Éliminer les dépenses excessives de maintenance

La réduction des temps d'arrêt peut figurer en tête de votre liste de souhaits lorsque vous optez pour un régime de maintenance prédictive, mais il existe d'autres avantages importants. Ne négligez pas l'avantage potentiel d'éliminer la sur-maintenance.

L'entretien excessif est intégré à chaque programme d'entretien planifié qui repose sur l'exécution de travaux à des intervalles réguliers et prédéterminés. En effet, tout le monde, des équipementiers aux responsables de la maintenance, établit une marge de sécurité dans les intervalles de maintenance "pour être du bon côté".

Le coût élevé de la prudence

Prenons l'exemple des directives de remplacement d'un roulement graissé à vie. Les intervalles de remplacement recommandés peuvent se situer entre 16 000 et 40 000 heures de fonctionnement. Chaque changement de roulement prend entre 30 minutes et 2 heures. Les heures de travail passées à remplacer les roulements seront 2,5 fois plus importantes à un intervalle de remplacement de 16 000 heures, contre 40 000 heures. Il y a des milliers de roulements sur un site industriel typique, ce qui représente un coût supplémentaire énorme.

La maintenance prédictive peut pratiquement éliminer ce surcoût de maintenance en permettant aux équipes d'effectuer la maintenance en un rien de temps pour éviter une panne, plutôt qu'à intervalles fixes. Dans le même temps, il réduit considérablement les temps d'arrêt et promet des gains de productivité significatifs.

Cependant, la maintenance prédictive n'est possible qu'avec le soutien d'une surveillance efficace de l'état, qui peut prédire de manière fiable quand chaque composant va tomber en panne. La surveillance de l'état repose à son tour sur la collecte de données en temps réel des machines et leur utilisation pour créer une image de l'évolution de l'état de l'équipement.

Technologies révolutionnaires

La surveillance des conditions est récemment devenue une proposition abordable et pratique pour la première fois dans de nombreuses industries, grâce à l'arrivée de techniques et de technologies associées à l'industrie 4.0. Par exemple, la communication sans fil rend l'installation d'un réseau de capteurs à faible coût moins coûteux et moins perturbateur pour alimenter les données machine nécessaires dans les systèmes de surveillance de l'état. Parallèlement, les logiciels basés sur le cloud offrent une évolutivité sans précédent et permettent aux opérateurs de processus ou aux équipementiers de surveiller les installations en temps réel.

Mieux encore, une nouvelle génération de solutions d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique permet aux systèmes de surveillance de l'état d'automatiser l'analyse des données, fournissant des informations exploitables sans avoir besoin d'analystes experts pour se pencher sur chaque fragment de données. Pourquoi payer des consultants pour essayer de prévoir les pannes de machines alors que cela peut désormais se faire automatiquement, dans le cloud et sans intervention manuelle ?

Cibler la maintenance plus efficacement

Senseye PdM est à la pointe de l'utilisation de l'apprentissage automatique avancé pour la surveillance des conditions. Ses algorithmes propriétaires uniques peuvent transformer les données en une prévision précise de la durée de vie utile restante (RUL) des actifs de fabrication - une technique connue sous le nom de pronostics.

Senseye PdM se connecte aux sources de données existantes tandis que le fonctionnement normal de la machine se poursuit comme d'habitude. Pendant 14 jours, il fonctionne en arrière-plan pour analyser le comportement normal de la machine ainsi que les données historiques si elles sont disponibles. Il est alors prêt à fournir les informations nécessaires pour commencer à créer un programme de maintenance prédictive évolutif.

Cela signifie en pratique que Senseye PdM peut vous indiquer les performances de chaque élément de votre site à un moment donné en collectant et en analysant automatiquement les données de la machine. Les algorithmes de la solution peuvent générer des mises à jour pour des actifs individuels et mettre en évidence exactement où les équipes de maintenance doivent concentrer leurs efforts à court terme, tout en aidant à optimiser les plans de maintenance future.

Les mises en œuvre typiques peuvent réduire de moitié les temps d'arrêt, offrir une augmentation de 55 % de la productivité et augmenter la précision de la maintenance de 85 %.

C'est ce dernier chiffre qui est le plus étroitement lié à une réduction de la sur-maintenance, qui est l'un des principaux avantages qui, ensemble, permettent à la maintenance prédictive d'économiser entre 8 et 12 % des coûts de maintenance par rapport à la maintenance planifiée ¹ . Et, les entreprises industrielles typiques consacrant entre 15 et 40 % de leur budget permanent à la maintenance, cela représente une énorme économie ² . .

Vous voulez en savoir plus sur la façon dont Sensey PdM peut aider à optimiser les dépenses de maintenance et à augmenter la productivité ? Consultez notre livre blanc "Éliminer les dépenses excessives en maintenance" ou réservez une démonstration de Senseye PdM dès aujourd'hui.

1. États-Unis Département de l'énergie
2. Lofsten, 2000