Les opérations manuelles dans la fabrication entraînent souvent une augmentation des coûts et une diminution de la croissance. Les fabricants doivent résoudre 4 défis critiques : l’optimisation des opérations, les économies de coûts, l’amélioration de la qualité de la production et la prévision de la demande.

La numérisation d’un ou deux processus ne peut fonctionner que dans une certaine mesure et seule une solution numérique complète pourrait s’avérer utile. En particulier, les défis critiques tels que la prévision de la demande nécessitent un système de prédiction robuste basé sur l’analyse des données d’exploitation et sans cela, les fabricants ne peuvent jamais planifier pour l’avenir.

Analyse prédictive dans la fabrication – Pourquoi c’est important et comment ça marche

Alors, quelle serait la meilleure façon de relever ces défis ?

Une façon intéressante mais la meilleure de surmonter ce défi consiste à automatiser le processus avec des solutions de maintenance prédictive.

Commençons par les applications de la maintenance prédictive dans la fabrication à travers l’amélioration des opérations et de la qualité de production à un coût réduit et la prévision de la demande pour l’avenir en détail dans les sections ci-dessous.

Qu’est-ce que la maintenance prédictive ?

« La maintenance prédictive (PdM) est une maintenance qui surveille les performances et l’état de l’équipement pendant le fonctionnement normal afin de réduire la probabilité de pannes. Également appelée maintenance conditionnelle, la maintenance prédictive est utilisée dans le monde industriel depuis les années 1990.

L’objectif de la maintenance prédictive est la capacité de prédire d’abord quand une défaillance de l’équipement pourrait survenir (en fonction de certains facteurs), puis de prévenir la défaillance grâce à une maintenance régulière et corrective. (La source: Usine fiable)

Perspectives du marché de l’analyse prédictive de la fabrication 2018 à 2026

« La taille du marché de l’analyse prédictive de la fabrication était évaluée à 535,0 millions de dollars en 2018 et devrait atteindre 2,5 milliards de dollars d’ici 2026, avec un TCAC de 21,7 % de 2019 à 2026. L’avènement de l’Industrie 4.0 stimule les innovations récentes substantielles dans la fabrication. (La source: Étude de marché alliée)

Comment fonctionne l’ensemble du système de maintenance prédictive

Un système de maintenance prédictive comprend l’Internet des objets (pour collecter des données sur n’importe quelle surface) ; Cloud (pour traiter les données) ; Applications mobiles (pour envoyer des notifications basées sur des données) ; AI/ML (pour analyser et prédire des informations à l’aide de données) ; application Web (pour partager l’ensemble des données d’exploitation sous un même toit).

Le système fonctionne ainsi. Initialement, les données seront collectées par des appareils IoT installés sur des machines ou des actifs.

Les données seront traitées dans le Cloud ou partagées avec le personnel concerné sous forme de notifications/avertissements ou alertes.

Les données traitées seront introduites dans le système AI/ML pour analyser et prédire les résultats des données accumulées sur une certaine période (généralement des données historiques d’au moins 1 an sont recommandées).

Les rapports de prédiction seront partagés avec les parties prenantes respectives pour prendre les actions ou décisions nécessaires.

Crédit image : Hakuna Matata Solutions

(Noter: L’image ci-dessus illustre le fonctionnement de la maintenance prédictive dans une usine de fabrication)

Avantages de la maintenance prédictive pour la fabrication

  • Capturez avec précision la collecte de données en temps réel basée sur les conditions
  • Anticipez et prévoyez les temps d’arrêt de la machine tôt
  • Plus de transparence
  • Délais de production réduits
  • Améliorer le taux de production prévu
  • Coûts d’entretien réduits
  • Prévoir les pannes des machines
  • Réduire les coûts de réparation
  • Augmenter la durée de vie et l’utilisation de l’équipement
  • Améliorer la sécurité des employés
  • Augmentation des bénéfices globaux
  • Demande prévue

Vous avez maintenant rassemblé les bases de la maintenance prédictive et ses avantages.

