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En Vedette
La maintenance au temps de l’usine 4.0

avril 6, 2021  By Pierre Deschamps


Il était une fois la maintenance corrective, qui était parfois qualifiée de réactive ou de corrective. Il s’agissait alors d’agir lorsqu’une machine tombait en panne. Puis suivint la maintenance préventive qui demandait que l’on remplace une ou plusieurs pièces avant qu’une panne ne survienne. Enfin, depuis quelques années, la maintenance prédictive s’est imposée comme une solution optimale en matière de détection de pannes.

En quelques mots, on peut dire de la maintenance prédictive (ou prévisionnelle) qu’elle est une technique de maintenance industrielle qui vise à recourir à des outils connectés et à des techniques d’analyse pour prévoir les dysfonctionnements actuels et futurs d’un équipement, d’un système, d’un module de production industrielle. 

En bref, la maintenance prédictive est un « ensemble organisé de principes, de méthodes et d’actions de prévention visant à supprimer les causes de pannes d’un équipement industriel, à adapter et à améliorer cet équipement pour en obtenir un rendement maximal (zéro panne, zéro déchet, zéro accident), réduire les manutentions, augmenter la flexibilité et accroître la production, tout en concourant à la qualité des produits fabriqués », au dire de l’Office québécois de la langue française – OQLF.

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Selon une étude du cabinet McKinsey : « Avec la maintenance prédictive, les coûts de maintenance peuvent être réduits de 10 % à 40 % alors que le nombre de pannes peut être divisé par deux. » En outre, les principaux avantages qui découlent de la mise en place de la maintenance prédictive sont nombreux : allongement de la durée de vie utile des équipements ; amélioration de la fiabilité des équipements ; détection des états de fonctionnement anormaux ; diagnostic d’état en continu ; diminution des pannes ; gestion optimisée de l’inventaire des pièces de rechange ; mise à l’arrêt d’un équipement défaillant ; optimisation de la production, et bien d’autres.

Parmi les éléments au cœur d’une maintenance prédictive, on compte un logiciel de gestion des équipements qui permet de mettre en œuvre un réseau de capteurs destiné à recueillir les données de fonctionnement des équipements et à déclencher des alertes quand seront dépassés les seuils critiques que l’on aura paramétrés au préalable. D’ailleurs, selon bon nombre de spécialistes de la question, le principal enjeu en matière de maintenance prédictive est la capacité que l’on a d’identifier avec précision les indicateurs de performance pertinents (vibration, température, pression, bruit, etc.) des équipements que l’on compte mettre sous surveillance numérique.

Au nombre des logiciels conçus pour soutenir la mise en place de le maintenance prédictive, mentionnons le Maximo Predict d’IBM qui, comme l’affirme ce géant de l’informatique, « recherche des schémas dans les données, l’utilisation et l’environnement relatifs aux actifs et met en corrélation ces schémas et les problèmes connus pour aider les ingénieurs chargés de la fiabilité et les gestionnaires de maintenance à prévoir les défaillances et à partager les données et les évaluations ».

Pour sa part, Festo Automation Experience (Festo AX), « propose des logiciels conviviaux pour surveiller les composants, les machines et les systèmes. Ce passage à une maintenance basée sur des données est une nouvelle étape vers une production plus efficace et optimisée », indique ce fournisseur de classe mondiale.

Outre les logiciels et les capteurs qui sont associés à la maintenance prédictive, le véritable saut qualitatif  se produit quand on décide de combiner l’IdO (Internet des objets – IoT : Internet of Tools, en anglais) et ce que l’on appelle la technologie des jumeaux numériques.

Le concept de jumeau numérique (Digital Twins, en anglais) est relativement récent (2002). En citant à nouveau l’OQLF, on le définit comme la « représentation virtuelle d’un objet, d’un système ou d’un procédé industriel, que l’on utilise pour créer des simulations permettant de comprendre et de prédire les comportements de son pendant dans le monde réel. »

En outre, comme le rapporte la firme Createch : « Le Technical Consultancy Group (TCG) de IBM Royaume-Uni élargit cette description en ajoutant qu’un jumeau numérique “exploite des modèles de données, de simulations et d’apprentissage machine, et analyse des données afin de déployer des capacités de compréhension, d’apprentissage et de raisonnement. Un jumeau numérique peut être utilisé pour répondre à des questions de type « et-si » (what-if), et devrait être en mesure de présenter les données de façon intuitive”. »

Si les jumeaux numériques peuvent être utiles dans des secteurs d’activités aussi différents que la fabrication industrielle, la construction, la logistique, la climatisation, la gestion d’ascenseurs, la médecine (pour simuler des essais cliniques), le transport par rail, la consommation énergétique, voire même le commerce en ligne, il ne faut pas les choisir à l’aveuglette. En amont de toute installation de ce type, il est essentiel de comprendre les besoins à satisfaire et les avantages que l’on compte en tirer.

Bien qu’il existe différents types de jumeaux virtuels (jumeau virtuel sans couplage avec la réalité ; jumeau numérique couplé avec de la réalité augmentée ; couplage réel entre jumeau numérique et jumeau réel), le choix ultime repose, entre autres choses, sur la complexité de l’outil de production, sur le nombre et la variété des équipements à connecter, sur leur degré de sensibilité aux défaillances et les caractéristiques des arrêts de production auxquels ont donné lieu les équipements en question.

Enfin, en cette matière comme en bien d’autres, vaut mieux faire appel à des experts, internes et/ou externes, selon le cas, car les coûts liés à ce que l’on peut dorénavant appeler la maintenance 4.0 sont élevés. Cela dit, les gains à moyen et long terme devraient très largement compenser l’investissement prévu.

https://www.vaganet.fr/

https://www.ctif.com/

https://www.pwc.fr/fr.html

http://www.industrie-dufutur.org/

https://www.createch.ca/fr/

https://www.ibm.com/ca-fr

https://digital.festo.com/

http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/


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