Internet Industriel des Objets IIOT : Maintenance prédictive | IIoT USA Newsroom

La maintenance prédictive n'est pas nouvelle, mais aujourd'hui plus que jamais avec les progrès de l'Internet des objets industriel (IIoT) et de l'intelligence artificielle (IA), la maintenance prédictive peut entraîner des économies importantes pour les fabricants.
Les fabricants utilisent la maintenance prédictive pour minimiser les risques de temps d'arrêt en utilisant des capteurs pour surveiller les conditions opérationnelles, en stockant les données historiques dans le cloud et en effectuant des analyses. Cela permet de réparer l'équipement en fonction de l'usure réelle au lieu de visites d'entretien planifiées. Pensez-y comme apportant votre voiture sur la base d'une mesure en temps réel des niveaux réels de fluide, des vibrations et de l'épaisseur de la ceinture, au lieu de quelques milliers de kilomètres.
Pour les équipements industriels, une maintenance plus efficace se traduit par de grosses économies. Il s'agit d'une combinaison d'une durée de vie plus longue de l'équipement, d'une utilisation plus efficace des techniciens sur le terrain et d'éviter des temps d'arrêt coûteux, ce qui peut entraîner des retards dans les produits et des risques potentiels pour la sécurité. Lorsqu'une maintenance prédictive est en place, les machines dans l'atelier de fabrication ou les appareils électroménagers du domicile d'un client peuvent même évaluer leurs propres performances ainsi que commander leurs propres pièces de rechange et un technicien de terrain lorsqu'il existe des indications que l'équipement doit être entretenu. La maintenance prédictive peut même utiliser des algorithmes basés sur les mégadonnées pour prédire les futures pannes d'équipement.
Lorsque les procédures administratives liées à la commande et à l'installation de nouvelles pièces sont déclenchées automatiquement, des économies peuvent également être réalisées dans le back-office. Par exemple, une machine peut sentir qu'un foret est usé et en commander automatiquement un nouveau, alerter le service technique pour envoyer un représentant du service sur le terrain et transmettre la demande d'achat d'une nouvelle pièce au système ERP. En automatisant les fonctions administratives manuelles, sujettes aux erreurs et à forte intensité de main-d'œuvre, les fabricants peuvent bénéficier d'un niveau d'efficacité supplémentaire.
Mais l'un des plus gros obstacles à la maintenance prédictive consiste à faire en sorte que les données circulent sans problème des machines vers les systèmes ERP afin d'atteindre un niveau élevé de sécurité et de fiabilité avec un faible niveau de latence. Cependant, ces barrières tombent une par une, car les fabricants sont fortement incités à investir dans la maintenance prédictive en raison de la forte rentabilité.
ROI de maintenance prédictive
Les données du département américain de l'Énergie indiquent que la maintenance prédictive est extrêmement rentable. La mise en place d'un programme de maintenance prédictive fonctionnelle peut donner des résultats remarquables: décuplement du ROI, réduction de 25% à 30% des coûts de maintenance, diminution de 70% à 75% des pannes et réduction de 35% à 45% des temps d'arrêt. Lorsque les économies sont exprimées par heure de travail, la maintenance prédictive coûte 9 $ de salaire horaire par an tandis que la maintenance préventive coûte 13 $ de salaire horaire par an.
Les raisons sont simples. Les travaux de maintenance réactive coûtent quatre à cinq fois plus que le remplacement proactif des pièces usées. Lorsque l'équipement tombe en panne en raison d'une méconnaissance des performances dégradées, des coûts immédiats résultent de la perte de productivité, de la sauvegarde des stocks, des retards dans l'achèvement du produit fini, etc.
Une étude du Wall Street Journal et d'Emerson a indiqué que les temps d'arrêt non planifiés, qui sont causés 42% du temps par une panne d'équipement, représentent environ 50 milliards de dollars par an pour les fabricants industriels. Même après le redémarrage de la production, les coûts d'interruption des opérations continuent. Selon le rapport «La voix des clients: maintenance prédictive dans la fabrication» de Frenus, environ 50% de toutes les grandes entreprises sont confrontées à des problèmes de qualité après un arrêt imprévu.
