Maintenance prédictive en production

Une machine tombe rarement en panne au moment opportun. Les arrêts imprévus compromettent les objectifs de production, les délais de livraison et les capacités de maintenance disponibles. À l'inverse, une maintenance effectuée trop tôt engendre également des coûts, car elle entraîne le remplacement prématuré de composants et mobilise inutilement des ressources. La maintenance prédictive vise à résoudre ce conflit d'objectifs : elle identifie à temps les besoins de maintenance prévisibles, afin que les entreprises puissent planifier leurs interventions de manière rentable. 

C'est au cas par cas, pour chaque installation, qu'il faut déterminer si l'investissement en vaut la peine. Cet article explique quelles machines justifient la mise en place d'un modèle de prévision et comment en démontrer l'intérêt.

Un modèle de prévision doit répondre à un objectif économique : une cause concrète de perte qu'il est possible de maîtriser plus efficacement en disposant d'un délai supplémentaire.
 

Consigner d'abord les temps d'arrêt et l'OEE

Avant le lancement du projet, l'entreprise a besoin d'une base de référence fiable. Celle-ci doit au moins contenir les données suivantes relatives aux coûts et aux performances :

Une classification claire des causes de dysfonctionnement permet d'identifier les éléments à l'origine de pertes récurrentes. Sans cette classification, l'impact économique reste difficile à cerner.
 

L'Overall Equipment Effectivenes (OEE), en français le taux de rendement synthétique [TRS], indique la productivité d'une installation pendant la durée de production prévue. Il résulte de la disponibilité, du rendement et du taux de qualité. La disponibilité tient compte des temps d'arrêt, le rendement des pertes de vitesse et le taux de qualité des pièces sans défaut. L'OEE met en évidence le potentiel de production perdu, mais n'en explique pas la cause. Pour cela, il faut disposer de codes d'erreur clairs, d'horodatages et de rapports de maintenance. Ce sont eux seuls qui permettent de déterminer si une amélioration est due au modèle de prévision.

Cette approche convient aux installations dont les coûts d'indisponibilité sont élevés, dont les délais de remise en service sont longs ou dont les pièces de rechange sont difficiles à se procurer. Dans le cas de machines de conception identique, les coûts de développement sont répartis sur plusieurs actifs.

Une valeur de vibration n'a de sens qu'en fonction de la vitesse de rotation et de la charge. Les données de température doivent être accompagnées d'informations sur l'environnement, le refroidissement et la durée de fonctionnement. Le produit, le matériau ou l'outil peuvent également modifier l'état normal.

Une valeur mesurée peut être normale à pleine charge et indiquer un défaut en fonctionnement à charge partielle. Le modèle doit distinguer ces modes de fonctionnement.

Des horodatages communs permettent d'associer les valeurs mesurées à l'état de fonctionnement correspondant. Les interventions de maintenance, les remplacements de composants et les défauts confirmés font également partie de l'historique. Les pannes rares compliquent l'apprentissage, car les quelques cas de défaillance sont contrebalancés par un grand nombre de données de fonctionnement normales.

Les analyses de tendances ou la détection d'anomalies sans surveillance recherchent les écarts par rapport au comportement normal. Des modèles physiques et des connaissances empiriques viennent compléter l'analyse. Ces approches hybrides nécessitent souvent moins de cas d'erreurs documentés.

La maintenance prédictive repose sur une chaîne d'informations comprenant la collecte, la transmission, l'analyse et la réaction opérationnelle.
 

Utiliser d'abord les données machine existantes

Les automates programmables, les variateurs de fréquence et les compteurs d'énergie enregistrent souvent déjà les états de fonctionnement, les intensités, les vitesses de rotation ou les messages d'erreur. Un état des lieux permet de déterminer la disponibilité et la qualité. 

Des capteurs supplémentaires comblent les lacunes en matière d'informations. Les passerelles périphériques regroupent les données et les traitent localement. Des PC industriels, des switches, des câbles et des connecteurs M8 ou M12 assurent la connexion à la plateforme d'analyse. Une alimentation sans coupure permet de pallier les brèves coupures de courant. 

Des valeurs manquantes ou des capteurs défectueux ne doivent pas donner l'impression que la machine est en bon état de fonctionnement. C'est pourquoi l'architecture doit prévoir des contrôles de plausibilité continus.

Intégrer les prévisions dans les processus existants

La notification doit déclencher un processus défini dans le CMMS, l'ERP ou le MES. Les responsables vérifient les résultats et planifient les créneaux horaires, les pièces et le personnel. Des appareils de mesure mobiles ou des tablettes robustes facilitent la documentation sur site. Le résultat est ensuite réintégré dans la base de données.

Le retour d'information confirme les résultats et améliore les prévisions ultérieures. Des étapes de contrôle claires, basées sur le principe du poka-yoke réduisent les erreurs d'affectation et de manipulation. Le service des achats organise la livraison des capteurs, des câbles et des pièces de rechange en fonction des créneaux de maintenance. 

Ce canal de retour relie l'analyse technique à la maintenance et à l'approvisionnement. Ce n'est qu'ainsi qu'une alerte se transforme en ordre de travail planifiable. Les installations interconnectées élargissent la surface d'attaque. Les rôles, les droits d'accès, la segmentation, les mises à jour et le chiffrement doivent être définis dès le début. La norme CEI 62443 fournit à cet effet un cadre pour les systèmes d'automatisation et de contrôle industriels. 

Les entreprises de production suisses associent la maintenance numérique à la recherche orientée vers les applications. Un rapport consacré au centre de compétences de la ZHAW et de SMC Suisse cite la maintenance prédictive, les services numériques et les applications de jumeau numérique comme domaines d’activité. Dans ce contexte, Reishauer développe des systèmes de surveillance basés sur l’IA pour la qualité des processus et des composants. Ces systèmes facilitent les évaluations d’état fondées sur les données et l’assurance qualité numérique. Le rapport ne mentionne toutefois pas d’horizons de prévision concrets ni d’économies chiffrées. 

Le projet « Doctor Chiller » d’Innosuisse vient compléter la surveillance au niveau opérationnel. La réalité augmentée aide le personnel d’exploitation lors des travaux de maintenance sur un appareil de régulation de température. Certaines interventions de maintenance peuvent ainsi être réalisées en interne. Le projet ne porte pas sur une application de prévision, mais illustre la mise en œuvre numérique d’une mesure de maintenance. Pour les entreprises suisses, il en résulte une approche cohérente lorsque l'évaluation de l'état, les consignes de travail et le retour d'information convergent au sein d'un même processus.

La maintenance 4.0 ne nécessite pas de modèle de prévision pour chaque machine. Le mécanisme de défaillance, les conséquences de la panne, la qualité des données et le délai d'alerte utile déterminent l'approche la plus appropriée. Lorsqu'une valeur seuil permet une réaction en temps utile, la surveillance de l'état des machines reste une solution convaincante tant sur le plan économique que technique. La méthode de prévision révèle toute sa valeur lorsque les processus de dégradation sont prévisibles et que les arrêts de production sont coûteux.

Pour la mise en place d'un projet pilote, les capteurs, les appareils de mesure, la transmission des données et l'alimentation électrique doivent être techniquement compatibles et disponibles de manière fiable. Conrad aide les entreprises à choisir les composants adaptés et à les intégrer dans leurs processus d'approvisionnement existants. 

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