Prognostique : libérer le plus grand potentiel de l'Industrie 4.0

L'Industrie 4.0 et l'Internet des objets (ou Internet industriel des objets) sont si étroitement liés qu'on peut pratiquement utiliser les termes de manière interchangeable. Chaque jour apporte son lot de nouvelles sur l'IoT et comment il va tout changer – voitures connectées, personnes connectées, voire machines à laver connectées. Pourtant, ces connexions ne signifient pas grand-chose sans cas d'usage réels – oui, il est maintenant possible que votre frigo parle à votre téléphone, mais cela répond à une question que personne ne pose, résout un problème dont personne ne se soucie (bien que je sois prêt à manger mes mots dans 5 ans quand nous partagerons tous nos stats de frigo sur le réseau social frigo du moment).

En tant qu'industrie, la fabrication a des problèmes très bien définis – les clients veulent des biens rapidement, à moindre coût et avec une haute qualité. Si ces demandes ne sont pas satisfaites à cause d'arrêts imprévus, les conséquences sont coûteuses. Il est plus facile de justifier l'usage de la technologie IoT pour résoudre ces problèmes ; par exemple, un meilleur suivi logistique via des étiquettes RFID peut réduire les retards de la chaîne d'approvisionnement et améliorer la qualité. Mais ce n'est pas ce qui est vraiment intéressant.

Avec le stockage de données devenu bon marché, la bande passante en constante augmentation et le coût des capteurs qui baisse régulièrement tandis que leurs capacités s'accroissent (envoi direct vers le cloud, détection multi-paramètres, etc.), faire des choses intelligentes avec les données machines, au-delà de l'analytique basique, devient de plus en plus viable.

Si une entreprise manufacturière ne produit pas quand elle doit le faire, elle ne remplit pas son objectif – elle ne gagne pas d'argent. En appliquant des techniques diagnostiques et prognostiques aux données machines, vous pouvez révéler comment les machines performent actuellement (diagnostics) et comment elles performeront à l'avenir – pourront-elles produire quand il le faudra (prognostics) ? Comme nous l'avons mentionné, la maintenance prescriptive basée sur le calendrier est un excellent moyen de dépenser de l'argent inutilement – la maintenance prédictive est la façon intelligente d'économiser.

Le prognostique – la science de prédire quand une machine cessera d'assurer sa fonction prévue – est un levier direct de la maintenance prédictive. Les données de vos machines, traitées par la bonne application, peuvent vous dire quand vos machines tomberont en panne, pour que vous puissiez les entretenir avant ce moment et vous éviter des arrêts, des déceptions clients et des dépenses excessives pour maintenir la machine en état. Cette connaissance du moment de la défaillance se calcule sous forme de Durée de Vie Résiduelle (DVR / RUL en anglais).

Avec une prédiction précise de la DVR, les mainteneurs sont mieux à même de prioriser quelles machines ont besoin de maintenance et dans quel délai ; réduisant significativement le risque de panne machine et évitant la sur-maintenance coûteuse. Considérez cela comme un outil supplémentaire pour booster l'efficacité des mainteneurs.

Les modèles prognostiques donnant la DVR ont traditionnellement été difficiles à calculer et nécessitaient des data scientists talentueux pour être implémentés efficacement sur mesure. Les coûts élevés de cette approche ont freiné l'adoption généralisée. Heureusement, avec l'avènement du machine learning avancé et du cloud computing peu coûteux, le prognostique devient plus accessible et, par conséquent, la maintenance prédictive atteint une scalabilité.

Sécurité, conformité, intégration, conscience des processus et amélioration sont toutes des choses importantes que l'Industrie 4.0 permet. Pourtant, aucune ne compte sans des machines efficaces, délivrant un débit fiable et avec un temps d'arrêt minimal – le tout permis par le prognostique.

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