Production Maintenance 79

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MAINTENANCE EN PRODUCTION SOLUTION Mettre à profit la numérisation de la maintenance pour une surveillance du process en temps réel Les défis des services maintenance sont nombreux, on le sait. Entre la disponibilité maximale des équipements, la raréfaction et la volatilité des compétences, le manque de temps malgré les délais d’approvisionnement en pièces détachées allongés par la – ou plutôt les – crise... le besoin de suivre l’état de santé de l’outil de production en fonctionnement se fait de plus en plus ressentir. D’où la nécessité de recourir à la numérisation des process et des lignes de production. Les objectifs de la numérisation sont multiples et visent à se concentrer sur le produit manufacturé plutôt que sur les opérations de maintenance elles-mêmes. Il s’agit ainsi de maximiser l’utilisation des automatismes pour limiter les temps d’arrêt, d’optimiser la performance des assets à travers les applications, de réduire l’écart de compétences nécessaires sur site, de limiter voire éliminer le temps entre l’identification et la résolution du problème passer du préventif au prévisionnel, ou encore de considérer maintenance et suivi de performance comme des changements technologiques. LES AGENTS : LE CŒUR DE LA MAINTENANCE PRÉVISIONNELLE Les « agents » sont des softwares qui « apprennent » à chercher les modèles de données associés au mode de défaillance. Lorsqu’un agent est formé sur un modèle, celui-ci alerte d’une panne imminente et prescrit l’activité de maintenance appropriée. Les agents sont autonomes. Il en existe deux types. D’une part, l’agent de panne surveille ainsi un modèle de données pouvant indiquer une panne connue dans le process. D’autre part, l’agent de dérive connaît quant à lui le mode de fonctionnement normal et surveille l’apparition d’un mode inconnu. La démarche consiste à collecter les « data » des assets ainsi que les historiques de maintenance puis à évaluer la cohérence des données, identifier les modèles et former les agents sur ces modèles. Enfin, déployer les agents de dérive pour alerter d’une activité non habituelle puis les agents de pannes afin d’anticiper une panne le plus tôt possible. Un exemple mené avec la société Rockwell Automation au sein d’une usine de fabrication de boisson énergisante met en scène l’utilisation d’un magnemotion permettant de transporter les bouteilles vers la station de remplissage. Or chaque chariot est sujet à usure, d’où la nécessité d’anticiper des arrêts par la prévision de changement de plateau des chariots et de modifier les procédures pour ne changer que les plateaux qui vont être défaillants en optimisant la programmation d’un arrêt. Cette application a permis de considérablement réduire les temps d’arrêt et de réaliser des économies substantielles ● Pierre Weber Transformation numérique : quelques règles à avoir à l’esprit avant de se lancer Avant tout, la transformation digitale – ou numérique – appliquée à la maintenance est avant tout un projet d’entreprise. l’essentiel n’est pas de définir ce que l’on souhaite piloter, mais comment on souhaite piloter. Il ne s’agit pas d’un projet « Plug and Play » mais ce n’est pas insurmontable. Le projet progresse à votre rythme qui dépend : des réels besoins et des résultats attendus, de l’infrastructure réseau de l’entreprise et des IoT mis en place, sans oublier des ressources pour piloter et mettre en œuvre le projet. 30ı PRODUCTION MAINTENANCE • N°79 • octobre - novembre - décembre 2022

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