Maximiser la fiabilité des équipements :guide expert des outils de maintenance prédictive

Maintenance prédictive vs maintenance préventive

La maintenance préventive et la maintenance PdM sont toutes deux des stratégies de maintenance efficaces, mais il existe des différences clés entre les deux. Comprendre les différences entre la maintenance préventive et prédictive peut aider votre équipe à sélectionner le type de maintenance le plus adapté à votre organisation. De même, comprendre les avantages de la maintenance prédictive et de la maintenance préventive peut vous aider à choisir la bonne stratégie. De nombreux programmes de maintenance efficaces utilisent une combinaison des deux stratégies.

Maintenance préventive  utilise le cycle de vie prévu d'un actif pour déterminer quand effectuer les tâches de maintenance. Un exemple courant d'entretien préventif consiste à changer l'huile d'une voiture tous les trois mois ou tous les 3 000 miles.

Un programme de maintenance préventive est simple et suffisant pour certains actifs. La maintenance préventive des actifs peut être effectuée en fonction du calendrier, d'un certain nombre d'heures d'utilisation ou d'une autre mesure basée sur l'utilisation. Cela peut inclure des tâches telles que le changement de filtres, la lubrification ou le remplacement de pièces usées.

Bien entendu, la maintenance préventive présente certains défis. Lorsque le calendrier impose des actions de maintenance, certains composants sont remplacés avant qu'ils ne soient nécessaires. Il existe également un risque à chaque intervention sur une machine. La maintenance préventive peut être plus simple à planifier, mais elle nécessite plus de temps, d'argent et de pièces.

Maintenance prédictive  utilise l’état de fonctionnement réel d’un actif pour déterminer les mesures à prendre et quand les prendre. Au lieu de baser la maintenance sur un calendrier, la maintenance a lieu lorsque les analyses de maintenance prédictive identifient une irrégularité dans les performances de l’actif. Bien que des étapes similaires, telles que la lubrification ou le remplacement de pièces, puissent être prises, la différence est que les actions de maintenance prédictive se produisent exactement au moment où elles sont nécessaires.

Une stratégie de maintenance prédictive peut permettre d'économiser du temps et de l'argent, mais elle pose également des défis :principalement la complexité de la mise en œuvre de la maintenance PdM. Heureusement, avec les bons outils, vous pouvez surmonter ce problème. Pendant que l'équipement fonctionne normalement, il peut être surveillé par des technologies de maintenance prédictive et des dispositifs de surveillance de l'état, tels que des capteurs à distance. Ils peuvent prendre des mesures à intervalles réguliers ou en continu.

Lorsqu'ils sont associés à un logiciel de maintenance prédictive, ces capteurs peuvent alerter les équipes de maintenance lorsque l'état d'un actif change. Les bons de travail générés automatiquement via une GMAO permettent aux équipes d'agir rapidement, évitant ainsi les pannes d'équipement.

Les équipes de maintenance peuvent suivre et analyser les données sur l’état des actifs pour aider à repérer des tendances et prendre des décisions plus éclairées pour la maintenance future. En fin de compte, l'objectif de la maintenance PdM est de maximiser la disponibilité des actifs et de minimiser le temps et les coûts consacrés à la réparation de chaque actif.

Les défis de la maintenance prédictive

La mise en œuvre d'une nouvelle stratégie de maintenance comporte toujours des défis, et la maintenance prédictive ne fait pas exception. La maintenance PdM implique des coûts initiaux élevés et de nouvelles techniques. Si vous êtes habitué à une approche de maintenance réactive, la transition vers la maintenance prédictive nécessitera également un changement fondamental dans l'ensemble de votre méthodologie.

Les avantages de la maintenance prédictive dépassent sans aucun doute les défis. Mais il est important d'être conscient de ces défis avant de commencer, afin de pouvoir vous préparer à y faire face.

Coûts

La maintenance prédictive repose sur des capteurs, des logiciels d'analyse et la technologie IIoT, qui ont tous un coût initial relativement élevé. L'intégration de nouvelles technologies peut également être un défi, et il peut être difficile d'obtenir l'adhésion à l'investissement dans des solutions de maintenance prédictive coûteuses.

Formation

Vos employés auront besoin d’une formation approfondie sur la manière de mettre en œuvre la maintenance prédictive et d’utiliser correctement la nouvelle technologie de maintenance prédictive. Ils peuvent également avoir besoin de temps pour s’adapter à la nouvelle approche de maintenance. Les employés résistent parfois à la nouvelle stratégie de maintenance prédictive, surtout s'ils sont habitués à une approche plus réactive, mais un programme de formation approprié peut aider à surmonter toute réticence à l'adoption du PdM.

