L’entretien et la maintenance des machines et des équipements sont essentiels au bon fonctionnement d’un système de production. Leur impact en termes de coût et de temps ne doit pas être sous-estimé. Pour réduire à un minimum les coûts de maintenance à l’ère des chaînes logistiques mondiales JAT (juste-à-temps) et dégager des possibilités de nouveaux modèles économiques, les entreprises s’appuient de plus en plus sur la maintenance prédictive dans le contexte de l’Industrie 4.0, en tirant parti du Big Data et de SAP Predictive Asset Insights.
Maintenance prédictive – les 5 étapes de la connectivité
Le prérequis technologique de la mise en œuvre de la maintenance prédictive est un système de production connecté. Des machines connectées qui communiquent entre elles et fournissent des informations que le système peut analyser dans un contexte global sont essentielles pour tirer pleinement parti des avantages de la maintenance prédictive, que l’on fasse appel à SAP ou à d’autres solutions. L’étendue de la connectivité correspond à l’un des différents stades de développement ou de maturité du système:
Hors ligne
Toutes les machines de l’installation de production sont autonomes et non connectées. Toutes les données collectées restent isolées. Les synergies potentielles sont inexploitées et la maintenance repose sur l’intuition et l’expérience.
Équipements connectés
Les machines sont interconnectées mais les données d’exploitation ne sont quasiment pas utilisées. Les données de processus qui pourraient révéler un problème imminent ne sont pas collectées.
Surveillance des équipements
Le système fournit des données machine en temps réel. Cela renseigne sur l’état de l’installation, mais n’avertit pas de la nécessité d’une maintenance.
Maintenance conditionnelle
Un ensemble de règles fixes permet non seulement de relever l’état actuel de la machine, mais aussi la date et l’heure du prochain entretien sur la base des informations relatives aux heures de fonctionnement, à l’usure, etc.
Maintenance intégralement fondée sur des données
Un système entièrement intégré ne se contente pas d’informer les opérateurs du prochain entretien à effectuer, mais amorce également les mesures préalables appropriées, comme le réapprovisionnement automatique en pièces de rechange correctes.
Avantages de la maintenance prédictive avec SAP Predictive Asset Insights
De nombreuses entreprises ont recours aux solutions SAP, notamment à SAP Predictive Asset Insights, pour la maintenance prédictive. Cette solution, succédant à SAP Predictive Maintenance and Service, offre aux utilisateurs toute une série d’avantages:
Efficacité accrue
Des mesures de maintenance fondées sur des données, planifiées et automatisées, associées à la mise à disposition en temps utile des ressources de maintenance nécessaires (telles que les pièces de rechange et les auxiliaires), réduisent les temps d’arrêt et augmentent l’efficacité.
Réduction des coûts de production
Les machines entretenues avant le dépassement des seuils de maintenance fonctionnent de manière plus fiable et produisent moins de rebut. Cela permet non seulement de réduire les pertes, mais aussi d’optimiser durablement les coûts de production globaux.
Réduction des coûts de transport
Les interventions de maintenance effectuées en temps utile permettent d’éviter de mauvaises surprises. La maintenance prédictive réduit les arrêts non planifiés et, par conséquent, les frais de transport pour des livraisons spéciales qui pourraient s’avérer nécessaires lorsque des retards ont un impact sur le calendrier.
Meilleur rapport coûts-performances
Au lieu de devoir supporter des coûts évitables liés aux arrêts et à la maintenance préventive, les entreprises utilisant SAP Asset Insights peuvent choisir le moment optimal pour la maintenance basée sur les données. Toutes les pièces d’une machine sont exploitées jusqu’à ce que leur degré d’usure en fasse un facteur de risque d’immobilisation.
Optimisation de la chaîne logistique
La maintenance prédictive est essentielle pour la production juste-à-temps axée sur la logistique, car elle permet d’augmenter la disponibilité.
Maintenance
juste-à-temps
Si vous savez à l’avance quelle pièce doit être remplacée ou quel technicien de maintenance est requis à quel endroit, vous pouvez planifier en conséquence.
