Des arrêts de production à la disponibilité des machines

2022-05-30 4 min read

« Si ce n'est pas cassé, ce n'est pas la peine de le réparer ». Voilà un concept qui peut sembler intéressant, mais ce n'est qu'une approximation. Les arrêts non programmés et la mauvaise qualité des actifs coûtent aux industries de fabrication et de transformation environ 20 à 60 milliards de dollars chaque année. Malheureusement, cette réticence à adopter les nouvelles technologies, due en partie à leur coût initial, est un frein à l'amélioration des opérations.

Même si elles sont parfois inévitables, les pannes d'équipement ne doivent pas causer de graves interruptions de la production, ni entraîner une réduction des bénéfices ou un dépassement des budgets des fabricants. Les sites de fabrication modernes sont plus complexes que jamais et comprennent des réseaux de données, du matériel intégré et une multitude de systèmes automatisés. En conséquence, la plupart des fabricants ne disposent pas de méthodologies de maintenance suffisantes. En fait, un rapport d'Infraspeak indique que 93 % des entreprises considèrent que leurs processus de maintenance ne sont pas très efficaces. 

La maintenance prédictive est un moyen de prévoir chaque scénario de défaillance matérielle, d'identifier le moment où la maintenance est nécessaire et d'alerter le personnel de maintenance, le cas échéant, ainsi que de proposer des solutions préventives. 

Tous ceux qui opèrent au sein de l'écosystème de fabrication savent que les défaillances et les pannes peuvent survenir à tout moment. L'objectif de la maintenance prédictive n'est pas seulement de prévenir ou de réduire ces pannes, mais d'aider les usines de fabrication à atteindre des normes d'efficacité élevées et à fournir des produits de qualité au cours du processus. Un programme de maintenance prédictive peut réduire les pannes imprévues jusqu'à 90 %, éliminant pratiquement le risque de casse. 

Pour réaliser une fabrication prédictive efficace, le responsable de l'usine doit recueillir autant de données que possible. Cela est crucial lors de la mise en œuvre de toute stratégie de maintenance préventive, car plus il y a de données disponibles à analyser, plus les prévisions de pannes seront précises. 

Détection du danger

L'utilisation de capteurs intelligents est un bon point de départ. Les capteurs intelligents, associés aux algorithmes d'apprentissage machine, permettent de détecter les anomalies dans les machines industrielles. Par exemple, les capteurs intelligents qui collectent des données dans des environnements industriels IdO peuvent suivre la température, et ainsi identifier les composants usés, par exemple des circuits électriques qui ne fonctionnent pas correctement. 

De même, les capteurs intelligents spécialisés peuvent effectuer une analyse vibratoire sur un composant particulier et identifier tous les cas de désalignement, d'arbres tordus ou d'autres problèmes de moteur. À partir de ces données, les fabricants peuvent réaliser une analyse des équipements critiques pour établir des modes de défaillance. Ici, l'accent est mis sur la fréquence des défaillances, la gravité des défaillances des machines et la difficulté d'identifier les défaillances. 

En connectant les dispositifs de surveillance de l'état à un CMMS (système de gestion de la maintenance conditionnelle), les directeurs d'usine peuvent configurer des alertes pour informer le personnel de maintenance de tout défaut ou anomalie dans l'équipement. Cela permet de planifier une maintenance programmée pour remplacer des pièces, éliminant ainsi les risques de pannes graves. 

Par exemple, la technologie des capteurs peut être intégrée à différents produits, comme des connecteurs, des tuyaux et tubes connectés à des pompes, des moteurs, des actionneurs et des filtres. Ici, certaines des données de diagnostic générées par les vannes de commande peuvent être vitales pour le dépannage des problèmes d'alimentation. 

Les machines récentes proposent généralement différentes options d'acquisition de données en temps réel, mais les équipements existants peuvent également être équipés de capteurs complémentaires peu coûteux. La maintenance prédictive peut être un atout vital pour gérer les équipements vieillissants qui nécessitent une planification minutieuse pour se procurer des pièces de rechange obsolètes. 

Même si certaines défaillances des équipements sont inévitables, elles ne doivent pas entraîner d'arrêts non programmés, ni une mauvaise qualité des actifs, coûtant aux industries de fabrication et de transformation des milliards chaque année. Au lieu de cela, un plan de maintenance prédictive à part entière et efficace aidera à prévenir et réduire de manière significative les arrêts, tout en améliorant la rentabilité de l'usine grâce à une disponibilité accrue.

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