Manque de données de haute qualité

Les logiciels de maintenance prédictive s'appuient sur d'énormes ensembles de données. Les modèles analytiques ont besoin de données historiques sur les performances de vos actifs afin de créer une référence et de suivre les écarts par rapport à la norme. Si votre organisation n'a pas collecté de données sur les actifs, cela peut poser certains problèmes.

Comment surmonter les défis de la maintenance prédictive

La maintenance prédictive comporte certains défis inhérents. Le programme a un coût initial relativement élevé, il nécessite que les gestionnaires supervisent des opérations complexes et il nécessite généralement de former les équipes de maintenance à l'utilisation des nouvelles technologies. Vous pouvez surmonter ces obstacles si vous mettez en œuvre votre programme de maintenance PdM avec soin.

Surmonter les défis liés aux coûts et à la mise en œuvre

C'est une bonne idée de commencer par un programme pilote, au lieu d'essayer de convertir l'ensemble de votre organisation à une approche de maintenance prédictive. Piloter le système vous permet de maintenir les coûts à un niveau bas, de minimiser la formation et de limiter les exigences administratives de l’opération. Il est beaucoup plus abordable d'acheter des technologies de maintenance prédictive en petites quantités, par exemple, et vous constaterez qu'elles s'amortissent rapidement.

Un programme pilote réussi générera un retour sur investissement (ROI) significatif qui pourra ensuite être investi dans un programme PdM plus vaste. Le projet pilote contribuera également à améliorer la compréhension de la maintenance prédictive ; Les équipes de maintenance adopteront probablement la nouvelle approche lorsqu'elles verront les résultats.

Surmonter les défis de la formation

Il est crucial de garantir que vos employés soient pleinement formés aux nouvelles applications de maintenance prédictive. Selon votre organisation, cela peut être difficile :dans une grande organisation avec du personnel distant, par exemple, il est difficile d'organiser des sessions de formation en équipe. C'est pourquoi c'est une bonne idée de proposer des programmes de formation asynchrones et à la demande, comme eMaint University, qui permettent aux utilisateurs d'adapter les cours à leur emploi du temps unique. eMaint permet également de suivre la formation et la certification des employés.

Surmonter les défis liés aux données

Si vous ne collectez pas encore de données de surveillance conditionnelle, il est temps de commencer. Installez des capteurs IIoT sur vos actifs critiques pour collecter des données sur les vibrations, la température et d'autres données de performances clés.

Des capteurs diffusent les données vers votre GMAO/EAM afin que vous n'ayez pas à vous soucier des erreurs de saisie de données ou des ensembles de données incomplets. Au fur et à mesure que vous collectez des données de surveillance de l'état, votre logiciel de maintenance prédictive créera une référence « normale » personnalisée pour chaque actif, fournissant suffisamment de données pour créer un programme de maintenance prédictive efficace.

Quels sont les 3 types de maintenance prédictive ?

Il existe plusieurs types de maintenance prédictive. Les types de maintenance prédictive les plus largement utilisés comprennent l'analyse des vibrations, la thermographie infrarouge et la surveillance acoustique.

Analyse des vibrations

Chaque actif en rotation vibre pendant son utilisation. Cependant, les modifications apportées au modèle de vibration de base d’un actif indiquent généralement un nouveau défaut. L'analyse des vibrations surveille les niveaux de vibration d'un actif en temps réel, à la recherche d'anomalies.

Des changements dans le niveau de vibration peuvent indiquer une usure et une corrosion prématurées ; ils peuvent également indiquer un jeu, un désalignement et des défauts de roulement.

Aujourd’hui, l’analyse vibratoire est très sophistiquée. Bien appliquée, cette technique vous permet de détecter les défauts de la machine des mois avant qu'ils ne deviennent suffisamment graves pour provoquer une panne.

Surveillance acoustique

La surveillance acoustique vous permet, ou plutôt à vos outils de surveillance de l'état, d'« entendre » les premiers indicateurs de frottement ou d'usure. Les équipements en rotation émettent des sons caractéristiques au fur et à mesure de leur détérioration. Parfois, ces sons sont suffisamment forts pour être entendus à l'oreille nue, mais la surveillance acoustique capte des sons beaucoup plus faibles que vous ne pouvez pas capter, ce qui en fait un excellent outil prédictif.