En plus des économies, la maintenance prédictive peut également entraîner une différenciation concurrentielle. Lorsque les données machine peuvent être utilisées pour effectuer une maintenance prédictive avec un haut niveau de précision, les fabricants peuvent se concentrer sur la différenciation des produits en utilisant des capacités numériques telles que l'auto-réparation basée sur une prise de conscience de la santé technique. La valeur d'un fabricant peut être mesurée non seulement par la qualité de ses processus d'atelier, mais aussi par la façon dont il protège ses actifs. La maintenance prédictive peut être un outil de vente pour montrer aux clients la capacité intégrée du fabricant à prolonger la durée de vie de l'équipement et à améliorer l'efficacité des procédures de maintenance.
La maintenance prédictive en action
UPS affirme avoir déjà économisé des millions de dollars en mettant en œuvre une solution de maintenance prédictive pour réduire les pannes et prolonger la durée de vie de l'équipement de leur flotte de camions. Gérant plus de 55000 conducteurs et plus de 100000 véhicules dans le monde, UPS a déjà stocké plus de 16 pétaoctets de données, y compris des informations sur les performances du moteur et l'état du véhicule ainsi que la vitesse, le nombre d'arrêts, le kilométrage et les miles par gallon.
Siemens a mis en œuvre avec succès la maintenance prédictive des systèmes de refroidissement de la NASA au Armstrong Flight Research Center situé sur la base Edwards US Airforce en Californie. Le système surveille les performances des ventilateurs, des pompes, des centrales de traitement d'air et des tours de refroidissement tout en obtenant des informations sur les réductions potentielles des coûts de maintenance et d'exploitation. Chaque fois qu'il y a un changement d'état important pour un équipement, des notifications automatiques sont envoyées à la NASA et à un analyste pour examen.
La Deutsche Bahn (DB) et Siemens ont lancé une application pilote pour l'entretien et la maintenance prédictifs des trains à grande vitesse Velaro D. Siemens a utilisé un centre d'analyse de données spécial, le Mobility Data Services Center de Munich, pour prévoir les défaillances potentielles de l'équipement.
Il existe un certain nombre de fournisseurs qui annoncent la capacité de leurs composants à initier leurs propres appels de service, y compris Cummins Power Generation qui alerte automatiquement les propriétaires et les techniciens par des applications mobiles si leurs générateurs peuvent rencontrer des problèmes d'équipement potentiels ou avoir des besoins de service spécifiques.
Le défi informatique de la maintenance prédictive
Il y a plusieurs pièces du puzzle qui doivent être mises en place avant qu'un système de maintenance prédictive fonctionne pleinement. Les machines, appareils, capteurs et personnes doivent se connecter et communiquer entre eux de manière transparente. Il doit y avoir une copie virtuelle du monde physique afin de donner un sens à toutes les données pour conceptualiser les informations. Les technologies de solution les plus sophistiquées, telles que l'IA, doivent être déployées pour soutenir la prise de décision et la résolution de problèmes, rendant les cyber systèmes aussi autonomes que possible. Voici quelques exigences spécifiques.
• Faire entrer votre organisation dans la quatrième révolution industrielle – Industrie 4.0. Pour mettre en œuvre l'Industrie 4.0, vous devez commencer avec des capteurs de pointe dont les technologies peuvent être liées à de grandes quantités de données en presque temps réel. Les capteurs doivent pouvoir surveiller les conditions avec un haut niveau de fiabilité en temps réel pour fournir des données significatives. De nombreux capteurs sont limités par une technologie désuète et doivent être mis à jour.
