Maintenance prédictive : comment obtenir rapidement des résultats concrets ?

Date: mars 26, 2020

Par Constant Ondo

Presque toutes les entreprises industrielles cherchent aujourd’hui à enrichir leurs plans de maintenance avec des modèles prédictifs. Elles visent deux objectifs principaux : améliorer la performance de leurs processus de production en réduisant les temps d’arrêt des machines, et réduire les coûts de maintenance en limitant par exemple les stocks de pièces détachées.

Et toutes ces entreprises sont confrontées, dans leur recherche d’outils de maintenance prédictive, à la question de l’efficience : comment générer des résultats visibles (augmentation du TRS, gains de productivité, baisse du taux de rebut, etc.), le plus rapidement possible, sans mobiliser des ressources disproportionnées.

Cette question, nous nous la sommes aussi posée en développant PICC Software. Et nous y avons répondu en associant les technologies caractéristiques des modèles prédictifs (IoT et Intelligence Artificielle) à la gestion des connaissances et au développement des compétences humaines, pour offrir un outil immédiatement opérationnel et auto-apprenant.

Installer moins de capteurs, mais au bon endroit

En optimisant le nombre de capteurs industriels connectés, on réduit les coûts d’instrumentation des machines et on simplifie l’analyse de données. On gagne donc simultanément de l’argent et du temps.

Mais pour que cette optimisation n’obère pas les résultats attendus, il faut placer les capteurs au bon endroit sans multiplier les « trial and error ». Ce que PICC Software peut vous aider à faire en identifiant les problèmes qui ont le plus d’impact sur votre performance industrielle.

Pour en savoir plus, lire notre article « IoT dans l’industrie : Comment savoir où placer les capteurs ? »

Utiliser la puissance combinée de la donnée et du retour d’expérience

Lorsque l’on pense modèle de maintenance prédictive, on pense spontanément Big Data et algorithme. Mais l’on a tendance à oublier que les algorithmes les plus rapidement opérationnels et les plus fiables sont encore, à l’heure actuelle, des algorithmes créés par apprentissage supervisé. C’est à dire en nourrissant les calculateurs avec des couples problème/solution basés sur l’expérience et le savoir-faire d’experts humains.

PICC Software vous permet d’accélérer la création de ce pont cognitif entre donnée et expertise, et d’enrichir de manière incroyable vos modèles de maintenance prédictive en collectant de manière systématique tous les retours d’expériences de l’ensemble des experts de l’entreprise. Et ce, aux quatre coins du monde si besoin, grâce à la traduction automatique en plus de 26 langues.

Ces retours d’expérience sont par ailleurs immédiatement accessibles à tous. Ils peuvent être utilisés sans délai pour faire émerger les meilleures pratiques et résoudre les pannes de manière plus efficace.

Ils sont couplés aux données d’état collectées sur les machines pour donner un éclairage nouveau sur des problèmes non résolus et identifier des causes racines jusque-là invisibles.

En nourrissant simultanément l’intelligence artificielle et l’intelligence collective on récolte aussi plus tôt et à moindre coût les fruits de la maintenance prédictive.

Favoriser la maintenance autonome, impliquer les opérateurs

L’utilisation des retours d’expérience dans des outils digitaux d’amélioration de la maintenance tels que PICC Software est parfaitement en phase avec la méthode TPM (Total Productive Maintenance).

Elle renforce l’implication des opérateurs en sollicitant leur contribution dans l’analyse et la résolution de problèmes. Elle favorise l’amélioration au cas par cas (premier pilier de la TPM) en permettant de faire remonter l’ensemble des incidents rencontrés sur le terrain, sans se limiter aux plus graves ou aux plus fréquents. Elle permet à l’organisation dans son ensemble de s’améliorer en partageant les connaissances et les savoir-faire (quatrième pilier de la TPM).

L’association de ces retours d’expérience avec les connaissances explicites de l’entreprise (documentation machine, procédures de maintenance, etc.) et les données de fonctionnement de l’outil de production ouvre de nouvelles possibilités dans le développement de la maintenance autonome (deuxième pilier de la TPM), qu’elle soit systématique, conditionnelle ou basée sur des modèles prédictifs.

C’est de cette manière que fonctionne PICC Software et c’est aussi en permettant aux opérateurs de s’approprier la maintenance de premier niveau qu’il génère très vite des résultats visibles. L’intelligence humaine augmentée, au plus près de la machine : c’est ça la maintenance 4.0 !

5 fonctionnalités uniques qui améliorent les KPI de la maintenance

PICC Software offre toutes les fonctionnalités proposées par les logiciels de gestion des connaissances et les plateformes collaboratives pour résoudre des problèmes et développer l’intelligence collective en production.

Mais PICC Software offre également des fonctionnalités uniques qui permettent de construire plus rapidement des modèles prédictifs pertinents tout en offrant des gains de productivité dès le premier jour  :

  • Connexion IoT bidirectionnelle : PICC Software intégre en temps réel les données issues des capteurs et peut commander des actionneurs à distance.
  • Recherche automatique de solutions dans la documentation : PICC Software est capable de rechercher et d’extraire de n’importe quel document des éléments de solution à un problème posé.
  • Hiérarchisation des solutions : PICC Software analyse automatiquement la performance de chaque solution sur la base d’un scoring multi-critères pour proposer de lui-même la meilleure.
  • Analyse bénéfices/risques : PICC Software est capable d’identifier automatiquement si l’application d’une solution pour résoudre un problème donné risque de générer un nouveau problème, et lequel.
  • Assistance dynamique à la résolution de problèmes : PICC Software est capable de générer des procédures séquentielles intégrant des fonctions logiques pour guider l’utilisateur en fonction de la situation particulière qu’il rencontre.

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