La surveillance acoustique est largement utilisée comme outil de prévention des fuites, en particulier dans les systèmes dotés de vastes canalisations de gaz, de pétrole ou de liquides.

Caméras infrarouges

Les caméras infrarouges peuvent détecter des changements subtils de température qui peuvent indiquer des défauts émergents de la machine.

Les augmentations de température résultent souvent de niveaux de friction élevés, d’une usure prématurée ou d’une détérioration. Un câblage défectueux ou d’autres problèmes électriques sont une autre cause possible. La thermographie infrarouge peut également aider à localiser les fuites de gaz ou de liquide; il peut détecter les changements de température causés par l'humidité ou le gaz.

Bien entendu, il existe de nombreuses autres approches en matière de maintenance prédictive. Si vous utilisez une GMAO pour ancrer votre programme de maintenance prédictive, vous serez en mesure d'intégrer tous ces différents types d'informations dans un modèle PdM très efficace. 

Techniques de maintenance prédictive

Il existe de nombreuses façons de mettre en œuvre une stratégie de maintenance prédictive et de nombreuses technologies de maintenance prédictive disponibles. Les outils et techniques de maintenance prédictive suivants donnent à chaque organisation le pouvoir de collecter autant ou aussi peu d'informations dont elle a besoin pour mettre en œuvre et maintenir son programme de maintenance prédictive.

• Surveillance des vibrations :  Les capteurs installés sur les équipements peuvent surveiller des lectures approfondies des vibrations. Une fois la référence de l'actif établie, ces capteurs peuvent être surveillés en permanence pour détecter les écarts susceptibles d'indiquer des défauts tels que des déséquilibres, des désalignements ou des défauts de roulements.
• Surveillance de la température :  Semblable à la surveillance des vibrations, les capteurs peuvent détecter lorsque les températures dépassent les températures normales de l’actif. Lorsqu'une augmentation de température est détectée, les techniciens peuvent trouver et traiter la cause première avant qu'une panne ne se produise.
• Surveillance de l'état :  L'utilisation d'une GMAO basée sur le cloud stocke les données des capteurs dans le cloud, où elles peuvent être surveillées et analysées de n'importe où. Même si l'équipement se trouve dans un endroit éloigné ou si la surveillance doit être effectuée hors site, les utilisateurs peuvent accéder aux données actuelles ou historiques et les utiliser pour prendre des décisions concernant la maintenance et le remplacement.
• Analyse et recommandations de l'intelligence artificielle (IA) :  Apprendre à lire les signatures fournies par les capteurs de vibrations demande des années d’éducation et d’expérience. Désormais, même si votre organisation ne dispose pas d’un expert sur place, des analyses avancées basées sur l’IA peuvent évaluer les modèles de vibration des machines et identifier les changements. Il peut même reconnaître différents modèles de problèmes courants, donnant ainsi à votre équipe les informations nécessaires pour trouver et résoudre le problème encore plus rapidement.
• Alarmes :  Lorsque les niveaux de vibrations indiquent des défauts, un logiciel de maintenance prédictive peut envoyer des alertes au personnel approprié afin qu'il puisse prendre des mesures immédiates.
• Ordres de travail automatisés :  Si le logiciel de surveillance des vibrations est intégré à un système de gestion de maintenance informatisé, la GMAO peut déclencher automatiquement un ordre de travail lorsqu'un défaut est détecté, ce qui permet de gagner du temps et de réduire la quantité d'intervention humaine nécessaire pour résoudre le problème.

Exemples de maintenance prédictive

Il existe d’importantes applications de maintenance prédictive dans presque tous les secteurs. Voici quelques exemples typiques de maintenance prédictive.

Exemples de maintenance prédictive dans le secteur automobile

Les outils de maintenance prédictive peuvent identifier des pannes imminentes, telles qu'un ralentissement de la bande transporteuse ou des anomalies de vibrations des machines d'emboutissage ou de presse. Il peut également être utilisé sur d'autres actifs, comme des chariots élévateurs et du matériel de peinture.

Exemples de maintenance prédictive dans le secteur de l'alimentation et des boissons

Dans l’industrie agroalimentaire, les technologies de maintenance prédictive peuvent jouer un rôle non seulement en garantissant une disponibilité maximale, mais également en garantissant que tous les produits sont créés dans le respect de réglementations alimentaires strictes. La maintenance prédictive peut être utilisée sur des équipements tels que des mélangeurs et des mélangeurs, des systèmes de dépoussiérage, des équipements d'extrusion, des pompes et des bandes transporteuses.

