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Solution maintenance prédictive

Mise en œuvre de la maintenance prédictive, vecteur de performance pour les industriels

Dans l’industrie, la maintenance préventive est indispensable pour anticiper les pannes des machines et engins. Cette tâche réduit leur temps d’immobilisation, augmente leur longévité et maximise leur disponibilité afin d’assurer la continuité de l’activité. Une étude de l’Usine Nouvelle et KPMG fait le point sur les enjeux et attentes des grands décideurs industriels dans ce domaine.

La maintenance prédictive plus efficace que la maintenance préventive

Par rapport à la maintenance préventive, la maintenance prédictive évite les coûts élevés dus aux multiples missions de contrôle et d’intervention sur les lignes de production afin de les garder en condition opérationnelle. Anticiper précisément les risques de défaillance des ressources matérielles contribue à l’atteinte de l’excellence opérationnelle. Pour cela, le contexte d’exploitation et l’historique des événements survenus sur chaque machine, entre autres variables, sont pris en compte.

Le succès du passage au système prédictif repose sur la réflexion en amont afin de confirmer la pertinence d’une telle démarche. Il s’agit de vérifier que le gain potentiel répond bien aux problématiques auxquelles l’entreprise est confrontée. Un audit est requis pour mesurer les éléments de vie des engins et machines. Cet exercice permet par la même occasion de cartographier les données dont l’entreprise a besoin, ainsi que celles disponibles, afin de :

  • comprendre les relations entre ces informations,
  • identifier celles qui manquent, et les moyens de les collecter,
  • préparer une démarche « data science » pour déceler rapidement les anomalies.

Par ailleurs, la stratégie doit être adaptée à la taille du parc de l’entreprise. En effet, un modèle efficace pour quelques équipements n’est pas forcément reproductible sur une entreprise possédant des centaines de machines ou plusieurs usines.

Enfin, l’apport des équipes métiers est incontournable pour saisir les enjeux et contraintes à intégrer dans le projet. Ces experts auront aussi à créer et tester des modèles de prédiction de défaillances avant de les valider. Ils pourront ensuite être intégrés à la chaîne : le logiciel de gestion de la maintenance peut alors analyser en continu les informations transmises en temps réel par les capteurs placés sur chaque équipement.

Les enjeux et attentes des industriels en matière de maintenance préventive

La maintenance prédictive serait déjà en œuvre dans près de la moitié des industries concernées par l’étude de L’Usine Nouvelle et KPMG.

Toutefois, 91 % d’entre elles se limitent à effectuer des révisions périodiques programmées. Le retard dans la mise en œuvre d’une approche prédictive s’explique en premier lieu par le manque de compétences en numérique, notamment en analyse de données. En outre, l’implication des techniciens de maintenance est indispensable. 83 % des répondants affirment accorder un pouvoir décisionnaire aux leurs, ou tout au moins tenir compte de leur avis dans leur démarche.

S’agissant des priorités pour les industriels, la disponibilité des équipements arrive en tête, citée par 65 % des sondés, afin d’optimiser leur efficacité et leur productivité. La diminution des coûts et l’amélioration de la qualité complètent la liste de leurs priorités. Preuve de l’importance de la maintenance, une solution de GMAO est fonctionnelle ou en cours de déploiement chez 83 % des sondés, les logiciels de télémaintenance et de maintenance prédictive réunissant respectivement 78 % et 60 %des suffrages. Ils devancent donc largement l’impression 3D, ainsi que les outils de VR et de réalité augmentée, mentionnée par 34 % et 30 % des personnes interrogées.

En toute logique, les grands groupes sont en avance par rapport aux petites structures, surtout pour des raisons financières, sachant que d’après 32 % des participants à l’enquête, le ROI peut aller jusqu’à 3 à 5 ans.

 

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