• Un système ERP robuste capable de gérer des données non structurées est la clé pour débloquer la valeur des données collectées. Il est nécessaire d'intégrer et d'agréger les données collectées à partir de solutions distinctes de différents fabricants de produits afin de créer des données significatives pour créer des informations. Après avoir regroupé les données nécessaires, vous avez besoin d'un système capable de stocker les données, de les traiter et de les analyser.
• Pour les solutions de maintenance prédictive, ce n'est pas une mince affaire, car il est facile d'imaginer qu'il existe, par exemple, différents modèles de camions de livraison dans une flotte, différentes marques et fabricants de turbines dans une usine électrique, ou différents fabricants de chauffage et de refroidissement dans un parc industriel.
L'intégration du codage manuel peut limiter la capacité du service informatique à répondre aux changements de l'entreprise. Cela crée le danger que l'informatique puisse être perçue comme ralentissant les progrès d'une entreprise en devenant un goulot d'étranglement, en utilisant des ressources précieuses pour les projets d'intégration. Les plates-formes d'intégration peuvent être une meilleure alternative à l'intégration codée à la main, car elles fournissent un environnement plus flexible qui peut gérer plusieurs intégrations avec différents systèmes qui nécessitent fréquemment une mise à jour. Ils sont optimisés pour traiter les piles technologiques de différents fournisseurs et pour optimiser entre les piles. La tolérance aux pannes, la résilience et l'élasticité ainsi que les capacités de surveillance et de gestion des performances sont intégrées afin que toutes les données puissent être gérées de manière standard sur tous les systèmes.
• Une plate-forme ERPMES intégrée permet à l'Industrie 4.0 de connecter des systèmes de base pour permettre aux fabricants de combiner toutes les données nécessaires pour obtenir les informations nécessaires pour atteindre des niveaux plus élevés de qualité et de productivité. La gestion des ressources d'entreprise (ERP) gère l'activité de fabrication de produits, le système d'exécution de la fabrication (MES) contrôle le processus de production lui-même.
• L'intégration de vos systèmes ERP et MES peut activer des alertes pour des actions immédiates afin d'éviter les temps d'arrêt. La gestion de la maintenance est beaucoup plus efficace si elle est portée au niveau des opérations, où elle peut être intégrée aux processus de production plus près de l'endroit où les choses se produisent réellement.
• L'ERP et les systèmes d'atelier fonctionnent selon différentes interprétations du «temps réel» – l'ERP se concentre sur la gestion stratégique de l'entreprise, tandis que le MES est associé à l'exécution ponctuelle du processus.
• En intégrant ERP et MES, les fabricants peuvent synchroniser les données des clients, des commandes et des stocks avec l'atelier afin de répondre aux besoins de production réels et de concilier la consommation de matériaux pour une meilleure planification.
• Lorsque les responsables peuvent visualiser, surveiller et documenter les processus de fabrication dans l'atelier, y compris les conditions de l'équipement, ils peuvent détecter les changements de statut et mettre en marche les fonctions administratives pour rectifier la situation, telles que la commande de nouvelles pièces et la planification d'un appel de service. Le système MES peut être utilisé pour remplir le système ERP avec les quantités réellement fabriquées et mises au rebut ainsi que les niveaux de performance. Les fabricants peuvent ensuite utiliser les informations de gestion d'entreprise en temps réel fournies par le MES pour affiner les calendriers de production. Lorsque les systèmes fonctionnent à l'unisson, et pas seulement en parallèle, les fabricants peuvent réagir plus rapidement à des conditions de fonctionnement changeantes.
• Selon le Guide du marché 2017 pour les solutions ERP ProductCentric Cloud de Gartner, «d'ici 2020, au moins 35% des nouveaux déploiements ERP axés sur les produits dans les grandes entreprises seront des logiciels en tant que service (SaaS) faiblement intégrés aux systèmes d'exécution de fabrication sur site ( MES). " Cela souligne l'importance de faire passer ces deux systèmes disparates d'un simple mode coexistant à un mode d'intégration.
