Le développement de l’IoT et la connectivité 5G, combinés à la mise à disposition d’outils d’analyse de pointe et à l’apparition de technologies en intelligence artificielle et apprentissage automatique, permettent d’intégrer des capteurs en tous genres sur les machines-outils industrielles, et connecter cet équipement au réseau, pour ensuite superviser leur état de fonctionnement de manière continue, en temps réel.
À partir des données collectées, des modèles prédictifs sont développés. Ils permettent de contrôler l’état de la machine et de vérifier que les paramètres sont dans des marges acceptables de fonctionnement, de détecter des anomalies sur le fonctionnement avant qu’une panne survienne et affecte l’efficacité du processus en cours de réalisation, ou une panne catastrophique qui nécessiterait un arrêt technique. Par exemple, le modèle peut avoir besoin d’anticiper un arrêt technique prévu sur une machine s’il détecte des valeurs anormales sur ses capteurs dans une partie précise de la machine, pour effectuer le changement d’une pièce, comme ce que font déjà les imprimantes. De plus, les registres de toutes les machines permettent aux fabricants de mieux concevoir leurs machines, pour améliorer la qualité et la durabilité de leurs produits.
Avantages de la maintenance prédictive dans l’industrie du métal
À ce jour, les usines de l’industrie du métal travaillent avec deux types de maintenance :
La fabrication avancée nous présente cette nouvelle version : la maintenance prédictive, qui consiste à utiliser les facilitateurs technologiques de l’Industrie 4.0 cités précédemment et à appliquer des techniques de supervision pour tracer les machines et les processus pendant leur fonctionnement normal, et identifier toute anomalie pour la résoudre avant qu’elle n’entraîne des problèmes.
Cela dit, chaque typologie de maintenance a des avantages. Dans le cas de la maintenance réactive, elle ne présente pas de coûts initiaux associés. Mais quand par exemple une ligne de production s’arrête durant un temps d’inactivité inattendu, le blocage peut entraîner un impact considérable sur l’activité de l’usine, sans oublier que, au moment de la panne, les pièces de rechange et l’intervention du personnel peuvent ne pas être disponibles immédiatement, ce qui entraîne des arrêts non programmés ou des situations d’urgence.
Dans certains cas, les réparations ne seront nécessaires que pour réinitialiser la machine, mais elles n’optimiseront pas leur état de fonctionnement. L’absence de planification oblige le personnel à travailler sous pression pour rattraper le temps d’inactivité, ce qui entraîne de plus grands risques pour la sécurité. De manière générale, la maintenance réactive peut s’appliquer à des composants économiques et simples à remplacer, et dans les cas où la panne n’entraîne pas de dommages collatéraux graves sur l’équipement.
De son côté, la maintenance préventive permet d’appliquer une planification efficace et optimisée de la production, et de programmer les arrêts de la machine à des horaires qui conviennent à la fabrication, de programmer le temps pour la fourniture de toutes les pièces de rechange et pour le personnel nécessaire, ou bien de redistribuer une charge de travail sur d’autres machines s’il faut exécuter une maintenance ou même quand une panne inattendue survient. Et tout cela en temps réel et de manière automatisée. L’essentiel est d’établir une planification de la maintenance précise et optimisée.
Avantages de la maintenance prédictive sur une machine-outil
Selon une étude de Mc Kinsey, de manière générale la maintenance prédictive réduit le temps libre des machines de 30 % à 50 %, et rallonge leur durée de vie utile entre 20 % et 40 %. Voyons dans le détail les avantages de mettre en place une maintenance prédictive.
La maintenance prédictive présente un autre avantage, celui de générer une base de données historique en relation avec le rendement et le comportement des machines-outils. Ce qui peut être exploité pour augmenter le niveau de précision des prédictions futures, mais cela peut aussi être une source de données valides pour le fabricant de la machine, afin d’améliorer ses produits.
Il ne fait aucun doute que la maintenance prédictive améliore la disponibilité, la fiabilité et la sécurité des machines. En tant que fabricants, nous pouvons nous poser la question suivante : combien serions-nous disposés à dépenser pour savoir à l’avance quand une machine va s’arrêter et pouvoir prendre les bonnes décisions avant que cela ne survienne ?