Qu'est-ce que l'entretien des plantes ?

Nous examinons à quoi ressemble la maintenance des usines à l'ère post-numérique et identifions cinq étapes clés pour atteindre les meilleures pratiques.

La maintenance de l'usine est entreprise dans toute industrie centrée sur l'équipement et implique la surveillance de l'état des actifs, les réparations et la planification des évaluations et des réparations futures.

En règle générale, la pratique examine les principales variables de fonctionnement d'un actif, telles que le flux de produits ; Température; vibration; et la pression, ainsi que les interdépendances entre ceux-ci, en vue d'améliorer l'efficacité.

La portée des stratégies de maintenance varie bien sûr considérablement en fonction de l'échelle, de l'industrie et de la complexité de l'environnement de travail, ainsi que des paramètres et des considérations de sécurité.

Cependant, toutes les stratégies de maintenance partagent un objectif commun, qui est de minimiser les coûts et les pannes d'équipement, de réduire les risques et d'augmenter l'efficacité de la production. Les organisations peuvent difficilement se permettre de subir une perte de production, ainsi que les coûts d'exploitation associés et les atteintes à la réputation, en raison d'une maintenance inefficace des équipements.

Exploiter la complexité

Le défi dans le déploiement de la bonne stratégie est que les machines d'usine modernes sont complexes, englobant souvent les dernières fonctionnalités d'automatisation et de robotique.

Si d'une part cela apporte des gains de productivité sans précédent, la sophistication de ces machines signifie qu'il est devenu presque impossible pour elles d'être entretenues efficacement par le personnel seul.

Souvent, l'équipement nécessite des compétences, une formation et une expertise très spécialisées pour garantir des performances optimales. Cela nécessite inévitablement des investissements dans les talents, mais à une époque où les compétences sont rares et où les coûts de main-d'œuvre augmentent, cela ne fait qu'ajouter à la complexité du problème.

La bonne nouvelle est que les progrès du numérique ont apporté de nouvelles capacités dans la manière dont les actifs de l'usine peuvent être entretenus.

Les capteurs, les plates-formes cloud dédiées, l'IA et l'Internet industriel des objets (IIoT) convergent tous pour accroître la connectivité des actifs et des systèmes. Fondamentalement, cela permet aux utilisateurs professionnels non qualifiés de gérer les équipements de tous types et les pièces de rechange nécessaires, dans l'ensemble de l'environnement de travail.

Voici nos cinq étapes clés pour capitaliser sur ces avancées afin d'établir une stratégie moderne de maintenance des usines :

La maintenance de l'usine est dynamique, pas statique

Bien qu'il soit assez facile de concevoir un programme d'entretien efficace basé sur une connaissance préexistante de l'environnement, la gestion pratique efficace d'un programme peut être un défi. Assurez-vous que les stratégies de maintenance englobent une approche dynamique, remplie de données en temps réel et soutenue par des principes d'amélioration continue.

Réactif ; Préventif; Prédictif ?

Jusqu'à relativement récemment, l'approche la plus courante dans la plupart des organisations était une combinaison de maintenance réactive (qui, dans les installations de production au rythme rapide d'aujourd'hui, résout généralement les problèmes trop tard, entraînant des pannes et une efficacité de production compromise) et préventive.

Bien qu'une approche préventive puisse sembler suffisante, car elle implique l'entretien régulier des actifs, elle ne tient pas compte de l'état des besoins et de l'état. Il voit donc généralement des sommes excessives dépensées inutilement en pièces de rechange.

La maintenance prédictive comble les lacunes de cette approche combinée, permettant aux directeurs d'usine d'agir avant que les équipements ne tombent en panne. Cela atténue les risques d'indisponibilité et garantit des niveaux élevés d'efficacité opérationnelle et de qualité des produits.

Pour établir la bonne stratégie de maintenance de l'usine, il est important de comprendre où vous en êtes actuellement et d'identifier les lacunes à combler.

Tirer parti du numérique

Le numérique est essentiel pour tirer le meilleur parti des performances de votre équipement. L'apprentissage automatique, en particulier, apporte un niveau de prédiction et de précision à la maintenance prédictive qui n'était tout simplement pas possible auparavant.

Pour obtenir les meilleurs résultats, il s'appuie fortement sur la collecte et l'analyse des données, la vitesse à laquelle ces données peuvent être collectées et analysées étant un moteur essentiel. L'astuce consiste à créer la bonne combinaison d'informatique et d'apprentissage automatique pour répondre aux besoins spécifiques d'une entreprise ou d'un secteur.

Les plates-formes tierces telles que Senseye PdM offrent des capacités de maintenance prédictive basées sur le cloud et basées sur l'apprentissage automatique, à grande échelle, qui se concentrent sur la fourniture d'informations avancées sur la maintenance prédictive.

Grâce à la surveillance de tous les actifs pour une plus grande visibilité et précision, les ordres de travail peuvent être hiérarchisés et les stocks peuvent être alloués de manière plus opportune et ciblée.

Le talent avant tout

Bien que le numérique soit essentiel, les personnes sont bien sûr l'élément le plus crucial d'une stratégie de maintenance d'usine. Au niveau opérationnel, la plupart des environnements de travail garantissent que des contrôles visuels sur l'équipement sont effectués pour compléter la surveillance virtuelle afin d'assurer l'image la plus complète.

La maintenance prédictive peut renforcer la sécurité en minimisant le besoin d'autant de personnes dans l'atelier que celles qui auraient pu être déployées auparavant, réduisant ainsi les risques. Mais d'un point de vue stratégique, il est important de tirer parti de la maintenance prédictive pour permettre le déploiement des compétences et de l'expertise appropriées là où un besoin l'exige, plutôt que d'adopter une approche globale dans l'ensemble de l'atelier.

Au-delà de la production

En plus d'offrir une maintenance plus ciblée, rentable et efficace de l'usine, la maintenance prédictive peut réduire considérablement les coûts d'inventaire. Certaines pièces de rechange peuvent être coûteuses à conserver en stock et peuvent prendre du temps à se procurer.

En établissant des modèles et des informations qui créent une image complète des pièces de rechange les plus susceptibles d'être demandées dans un délai donné, le stock peut être réduit pour répondre précisément aux besoins.

Un modèle pour tous ?

Il n'existe pas de modèle unique de gestion des actifs. Cependant, toute organisation qui utilise des informations anecdotiques pour gérer des actifs complexes de haute technologie est sans doute en sursis.

L'adoption de capacités de maintenance prédictive qui facilitent une visibilité complète des performances des actifs dans l'ensemble de l'organisation et gèrent à la fois la maintenance planifiée et prédictive, le cas échéant, est cruciale pour toutes les usines.

La complexité sans précédent des équipements et des systèmes, combinée à la pénurie de compétences et à la hausse des coûts, signifie que travailler plus intelligemment est devenu une condition préalable plutôt qu'une ambition.

De la même manière que la révolution industrielle a introduit des machines qui ont transformé notre façon de vivre, la révolution numérique s'accélère et repousse les limites du possible en matière de maintenance optimale des usines.

Est-ce que Senseye PdM me convient ?

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