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[Avis d'expert] Fiabiliser le diagnostic en maintenance prédictive, un défi collaboratif

[Avis d'expert] Fiabiliser le diagnostic en maintenance prédictive, un défi collaboratif

La maintenance prédictive est devenue un élément clé de l'usine du futur. Elle permettra de réduire significativement les coûts et augmentera la disponibilité de l'outil de production. Mais encore faut-il pouvoir compter sur un diagnostic fiable. Mohamed Younes, directeur de la division Service chez Bosch Rexroth France, nous explique dans cette tribune exclusive qu'une maintenance prédictive efficace ne peut se construire qu'en rassemblant les compétences de l'ensemble des fournisseurs.

La maintenance prédictive est devenue un sujet majeur dans la course à la compétitivité des entreprises industrielles. Une étude du cabinet McKinsey indique que ce mode de maintenance permettra de réduire de 10 à 40 % le coût de la maintenance et de réduire les pannes de moitié. Grâce au suivi en temps réel des équipements, il est désormais envisageable de supprimer définitivement les actions de maintenance corrective et de reculer au maximum les actions de maintenance préventive. Avec à la clé une réduction significative des coûts et une disponibilité maximale de l’outil de production.

Les fabricants de composants, les constructeurs et les utilisateurs de machines ont donc un nouveau but en commun : détecter les signes avant-coureurs de défaillance. Ils disposent, pour l’atteindre, de technologies (IoT et IA) qui progressent de manière exponentielle et de prestataires IT prêts à les accompagner. Le cap est donné. Reste à tracer la route la plus rapide jusqu’à la ligne d’arrivée : un diagnostic fiable.

La course se joue en équipe et à plusieurs niveaux, sur l’ensemble du cycle de vie des équipements, depuis la conception, en passant par l’intégration et jusqu’à son déploiement et son utilisation. 

Les fabricants de composants en première ligne

La réduction des arrêts non programmés se joue d’abord au niveau des composants critiques. Les fabricants de ces composants connaissent leurs produits dans les moindres détails et ont eu l’occasion de les voir fonctionner chez de nombreux clients et en diverses circonstances. Ils en assurent souvent l’entretien courant, premier facteur de bonne santé d’une machine, et la réparation. Ils maîtrisent mieux que quiconque les signaux d’alerte qui annoncent une dégradation du fonctionnement, et disposent des données et de l’expérience humaine du diagnostic qui permet d’orienter le machine learning. Certains ont déjà investi dans l’intelligence artificielle pour développer des modèles prédictifs permettant à leurs clients d’accroître la durée de vie de leurs machines et d’automatiser l’approvisionnement des composants comme la planification des interventions.

Il semble donc logique que les constructeurs et les utilisateurs de machines, ainsi que leurs prestataires IT capitalisent sur cette expertise. Cela leur permettra de mettre en œuvre rapidement et à moindre coût des outils de supervision efficaces, pour un diagnostic global, riche et précis. Emprunter cette voie est à mon sens le meilleur moyen de s’assurer un ROI rapide.

Les intégrateurs de solutions aux commandes

Dans une approche en équipe, les éditeurs de logiciels dédiés à la maintenance prédictive intègrent ensuite les données ou diagnostics issus de différents fabricants (ou constructeurs) dans un outil d’aide à la décision. Ils apportent de la valeur ajoutée au modèle prédictif en hiérarchisant les composants (ou les machines) selon leur criticité, et en se prononçant sur la probabilité d’occurrence d’une panne en fonction de la qualité des informations dont ils disposent. Si les données ne sont pas remontées correctement l’analyse ne sera pas performante. C’est en ce sens que les constructeurs et fabricants de machines doivent de plus en plus s’engager dans cette direction et assurer un service efficace et performant auprès de leurs clients.

Les utilisateurs à la barre

Forts de diagnostics précis et fiables, présentés de manière lisible en fonction de leur degré d’urgence, les utilisateurs sont en mesure de prendre les bonnes décisions. Ils peuvent se concentrer sur leur cœur de métier, l’amélioration des performances de l’outil industriel, et transformer l’essai en matière de réduction des coûts. C’est ici que la compétence humaine prend tout son sens dans le modèle 4.0 car les résultats obtenus dépendront aussi en grande partie de l’expérience des équipes et de la bonne allocation des ressources disponibles.

Je ne vois que des avantages dans ce modèle. Les coûts de développement de l’intelligence artificielle y sont répartis sur toute la chaîne de valeur. Chaque acteur se concentre sur son cœur de métier et ce qui fait sa valeur ajoutée. Mais surtout, les utilisateurs peuvent continuer à s’appuyer sur les ressources humaines et l’expertise de leurs fournisseurs pour réaliser leurs interventions de maintenance. Ils peuvent ainsi arbitrer entre ce qui doit être internalisé et ce qu’il est plus pertinent de sous-traiter.

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