Exemples d’application de la maintenance prédictive
Les avantages de la maintenance prédictive profitent à un grand nombre d’industries de fabrication et de production relevant de secteurs différents. En voici deux scénarios possibles :
Bulk production
L’industrie de l’emballage repose sur la production de lots très importants, mais les marges sur chaque produit individuel sont relativement faibles. Pour atteindre le seuil de rentabilité, chaque équipe doit produire un volume important de marchandises et chaque arrêt coûte de l’argent. Notre client a travaillé avec Syntax pour mettre en œuvre SAP Predictive Asset Insights afin d’améliorer l’efficacité des arrêts pour maintenance au sein de ses systèmes de production hautement automatisés. Les données historiques ont été utilisées pour générer de nouvelles informations et limiter les interruptions de production.
Nouveaux modèles économiques
En combinaison avec des machines connectées, les entreprises peuvent utiliser la maintenance prédictive et SAP comme base de nouveaux modèles économiques. Dans la lignée des derniers concepts et exigences, plutôt que de vendre des machines aux clients, elles vendent des accès aux heures de fonctionnement dans un contexte Uptime as a Service. Dans ce cas, la maintenance prédictive pose les bases de recettes assurées et permanentes.
Syntax : votre partenaire pour la maintenance prédictive – non limité à SAP
CPour tirer parti de tous les avantages de la maintenance prédictive, il faut d’abord comprendre et mettre en place les technologies nécessaires. En tant que fournisseur de services informatiques, Syntax a déjà élaboré et mis en œuvre de nombreux projets auprès de clients de divers secteurs. Les entreprises ont de multiples bonnes raisons de nous choisir comme partenaire, mais elles apprécient tout particulièrement notre compréhension approfondie des processus, des caractéristiques et des exigences des systèmes de production. Nous savons ce qui motive les entreprises qui veulent profiter pleinement de la valeur ajoutée de la maintenance prédictive. En tant que partenaire SAP de la première heure, nous garantissons l’intégration rapide et harmonieuse de SAP Predictive Asset Insights dans les systèmes SAP existants. En outre, notre expertise éprouvée en matière de cloud nous permet de développer et de mettre en œuvre aisément des architectures et des modèles de fourniture individuels. Le cloud constitue également la base du portail IIoT de Syntax, grâce auquel les entreprises peuvent déployer des solutions et des applications sur mesure ouvrant une fenêtre sur les performances futures de leurs machines et de leurs cycles de maintenance. Du conseil en processus à l’informatique, à la technologie opérationnelle et au cloud : Syntax fournit aux entreprises tous les services dont elles ont besoin à partir d’une source unique.
FAQ : maintenance prédictive
Qu’est-ce que la maintenance prédictive ?
La maintenance prédictive permet aux opérateurs d’identifier à un stade précoce les besoins imminents d’entretien et de maintenance, afin de pouvoir planifier les mesures appropriées et éviter les interventions non programmées. Les données collectées par et depuis les machines proprement dites sont utilisées pour les pronostics des besoins en maintenance. Lorsque l’on a recours à l’analyse, assistée par exemple par des algorithmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique, il est possible d’identifier des schémas dans les données en vue de repérer les problèmes avant même qu’ils ne surviennent. Ces connaissances permettent aux entreprises d’optimiser leurs opérations de maintenance et d’entretien, en profitant des intervalles planifiés pour remédier aux problèmes. Elles peuvent alors améliorer l’efficacité de l’ensemble de leur processus de production, en termes de personnel comme de matériel, tout en augmentant la productivité et le revenu global grâce à la diminution des temps d’arrêt non programmés des machines.
Quelle est la différence entre maintenance prédictive et maintenance préventive?
La maintenance prédictive utilise les données machine pour identifier le prochain besoin de maintenance. Les données historiques et actuelles sont utilisées pour prévoir avec la plus grande précision possible le moment précis de la défaillance attendue de la machine. Les entreprises ont ainsi la possibilité d’optimiser le remplacement des pièces de rechange concernées et d’autres mesures similaires en termes de coût en temps et en matériel. La maintenance préventive vise également à éviter les arrêts non programmés de la machine, les pièces étant remplacées et la maintenance effectuée selon une périodicité prédéfinie. Ainsi, les pièces sont remplacées selon les mêmes intervalles, quel que soit leur état, même si elles sont encore en parfait état de fonctionnement. Si cette approche permet également de limiter les défaillances des machines, elle est plus coûteuse et moins efficace en termes de matériaux que la maintenance prédictive basée sur les données.
