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Le processus de maintenance à l’ère de l’usine intelligente 4.0

L’internet des objets industriels (IIoT) et les algorithmes d’intelligence artificielle transforment et simplifient le processus de gestion de la maintenance des équipements critiques en usine.

Voici ci-dessous, les nouvelles étapes évolutives du processus de maintenance de Fred depuis l’implantation d’un système 4.0 d’entretien prédictif. Fred est superviseur d’une usine manufacturière du Québec. Il est responsable du suivi et de l’entretien des machines critiques de cette usine.

machines connectées IIoTÉtape 1: Monitoring des conditions machines

Des professionnels du domaine ont conseillé Fred sur le choix des capteurs et sur le choix d’une plateforme d’IIoT.

Fred installe les capteurs sur les machines et les relie ensuite à sa plateforme IIoT.

Les capteurs lui permettent de monitorer en temps réel les paramètres critiques de ses machines (vibration, température, ampérage, etc.). Le coût des capteurs IIoT rend la collecte de données très accessibles pour les PME manufacturières.

Étape 2: Mise en place de l’historique de données

Les capteurs fournissent les données vitales des machines en temps réel. Déjà, Fred voit des tendances qu’il ne voyait pas avant. L’historique des données débute et bientôt il aura assez de données pour pousser ses analyses plus loin.

 

3. Maintenance conditionnelle

Fred suit et analyse ses données depuis cinq semaines maintenant. Il s’assure que ses machines sont en bonne condition. Il a ajouté sur sa plateforme des niveaux d’alarmes selon les valeurs établies, suite à son analyse. Il reçoit automatiquement un SMS ou un courriel lorsqu’une de ces valeurs atteint un niveau d’alarme critique.

 

4. Construction du modèle prédictif

Le module d’apprentissage machine construit un modèle mathématique basé sur l’historique des données. Ce modèle permet d’évaluer le nombre de jours utiles restant avant le prochain bris. Un bon modèle atteint un intervalle de confiance de 95% et précise quel composant de la machine est plus à risque de causer un bris de la machine.

 

5. Maintenance prédictive

Le module de maintenance prédictive avise Fred qu’un besoin de maintenance prédictive est requis plus de 90 jours à l’avance (lorsque la quantité de données accumulées est suffisante). Fred prépare sa demande de travail et planifie le matériel et les ressources requises pour les travaux.

6. Maintenance prédictive intégrée au GMAO

Le système de maintenance prédictive est maintenant connecté avec le système de gestion de la maintenance assisté par ordinateur de l’usine (GMAO). La demande de maintenance est envoyée au GMAO automatiquement par le système de la machine en besoin.

Fred valide et approuve la demande. Jim, l’électrotechnicien reçoit sa demande de travail et se prépare à l’avance pour réaliser le travail de maintenance.

Conclusion

Selon les récentes études sur le sujet, la maintenance prédictive est l’un des axes les plus rentables de l’industrie 4.0 pour les usines municipales, agroalimentaires, minières ou manufacturières. Elle simplifie votre processus de maintenance et améliore grandement le taux de rendement global (TRG) des machines (plus de 90%).

Rêvez-vous de gérer votre maintenance comme Fred et Jim ?

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Par courriel: contact@andromediatech.com

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Au plaisir d’échanger avec vous sur le sujet !

Sylvie Rioux

Amélioreuse de processus et amoureuse de technologie qui simplifie la vie

 

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