Étude de cas :

HVAC intelligente

Contexte du client

Le vieillissement de la population a été créé de formidables opportunités pour cette entreprise, en pleine croissance. Elle offre des services immobiliers pour des retraités autonomes et semi-autonomes, partout au pays. Les lois et règlements en vigueur exigeaient un service de maintenance préventive efficace pour assurer le confort et la sécurité des résidents. Pour ce faire, Marc, chef du service d’entretien, employait une petite équipe qui assurait le service de maintenance des unités de chauffage et de climatisation, surnommées HVAC.

Dernièrement, Marc s’est montré préoccupé par son plan de relève, en contexte de pénurie de main-d’œuvre. Robert, le technicien senior, l’a avisé qu’il songeait sérieusement à prendre sa retraite vers la fin de 2020. D’ici là, il acceptait de compléter la formation des techniciens apprentis. Devant cette situation, le comité de gestion de l’entreprise a mandaté Marc pour évaluer comment pallier au manque de main-d’oeuvre tout en assurant la sécurité et le confort des résidents. 

Défis et objectifs

Depuis son arrivée, Marc a instauré un programme de surveillance des HVAC avec l’équipe en place. Il a également implanté la gestion de la maintenance assistée par ordinateur (GMAO) au moyen d’une solution en ligne conviviale et mobile. Il n’a pas été facile de faire adopter le GMAO par Robert. Ce dernier, aimant le travail manuel, affectionnait peu le travail à l’ordinateur. Heureusement, Nick, le geek de nature, l’assistait dans la gestion des bons de travail.

Le GMAO a permis de mieux planifier et de documenter tous les travaux demandés en urgence et les demandes des locataires. Cet historique a été grandement apprécié lors des derniers audits de conformité des inspecteurs de la ville et des autorités gouvernementales.

Récemment, il est arrivé que certains problèmes sur les unités HVAC plus âgées soient difficiles à détecter et à diagnostiquer. Marc et son équipe ont dû utiliser les services d’une firme experte en analyse de vibration pour tenter de comprendre les défaillances des HVAC. Le technicien fiabiliste est passé prendre les mesures de vibration de toutes les unités à tous les 3 mois. Après 1 an d’analyse, Marc et son équipe ont dressé le bilan suivant:

  1. Arrêts d’unité non planifiés dus à des données insuffisantes – Les données du fiabliliste étaient trop peu fréquentes pour vraiment pouvoir prédire les bris et le budget ne permettait pas d’augmenter le nombre d’analyses. Par 2 fois, une unité a eu des problèmes qui étaient passés inaperçus lors des précédentes analyses de vibration. 
  2. Pas de boucle de rétroaction – Lorsque les techniciens étaient envoyés sur un toit pour effectuer des réparations, ils n’avaient pas accès aux données temps réel ou à l’historique de vibration des HVAC. Ils devaient se fier à leur expérience (ou leur intuition) pour effectuer la réparation. Ils ne pouvaient jamais être sûrs que le problème était bel et bien réglé après redémarrage de l’équipement. À quelques occasions, un technicien a introduit par inadvertance un mauvais ajustement qui a occasionné de nouveaux bris et des coûts supplémentaires.
  3. Une expertise rare et coûteuse – il a été difficile de vraiment tirer profit des analyses de vibration externe. L’analyse des données nécessite une expertise rare et coûteuse. L’entreprise n’avait pas de ressource interne pour reprendre en charge cette tâche. 

