La collaboration élargie à tout le S.I. optimise la maintenance industrielle

Fabricants d'équipements

Les organisations manufacturières ont généralement un grand nombre de machines de production, dont les types dépendent de leur activité. La variété est la règle : certains équipements sont nouveaux, d’autres plus anciens, les marques et modèles diffèrent, etc. 

Ce qui les unit, c’est que chaque machine est essentielle au fonctionnement de l’entreprise et doit être en état de fonctionner 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Chaque panne a un impact direct et visible sur la qualité, la satisfaction du client, le chiffre d’affaires et, en fin de compte, la rentabilité – c’est pourquoi la qualité de la maintenance du parc industriel est essentielle.

La maintenance prédictive réduit les temps d’arrêt et facilite les opérations de réparation

Pour maintenir les machines en état de marche, plusieurs niveaux d’activité peuvent être entrepris, selon la maturité de l’organisation :

  • Maintenance corrective : réparation de ce qui est cassé lorsque c’est cassé. Pour ce faire, vous devez disposer d’une équipe qualifiée et de pièces de rechange.

  • Maintenance préventive : elle consiste à effectuer des opérations de maintenance sur l’équipement encore en état de fonctionnement, selon une période définie (changer l’huile tous les 3 mois) ou son taux d’utilisation (changer une courroie de transmission toutes les 1000 heures). L’objectif est de maintenir l’équipement en bonne santé pour limiter la probabilité de panne dans le futur ; en outre, l’entretien préventif a le mérite de pouvoir être effectué en dehors des heures d’exploitation sans affecter la productivité de l’usine.

  • Maintenance prédictive : l’idée est de détecter les différents signes de fatigue et d’en déduire le plus précisément possible quand les réparations devraient avoir lieu (et quelles seraient-elles), avant que l’équipement ne tombe vraiment en panne et n’affecte la chaîne de production.

Un article récent du cabinet d’analystes McKinsey août 2020 [1] propose une estimation de l’impact de la maintenance prédictive, dans le cas d’escaliers mécaniques. Il montre un taux de réduction impressionnant des défaillances constatées (60%) et une amélioration significative (25%) du taux de réparation lors de la première visite.

La maintenance prédictive nécessite une collaboration étroite

Même dans cet exemple relativement simple et spécialisé, nous trouvons des interactions étroites entre :

  • Les appareils connectés, souvent des capteurs tels que la température, le son, les vibrations, le couple moteur, etc. qui capturent les paramètres de santé de l’équipement ;

  • Un collecteur (par exemple une plate-forme IoT) qui reçoit les données via les différents types de réseaux disponibles (LPWAN, Wifi, 3/4/5G…) ;

  • Une application spécialisée, qui peut être basée sur l’apprentissage automatique, capable de transformer les données brutes en informations utilisables telles que l’état de santé de la machine, le type de défaut anticipé et une estimation de la date à laquelle une panne a le plus de probabilité de se produire. Selon la solution, cette application peut fonctionner à partir du cloud ou en local ;

  • Enfin, une équipe de maintenance et de support en charge de valider le diagnostic, de décider quelle opération doit être entreprise, quand et par qui, d’organiser la réparation selon le calendrier de production, d’en informer les responsables et enfin de suivre la réparation jusqu’à ce que l’incident (ainsi évité) soit clos.

L’efficacité du processus de maintenance prédictive dépend directement de la qualité de la collaboration au sein de l’ensemble de la chaîne de détection/décision/réparation. Même dans un déploiement en silo, ce processus nécessite des interactions fluides entre les appareils connectés, les applications et les personnels des différentes équipes.

Toutefois, dans la vie réelle, les déploiements isolés ne sont pas applicables car les systèmes, les applications et les équipes sont multitâches et doivent partager et réutiliser les différents processus, outils et applications déjà disponibles. Ainsi, des dispositifs comme la maintenance prédictive décrite ci-dessus devront interagir avec un écosystème étendu, ce qui rend le défi de collaboration plus critique.

Maintenance prédictive d'un escalator

Avantages de la collaboration élargie : le point de vue de l’I.S.

La collaboration avec le système d’information étendu rend la solution de maintenance plus efficace et plus facile à utiliser en lui permettant d’interagir avec :

  • Plus de capteurs, connectés sur plusieurs plateformes avec différentes technologies, pour une meilleure collecte d’informations ;

  • Des services externes pour une meilleure connaissance de la situation, comme les prévisions météorologiques, l’indice de pollution, des information sur la date de livraison de colis ;

  • Des applications métier telles que la gestion des stocks et le calendrier du personnel pour une meilleure organisation du travail.

Reliant les outils de maintenance au reste du système d’information, la collaboration élargie assure une meilleure efficacité et une gestion simplifiée au niveau de l’usine. En outre, il permet de faire face facilement à l’évolution constante des processus et de l’environnement technique de l’industrie d’aujourd’hui.

Avantages de la collaboration élargie : le point de vue de l’équipe de maintenance

Les projets de numérisation ne fonctionnent que lorsque les utilisateurs – employés, partenaires, citoyens – y adhèrent parce qu’ils sont à la fois simples et utiles. L’ activité de maintenance industrielle implique :

  • Le service central de maintenance, en charge de l’ensemble du cycle – et en fin de compte du retour sur investissement de l’ensemble du processus ;

  • Les personnes responsables des réparations, qu’il s’agisse d’employés, de sous-traitants ou de partenaires tiers ;

  • Les équipes de soutien locales, généralement non spécialisées (dans l’exemple de l’escalator, le support technique de l’aéroport ou du centre commercial où il est installé) sont essentielles pour appliquer rapidement des actions préventives qui protègent le bon fonctionnement des appareils.

La collaboration élargie permet aux différents utilisateurs de participer aux processus de maintenance en communiquant plus facilement, par exemple à partir de l’outil collaboratif de l’entreprise (comme MS Teams ou Slack) pour les employés et des médias sociaux plus généraux (sms, Facebook Messenger, WhatsApp, Line) pour des partenaires externes. Notifications et alarmes sont rapidement échangées, les ordres de travail sont mieux communiqués. Capables de faire des demandes et d’envoyer des commandes, les équipes de réparation deviennent interactives. Enfin, la traçabilité globale du processus de maintenance est assurée.

Maintenance prédictive d'un escalator

La collaboration élargie relie chaque projet numérique à l’entreprise dans son ensemble

Tout comme l’alignement d’individus ne constitue pas une équipe, une collection de projets individuels ne construit pas un système d’information industriel flexible et gérable. Pour assurer la meilleure efficacité possible, l’engagement des employés et un solide retour sur investissement, les projets de maintenance corrective, préventive et prédictive doivent être reliés solidement avec l’organisation plus vaste qu’ils servent.

 

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