Approfondissons la discussion sur la façon dont la maintenance prédictive transforme les opérations de fabrication et la croissance.

Maintenance prédictive pour l’amélioration des opérations

L’efficacité opérationnelle joue un rôle clé dans le taux de production et la qualité de fabrication. Comme cela implique des personnes, des machines et des technologies, l’optimisation de tout est importante pour profiter d’une production sans tracas correspondant aux résultats attendus.

Avant de se lancer dans les opérations, il est indispensable de comprendre les défis qui impactent l’efficacité opérationnelle.

Il est indispensable d’analyser les performances des machines exploitées à différents niveaux (pic, moyen ou normal). L’efficacité des machines est très importante lorsqu’il s’agit d’améliorer l’efficacité opérationnelle. Ce n’est que si les machines sont utilisées au maximum et fonctionnent de manière optimale qu’il est possible d’atteindre un rendement maximal.

Pour ce faire, il est indispensable de surveiller les performances de chaque machine et chaque mouvement possible. L’IoT est utilisé pour collecter les données et sur la base de l’analyse des données historiques, les défauts ou les inefficacités dans les opérations sont identifiés et rectifiés.

Non seulement les problèmes qui peuvent survenir à l’avenir peuvent être prédits avec le système de maintenance prédictive compatible IoT.

En règle générale, l’OEE (efficacité globale de l’équipement) est calculé à l’aide des données IoT et celles-ci sont analysées et améliorées pour rendre les opérations globales efficaces et gratifiantes.

« OEE = Disponibilité * Performance * Qualité »

Un autre scénario serait la performance des ressources par rapport aux machines. Il doit être identifié et corrigé pour améliorer l’efficacité du personnel. En numérisant le processus avec des solutions de l’Industrie 4.0 comme l’IoT, il est plus facile d’améliorer l’efficacité de l’opération globale.

Maintenance prédictive pour l’utilisation et la gestion des machines

La maintenance non planifiée des machines coûte plus cher pour la plupart des entreprises manufacturières et doit être surveillée et contrôlée pour obtenir des rendements maximaux.

Les dysfonctionnements ou les machines défectueuses ont un impact sur la fabrication de deux manières : premièrement, ils réduiront la qualité de la production et deuxièmement, ils entraîneront des coûts de réparation fréquents.

Il est donc indispensable de trouver un moyen de détecter l’inefficacité des machines et d’améliorer leurs performances avant qu’une panne ne se produise, ce qui vous coûte un bras et une jambe.

Avec un système de maintenance prédictive, les données recueillies à chaque mouvement de la machine fourniront un volume important de données qui pourront ensuite être analysées à l’aide d’un programme AI/ML pour identifier les défauts et les dysfonctionnements des machines.

Un système de maintenance prédictive fournit des données sur l’état actuel de l’actif, sa disponibilité, des informations sur les défauts pour vous aider à repenser vos plans de production.

Avec une telle approche et les tendances des données, prévoir et prédire les pannes de la machine le plus tôt possible, ce qui entraîne une réduction des coûts de maintenance et de main-d’œuvre. Cela pourrait potentiellement économiser des millions pour votre entreprise.

Maintenance prédictive pour la qualité de la production

Même si la maintenance prédictive ou l’IoT n’a pas d’impact direct sur la qualité de la production ou son taux, la combinaison de ces deux éléments peut vraiment créer un impact important sur la production globale au sol de manière significative.

Comme l’IoT peut aider à rationaliser la machine, les personnes et la technologie. Un système de maintenance prédictive s’occupera de l’amélioration de l’efficacité des machines – s’attendre à une amélioration de la qualité et du taux de production n’est jamais un défi pour les fabricants.

Maintenance prédictive pour la prévision de la demande

Un avantage exclusif de la maintenance prédictive pour les fabricants est la prévision de la demande.