Exemples de maintenance prédictive dans le secteur manufacturier

Les fabricants de tous types peuvent utiliser la technologie de maintenance prédictive pour améliorer la cohérence et la qualité de leur production de produits, réduire les coûts de main-d'œuvre et prolonger la durée de vie de leurs actifs. La maintenance prédictive dans le secteur manufacturier peut aider à prédire et à réduire les pannes d'actifs tels que les ventilateurs, les pompes et les moteurs.

Exemples de maintenance prédictive dans les sciences de la vie

De nombreux fabricants du secteur des sciences de la vie sont soumis à des audits des autorités locales, étatiques et fédérales. La technologie de maintenance prédictive peut garantir que l’équipement continue de fonctionner selon les paramètres requis et fournir aux organisations des enregistrements de l’historique des actifs à l’épreuve des audits. Et dans les cas où les produits doivent être réfrigérés ou congelés, des capteurs permettent de garantir que l'équipement utilisé pour les maintenir à la bonne température fonctionne toujours comme prévu.

Exemples de maintenance prédictive dans le secteur pétrolier et gazier

La fiabilité est extrêmement importante dans l’industrie pétrolière et gazière, où les pannes d’équipement peuvent avoir des conséquences environnementales et constituer des menaces pour la sécurité des employés. La maintenance prédictive des actifs tels que les pompes, les chaudières et les compresseurs peut contribuer à réduire les risques de panne imprévue et ses conséquences.

Comment créer un programme de maintenance PdM

Passer d’une maintenance réactive à une maintenance prédictive ne se fait pas du jour au lendemain. Mais les progrès des technologies de maintenance prédictive, telles que les logiciels de GMAO et les capteurs de vibrations sans fil, ont fait de la maintenance prédictive une stratégie plus réalisable que jamais. Il y a quelques questions à garder à l'esprit pour chaque actif lorsque vous envisagez de créer un plan de maintenance prédictive :

• Si cet actif tombe en panne, quel impact cela aura-t-il sur la production ?
• Combien coûte la réparation de cet actif ?
• Combien coûte le remplacement de cet actif ?

Répondre à ces questions pour chaque équipement peut aider les équipes à déterminer les actifs à entretenir de manière prédictive.

La maintenance prédictive n'est pas nécessairement la stratégie la plus efficace pour chaque actif. Certains actifs peuvent tomber en panne avec peu ou pas d’impact sur la production ou les résultats. D’autres bénéficient d’une maintenance préventive simple et directe. Mais pour certains actifs, la maintenance prédictive constitue la meilleure stratégie.

Même si vous envisagez d'utiliser des outils de maintenance prédictive sur une poignée d'actifs seulement, cela aide à planifier à l'avance et à élaborer un programme auquel votre équipe de maintenance peut s'en tenir. Voici six étapes clés pour mettre en place votre programme de maintenance prédictive :

1. Identifier les actifs à cibler pour les solutions de maintenance prédictive
2. Choisissez les outils et méthodes de maintenance prédictive que vous utiliserez pour surveiller l'état des actifs (tels que des capteurs et une GMAO)
3. Sélectionner et former une équipe de mise en œuvre pour apprendre et mettre en œuvre les technologies de maintenance prédictive
4. Effectuez des intégrations système pour obtenir une image complète de l'état des actifs
5. Coordonnez votre stratégie de maintenance globale, en identifiant quelle approche sera utilisée et où
6. Déterminer la manière dont les données sur l'état des actifs seront partagées entre les membres de l'équipe, les parties prenantes et les auditeurs

En fin de compte, la mise en œuvre d’un programme de maintenance prédictive réussi nécessite d’adopter une vision à long terme des objectifs et des besoins de votre organisation. Il n'existe pas deux plans de maintenance prédictive identiques.

Comment contrôler la maintenance prédictive ?

Les solutions de maintenance prédictive, par définition, impliquent de collecter et d’analyser de nombreuses données. La meilleure façon de contrôler la maintenance prédictive consiste à utiliser un système de gestion de maintenance informatisé (GMAO) pour connecter et gérer les données provenant des bons de travail, des analyses de maintenance prédictive en temps réel et de l'historique de maintenance, les rendant ainsi accessibles au personnel approprié, peu importe où et quand il travaille.

