Réindustrialisation, tension de recrutement, augmentation du prix de l’énergie, maîtrise de son outil de production… Autant de défis auxquels doivent faire face les industriels aujourd’hui. Les solutions de maintenance prévisionnelle s’inscrivent dans cette dynamique d'amélioration des performances industrielles pour leur apporter des réponses concrètes. 

Les solutions d’analytics qui exploitent les données de process déjà présentes dans l’usine sont au croisement de deux domaines : data science et maintenance. Tour d’horizon des cinq fonctionnalités clés de ces outils dédiés à la prise de décision pour les opérationnels.

GESTION DES ÉQUIPEMENTS ET DES INTERVENTIONS

1. Suivre ses équipements en temps réel

Une vue globale et en temps réel de l’état de santé de toute la chaîne de production via un dashboard adapté aux équipes sur le terrain

L‘idéal est d’avoir un suivi permettant de coupler deux approches : la surveillance des seuils connus par les experts métier et une analyse basée sur l’IA et l’analyse de données multi-capteurs pour détecter des phénomènes plus complexes, découvrir des patterns annonciateurs de dysfonctionnements et anticiper les pannes. 

Un paramétrage personnalisable selon les contraintes de l’industriel, son process, son organisation d’équipe et ses préférences de notification 

En fonction des spécificités et besoins de chacun, la solution doit pouvoir proposer un système d’alerting (automatique) pour donner toutes les informations nécessaires aux équipes du terrain (quel équipement, quel problème, pourquoi, comment intervenir) afin de faciliter les levées de doutes et interventions. L’objectif est d’avoir un réel outil d’aide à la décision facile à prendre en main, présentant toutes les informations utiles aux techniciens.

DATA SCIENCE

2. Intégrer des technologies de Machine Learning adaptées aux challenges du terrain 

Des technologies d’IA robustes aux spécificités des données industrielles (brutes, manquantes, multi-sources, multi formats, de nature différentes…)

Une technologie adaptée à la réalité des données dans les usines est primordiale pour être performante, mais elle doit aussi être évolutive, continuer à apprendre dans le temps pour améliorer les performances du logiciel au fil du temps. C’est d'ailleurs bien là que réside toute la valeur ajoutée du Machine Learning !

Comment cela se traduit pour l'utilisateur ? La solution doit impliquer le technicien qui donne un feedback sur la pertinence des alertes émises par le logiciel et le moteur d’analyse doit pouvoir prendre en compte ces informations de façon automatique pour mettre à jour et continuer à entraîner ses algorithmes.

Des rapports d’analyse avec des indicateurs personnalisés générés automatiquement sur les performances des équipements

En fonction de ses objectifs et de son organisation d’équipe, la solution doit pouvoir proposer des rapports de performances sur l’état de santé des équipements adaptés au besoin (granularité d’analyse, vue métier,  vue expert…). 

CONNEXIONS ET CYBERSÉCURITÉ

3. Paramétrer et faire évoluer facilement

Un interfaçage simple avec les outils déjà mis en place dans l’entreprise 

Efficace à l’instant T, le logiciel retenu doit aussi s’adapter facilement à l’évolution et aux besoins futurs de l’entreprise. Opter pour une solution évolutive avec des connecteurs intégrés, une architecture logicielle capable de s’adapter à une large volumétrie de données c’est adopter une vision long terme et s’entourer d’un partenaire dans la durée et d’une solution scalable. 

Une solution compatible avec les contraintes de cybersécurité

Le respect des contraintes de sécurité propres à chaque DSI (direction des systèmes d’information) est un prérequis pour pouvoir adopter une solution largement déployable sur l’ensemble du parc machine.

GESTION DES RESSOURCES

4. Réduire ses coûts de maintenance et optimiser sa consommation énergétique

Optimiser les performances industrielles de son outil de production 

Une solution de surveillance efficace doit pouvoir monitorer le bon fonctionnement des équipements, voire même l’améliorer !

Optimisation du paramétrage des machines pour garantir une stabilité de production, améliorer l’efficacité énergétique pour s’assurer que les équipements consomment le juste nécessaire d’énergie sans impacter les temps cycles… Autant d’enjeux centraux pour les industriels qui peuvent être adressés par une solution de surveillance basée sur l’analyse de données de process et l’IA.

Diagnostiquer les dysfonctionnements et anticiper les pannes au plus tôt

Qui dit surveillance en temps réel dit anticipation des problèmes ! Le logiciel  de maintenance prévisionnelle doit ainsi permettre de détecter les signaux avant-coureurs de dysfonctionnements avec des technologies adaptées, comme évoqué précédemment.

Pour être complète, la solution doit pouvoir détecter et diagnostiquer des problèmes aussi bien liés à la maintenance ou à la surconsommation d’énergie…et anticiper les pannes à un horizon temporel adapté à la fois au process industriel et aux préférences des utilisateurs.

À la clé : meilleure planification des interventions, augmentation de la disponibilité des équipements,  allongement de leur durée de vie, amélioration de l'utilisation des ressources (énergie, stock de pièces de rechange, …).

MANAGEMENT / ORGANISATION DE L’ÉQUIPE 

5. Partager les informations 

Centraliser les informations

À l'ère du 4.0, la dématérialisation devient un véritable enjeu chez les industriels. Les logiciels de maintenance prévisionnelle permettent de centraliser de façon numérique les informations afin de garder un historique des problèmes rencontrés, des phénomènes observés et des interventions réalisées. 

Créer une base de connaissances pour faciliter les interventions

Centraliser les informations, c’est avoir les clés pour être efficace plus rapidement avec une base de connaissances qui s’enrichit en continu.

Les bénéfices : les opérateurs sur le terrain peuvent monter en compétences plus vite et bénéficier d’un outil d’aide à la décision qui les accompagne au quotidien en devenant des planificateurs.

Chez DiagRAMS, nous sommes convaincus que ces 5 fonctionnalités sont la clé d’une solution d’analytics efficace. Discutons-en ! Vous souhaitez en savoir plus sur nos projets et notre solution de maintenance prévisionnelle ?