir la qualité des produits. Les avancées dans les plateformes cloud et l'automatisation des données permettent maintenant à la planification et l'ordonnancement de la maintenance d'être non seulement automatisés mais aussi nettement plus précis.

L'impact sur le résultat net de la maintenance

Une maintenance efficace est critique. Allouer les bonnes pièces et la main-d'œuvre – et s'assurer qu'elles sont disponibles quand nécessaire – maintient l'équipement en marche et la production fluide. Comprendre comment la gestion d'actifs influence le résultat net clarifie pourquoi l'amélioration continue est indispensable.

Les principaux avantages en termes de coûts d'une maintenance améliorée incluent :

1. Investissements en capital différés grâce à une meilleure utilisation de l'équipement existant.
2. Coûts de panne réduits car les machines fonctionnent selon le planning.
3. Coûts de production plus bas car les opérateurs atteignent une production horaire plus élevée.
4. Coût par produit diminué grâce à une qualité améliorée.

Quel que soit le niveau de maturité de maintenance actuel, optimiser la planification et l'ordonnancement signifie effectuer le travail seulement quand nécessaire, améliorant ainsi la précision de la maintenance préventive.

Maintenance préventive : le standard de l'industrie

Les fabricants choisissent parmi plusieurs stratégies de maintenance ; choisir la bonne dépend du niveau de maturité de votre organisation.

La maintenance préventive – effectuée à intervalles réguliers – reste l'approche la plus populaire. Elle peut être catégorisée comme suit :

1. Maintenance basée sur le calendrier : Planifiée à intervalles de temps fixes (ex: tous les 10, 30 ou 90 jours) pour remplacer les pièces avant la panne.
2. Maintenance basée sur l'utilisation : Planifiée après un nombre spécifique de cycles machine (ex: 10 000 cycles).

La maintenance basée sur l'utilisation offre une plus grande précision, mais sans données d'utilisation machine précises, elle est difficile à exécuter. L'automatisation des données comble ce fossé.

Avantages de l'automatisation des données

L'automatisation des données emploie des systèmes intelligents pour collecter, traiter et stocker de grands volumes de données, assurant des résultats cohérents et fiables – une amélioration par rapport à la gestion manuelle des données.

Dans la fabrication, les capteurs capturent les métriques de production qui sont ensuite traitées par logiciel intégré. Les points de données clés incluent :

• Vitesse de production et comptage de cycles
• Temps de fonctionnement et temps d'arrêt des machines
• Métriques de qualité des produits

Avec des données d'utilisation précises, les planificateurs de maintenance peuvent baser les plannings sur l'activité réelle de la machine plutôt que sur des intervalles estimés.

Exploiter l'automatisation des données pour une planification de maintenance précise

#1 Calendrier intelligent et vérifications d'utilisation

Les insights basés sur les données simplifient la planification. Par exemple, un système basé sur capteurs peut confirmer si un quart planifié a produit du tout ; sinon, l'intervalle ne devrait pas compter ce temps. Ainsi, une vérification de calendrier de 30 jours devient une vérification de 30 jours de travail actif. De même, le système peut compter les cycles exacts, permettant à la maintenance d'être planifiée après de vrais jalons d'utilisation.

#2 Maintenance basée sur les événements

Comprendre les événements de production quotidiens améliore la précision de l'ordonnancement. Exemples :

• Maintenance cause racine des temps d'arrêt : Des journaux de temps d'arrêt précis révèlent les causes d'échec récurrentes, permettant des actions préventives ciblées.
• Rappels de configuration : Le suivi des changements de série permet de solliciter les équipes pour effectuer des vérifications avant le démarrage d'un nouveau produit, assurant un fonctionnement optimal des machines.
• Alertes d'événements qualité : La détection automatique d'événements de rebut (ex: 100 unités d'une étiqueteuse) peut déclencher des notifications de maintenance immédiates.

Ces pratiques réduisent la maintenance inutile et concentrent l'effort là où cela compte vraiment.

Mise en œuvre de l'automatisation des données

L'automatisation peut être réalisée via un Système de Gestion de Maintenance Assistée par Ordinateur (GMAO), ou en intégrant un GMAO avec un système d'Efficacité Globale des Équipements (OEE).

Une plateforme robuste de maintenance préventive gère les plannings, les stocks de pièces de rechange et les tâches administratives. Un système OEE surveille l'utilisation en temps réel via la disponibilité, la performance et la qualité – métriques directement liées aux avantages sur le résultat net discutés plus tôt.

1. Coûts de panne réduits : Une disponibilité plus élevée diminue les incidents de défaillance.
2. Coûts de production plus bas : Une performance optimisée augmente la production des opérateurs.
3. Qualité améliorée : Un fonctionnement machine cohérent améliore la qualité du produit.

L'intégration GMAO et OEE maximise l'automatisation des données, renforçant les principes de Maintenance Productive Totale et permettant des stratégies de maintenance prédictive.

Réflexions finales

Alors que les fabricants adoptent des technologies avancées, investir dans l'automatisation des données est essentiel. Elle affine la planification et l'ordonnancement de la maintenance tout en ouvrant la voie à la maintenance basée sur l'état et prédictive – toutes deux dépendantes de la collecte automatisée de données.

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Auteur : Martin Lääts, co-fondateur et Responsable Produit & Design chez Evocon. Evocon fournit un logiciel OEE visuel et convivial qui automatise la collecte de données machine et fournit des insights en temps réel sur la performance de production.