Au final, le succès mitigé des routes de maintenance prédictive aux 3 mois a permis à l’équipe de définir de nouveaux critères pour assurer la fiabilité des HVAC:

 

  • Automatiser la collecte de données de santé des HVAC;
  • Assurer une surveillance continue;
  • Avoir accès aux données de santé des HVAC à tout moment et en tout lieu;
  • Trouver une solution à déploiement rapide et facile;

Solutions

Après un processus d’évaluation, l’entreprise a décidé d’implanter la maintenance prédictive automatiséeVoici les principaux éléments du projet:

 

  • Les capteurs – Installation de capteurs de vibration 3 axes et de température sans fil industriel (IIoT) sur chaque HVAC. Ces capteurs sont installés en permanence sur les équipements pour mesurer en continu la vibration et la température des composantes les plus critiques. Les données sont acheminées par un mode de communication industriel en mesh.
  • La solution logicielle – Les techniciens accèdent facilement aux tableaux de bord sur leur appareil mobiles. Ils voient les graphiques de tendance qui les aident au diagnostic et à la résolution de problème. Des alertes de seuils (SMS ou courriel) ont également été mises en place pour prévenir le technicien en devoir lors de valeurs limites aux tolérances.
  • La maintenance prédictive automatisée – Durant plusieurs semaines, les données sont analysées et traitées par la solution logicielle et ensuite transmises de façon sécurisée dans une base de données infonuagique. L’analyse prédictive des bris est faite avec les algorithmes d’analyse appliquée à la vibration.
  • Intégration au GMAO – La dernière étape du projet était de connecter la solution au GMAO afin que les demandes de bon de travail prédictif ou conditionnel sont envoyées directement au GMAO.

Bénéfices réalisés

Au départ, le jeune Nick était très enthousiaste devant cette nouvelle approche avec les capteurs sans fil. Robert était, quant à lui, sceptique par rapport au concept de HVAC intelligente.  Jusqu’à ce qu’un soir de canicule de juillet, ils reçoivent une alerte SMS de haute vibration sur un moteur critique. Le moteur a pu être changé à temps avant que la température du bâtiment ne monte en flèche et que le gérant de la résidence ne se plaigne à Marc, le chef du service.

Après cet événement, le programme de maintenance prédicive a été intégré aux autres équipements critiques des résidences (ventilateurs, compresseurs, refroidisseurs).  Les routes d’entretien préventif, plus ou moins suivies autrefois, ont été revues pour faire place à la maintenance prédictive automatisée. 

Robert, Nick et toute l’équipe ont découvert qu’ils étaient plus efficaces lors de leur tournée d’entretien grâce aux tableaux de bord temps réel, à l’analyse des graphiques de tendance et aux alertes SMS. 

Conclusion

 L’entreprise a éliminé la coûteuse et sporadique collecte de données manuelles de vibration pour la remplacer par des mesures continues avec des capteurs sans fil. La solution logicielle simple à utiliser et a comprendre a permis de renforcer la culture du travail bien fait du 1er coup du service d’entretien.

Témoignage de Robert :

L’application mobile nous aide vraiment à aller là où nos HVAC intelligentes ont besoin de nous. Nous avons réduit le nombre de bons de travail en urgence sur les HVAC de 90% ! J’ai l’impression d’être plus efficace dans mon travail et mes déplacements. Au point où je songe à retarder le moment de la retraite …

Témoignage de Nick :

Depuis que nous avons connecté les équipements de toit des résidences, j’ai le sentiment que je suis en meilleur contrôle de la situation. J’ai des outils pratiques pour diagnostiquer et résoudre les problèmes plus rapidement sur nos équipements. Je crois que je vais être capable de prendre la relève de Rob (s’il se décide enfin à prendre sa retraite ;0).

 

Témoignage de Marc :

J’estime le retour sur investissement à moins d’un an. Nous avons calculé les coûts évités des analyses de vibration externes plus le coût des réparations effectuées en urgence (en temps supplémentaire ou réalisé par un fournisseur externe). La prochaine étape est d’automatiser la demande bon de travail de l’ordinateur d’une HVAC à notre GMAO. Je crois que l’internet des objets industriels et les algorithmes d’entretien prédictif sont la voie de l’avenir pour palier à la pénurie de main-d’œuvre spécialisée tout en maintenant des coûts d’opération acceptables et un haut niveau de conformité et de satisfaction de nos résidents.

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