Comme les fabricants ont des tonnes de données mais n’ont aucune idée, le processus d’amélioration et de planification à l’avance glisse toujours. Avec un système de maintenance prédictive en place, il est facile de prévoir ce qui peut être fait dans les années à venir sur la base des données historiques.

Comme le système de maintenance prédictive limite les silos de données et crée une transparence à 100 % sur l’ensemble de l’usine de fabrication, il n’est jamais impossible de se rendre compte de la position actuelle et de ce à quoi s’attendre à l’avenir.

Avec un plan et sachant à quoi s’attendre, les responsables de la fabrication peuvent planifier longtemps à l’avance pour répondre aux exigences des clients. Non seulement cela vous permet d’identifier facilement l’efficacité des machines, du personnel et des coûts de réparation pour planifier les objectifs futurs, ce qui sera pratique.

Cas d’utilisation de la maintenance prédictive – Gestion des actifs

La maintenance prédictive a un grand nombre de cas d’utilisation dans l’industrie manufacturière, en particulier dans la surveillance conditionnelle des actifs.

Il peut y avoir des scénarios où les actifs seront exploités à différentes températures et la surveillance de leurs performances dans différentes conditions est indispensable pour maintenir la qualité et le taux de production.

Ces types d’actifs doivent être surveillés en permanence pour les maintenir en bon état et même des dysfonctionnements ou des défauts mineurs peuvent coûter des millions de dollars à l’entreprise.

Avec un système de maintenance prédictive, la surveillance de l’actif dans différentes conditions est transparente et les données historiques obtenues aideront à prévoir les performances de l’actif à l’avenir et quand il devra être remplacé ou entretenu.

La maintenance prédictive aide à découvrir

  • Lorsque l’actif doit être remplacé
  • Lorsque la maintenance des actifs est requise
  • Combien de temps il sera efficace
  • Quand ça peut échouer
  • Qu’est-ce qui cause l’échec
  • Quel est le risque associé à l’échec
  • Quelle maintenance serait pratique pour améliorer l’utilisation des actifs

ROI de la maintenance prédictive

La mise en place d’un programme de maintenance prédictive fonctionnelle peut donner des résultats remarquables : un retour sur investissement décuplé, une réduction de 25 % à 30 % des coûts de maintenance, une diminution de 70 % à 75 % des pannes et une réduction de 35 à 45 % des temps d’arrêt.

Lorsque les économies sont exprimées par heure de main-d’œuvre, la maintenance prédictive coûte 9 $ de salaire horaire par an, tandis que la maintenance préventive coûte 13 $ de salaire horaire par an. (Source : Infoq.com)

Résumé

D’après ce que nous avons discuté ci-dessus, l’analyse prédictive est une aubaine pour les fabricants car elle réduira les coûts de maintenance tout en améliorant l’efficacité opérationnelle et la qualité de la production et vous aidera à planifier les programmes futurs.

L’analyse prédictive évolue et le dernier ajout à l’analyse prédictive, l’analyse prescriptive gagne du terrain dans le paysage industriel.

Ce dernier est un sous-composant de l’analyse prédictive et fournit des données sur la cause de la défaillance de l’équipement et des recommandations pour améliorer la défaillance ou le défaut.

Avec trop d’entreprises qui investissent dans des systèmes de maintenance prédictive, il est grand temps pour vous de décider de suivre la concurrence. Commencez dès maintenant avant l’un de vos concurrents.

Gengarajan PV

PDG de Hakuna Matata Solutions Pvt Ltd

Gengarajan PV est PDG de Hakuna Matata Solutions, une entreprise leader dans le domaine de la transformation numérique. Il a plus de 14 ans d’expérience dans l’industrie des technologies de l’information. Il passe son temps à lire sur les nouvelles technologies dans les secteurs de la fabrication, de la distribution et de la logistique.

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