Sans GMAO, les équipes de maintenance se retrouvent souvent dans l’incertitude quant à l’historique de maintenance d’un actif. Les bons de travail sont souvent sur papier, et les bons de travail papier prennent du temps à trouver, à compléter et à classer. Les bons de travail papier rendent également difficile le suivi de ce qui est terminé ou encore en attente. Il est presque impossible de comparer l'ensemble des demandes, des tâches en cours et des tâches prioritaires lorsqu'elles se trouvent toutes sur des feuilles de papier distinctes.

Une GMAO rend les bons de travail beaucoup plus faciles à planifier, à attribuer et à exécuter. Les ordres de travail peuvent également être hiérarchisés en fonction de la criticité des actifs, garantissant ainsi que les tâches les plus importantes sont attribuées aux bons techniciens. Les responsables peuvent voir quelles tâches sont en suspens et attribuer des tâches au personnel travaillant déjà sur un actif spécifique ou à ceux possédant l'expertise nécessaire pour la tâche.

Les techniciens et les décideurs auront également accès aux dossiers de maintenance historiques. Lorsqu'un actif a un historique de plusieurs pannes sur une courte période, les experts peuvent utiliser les données et les analyses de maintenance prédictive pour identifier la cause profonde du problème ou décider s'il est temps de remplacer l'actif.

Fonctionnalités clés du logiciel de maintenance prédictive eMaint

La GMAO eMaint offre aux organisations une suite complète d'outils de maintenance prédictive. Grâce à lui, les organisations peuvent :

• Définir des classes de surveillance pour chaque élément
• Surveiller le bruit, les vibrations, la température, les lubrifiants, l'usure, la corrosion, la pression et le débit de manière indépendante
• Saisissez manuellement ou importez les relevés de compteur
• Définir les limites supérieure et inférieure de fonctionnement acceptable pour chaque actif
• Afficher les relevés sous forme de rapport avec des exceptions codées par couleur
• Déclenchement automatique des e-mails lorsqu'une limite est dépassée
• Générer automatiquement des ordres de travail lorsqu'un relevé se situe en dehors des limites prédéfinies
• Effectuer une analyse des données pour identifier rapidement les pannes, prévenir les pannes et optimiser les ressources de maintenance
• Afficher le diagramme de surveillance des conditions

Étude de cas :Utilisation de la surveillance des conditions de la GMAO eMaint pour la maintenance prédictive

Cleveland Tubing, Inc. est un fabricant de produits de tubes flexibles et pliables, notamment FLEX-Drain et PumpFlex. L'entreprise a mis en place eMaint afin que les relevés de compteurs sur des indicateurs clés (température, pression, niveaux de fluides, aspiration) soient importés et utilisés pour déclencher des ordres de travail prioritaires lorsque des travaux ou une inspection sont nécessaires en fonction de plages prédéfinies.
Gary Payne, responsable de la maintenance chez Cleveland Tubing, a noté qu'eMaint est devenu leur système d'aide à la décision en matière de maintenance, les informant des tâches à effectuer chaque jour, en fonction du temps écoulé, de l'utilisation des équipements et des indicateurs basés sur l'état. Ils ont également vécu :

• Rapports automatisés pour le réapprovisionnement des stocks de pièces en stock et non en stock
• Suivi rationalisé du temps de travail pour un service de cinq employés de maintenance
• Amélioration des calculs du retour sur investissement grâce à une meilleure répartition des coûts de main-d'œuvre et de matériaux entre les actifs
• La capacité d'évoluer d'une maintenance réactive à une maintenance planifiée, puis à une maintenance prédictive via la surveillance de l'état et des alertes automatisées en cas de problèmes potentiels sur les équipements critiques
• Mesurez et suivez facilement les KPI par rapport aux normes de classe mondiale (maintenance planifiée à 90 %)

Quel est l’avenir de la maintenance prédictive ?

L’avenir de la maintenance prédictive s’appuie sur les outils d’intelligence artificielle pour fournir des informations à une plus grande échelle que jamais. Les outils d’IA analysent de vastes ensembles de données à grande vitesse, ce qui est inestimable pour les grandes organisations disposant de flottes d’actifs critiques. Les meilleurs outils d'IA peuvent diagnostiquer les pannes des machines et déterminer les niveaux de gravité des pannes, aidant ainsi à définir des priorités de maintenance claires.

Cela ne signifie pas pour autant que la maintenance sera automatisée. Les techniciens et opérateurs humains doivent superviser les résultats de l’IA et s’appuyer sur ses connaissances. L’IA est un outil utile plutôt qu’une solution complète. Cela fonctionne mieux lorsqu'il partage des flux de travail avec des employés humains.