• Intégration de vos systèmes logistiques et MES. Les systèmes logistiques, y compris les systèmes de gestion des entrepôts, les systèmes de gestion des transports ainsi que les systèmes ERP doivent tous être intégrés aux systèmes de fabrication pour automatiser un processus commercial de bout en bout pour la maintenance des équipements, y compris la planification du technicien de terrain le plus proche avec les outils et l'expertise nécessaires.
• Investir dans cette intégration multisystèmes peut avoir un retour sur investissement rapide en raison des avantages financiers importants. Par exemple, une entreprise pharmaceutique a utilisé une plate-forme d'intégration pour suivre les numéros de lot et les quantités de produits chimiques à chaque étape du processus de fabrication, accélérant ainsi la conformité aux réglementations. L'intégration d'équipements spécialisés avec des équipements de back-office a également réduit les stocks grâce à une meilleure prévision de la demande.
• Des données sécurisées sont indispensables. Les données doivent être collectées et partagées avec un haut niveau de sécurité pour protéger la propriété intellectuelle des entreprises. Des informations détaillées sur les équipements de fabrication, y compris les processus de production, peuvent constituer un élément important de l'avantage concurrentiel d'une entreprise, tout comme les destinations des camions pour les sociétés de livraison.
• Les données financières et personnelles des clients doivent être protégées, en particulier avec des réglementations telles que le RGPD qui applique des sanctions élevées lorsque les données des clients sont utilisées sans leur autorisation explicite.
• Évolutivité intégrée. Lorsque tous les capteurs surveillent l'état de l'équipement, les quantités de fluide, les vibrations et la chaleur, d'énormes quantités de données doivent être collectées, stockées et analysées. Lorsqu'une solution de middleware ou de gestion de données est utilisée dans ce type de scénario, la solution nécessite une évolutivité intégrée ainsi qu'un niveau élevé de performances et de fiabilité pour collecter, filtrer, traiter et partager de vastes volumes de données.
Malgré les obstacles technologiques que nous avons brièvement analysés ici, la maintenance prédictive est un élément essentiel de la gestion de la maintenance de l'avenir. Les fabricants qui réussissent à résoudre les problèmes d'intégration et à automatiser à la fois les processus de fabrication et la maintenance peuvent bénéficier d'un énorme avantage financier en portant leurs opérations à un tout nouveau niveau d'efficacité. Avec le temps, les fabricants de lave-vaisselle, de lave-linge et peut-être même de voitures peuvent vendre des heures de service, en raison de leur niveau élevé de confiance dans l'efficacité de fonctionnement de leur équipement, éliminant ainsi le risque de défaillance de l'équipement pour le consommateur. Et tout cela ne peut se produire que lorsque la maintenance prédictive permet aux personnes et aux machines de communiquer avec un niveau élevé de sécurité et d'efficacité.
Points clés à retenir
• Les fabricants utilisent la maintenance prédictive pour minimiser la possibilité de temps d'arrêt en utilisant des capteurs pour surveiller les conditions opérationnelles.
• L'un des plus gros obstacles à la maintenance prédictive consiste à assurer un flux de données fluide entre les machines et les systèmes ERP afin d'atteindre un niveau élevé de sécurité et de fiabilité avec un faible niveau de latence.
• En plus des économies, la maintenance prédictive peut également entraîner une différenciation concurrentielle.
• L’intégration du codage manuel peut limiter la capacité du service informatique à répondre aux changements de l’entreprise.
• Les plates-formes d'intégration peuvent être une meilleure alternative à l'intégration codée manuellement car elles offrent un environnement plus flexible qui peut gérer plusieurs intégrations avec différents systèmes qui nécessitent fréquemment une mise à jour.
Pour en savoir plus sur la maintenance prédictive en détail, enregistrez votre intérêt pour le sommet européen de l'IdO industriel, qui se déroule à Munich, en Allemagne, ou le sommet de l'innovation Internet industriel, qui se déroule à Shanghai, en Chine.
Cet article provient à l'origine d'InfoQ
 

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