GMAO et IoT : comment passer de la maintenance corrective à…

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Eviter les pannes machines pour maintenir la cadence de production a certainement été l’un des enjeux majeurs de l’industrie depuis la première révolution industrielle. Mais jusque dans les années 1980, cette tâche était souvent perçue comme un mal nécessaire, un coût dont on ne pouvait tirer que peu de valeur.

« Nous avons proposé l’une des premières solutions de maintenance sur PC, en lieu et place de l’OS 400 », se souvient Youssef Miloudi, directeur de recherche chez Carl Berger-Levrault (la nouvelle entité de Carl Software, née en 1985). « Pendant très longtemps, les systèmes de gestion ont fonctionné en référençant la flotte, en signalant un problème et en le prenant en compte, et en le traitant. Nous étions dans le pétrin. »

Dans les années 1990, les systèmes de gestion des compteurs sont arrivés, suivis des logiciels produisant des données techniques. Certes, à l’époque, tout cela était encore très loin du temps réel, mais cette évolution a permis de passer de la maintenance corrective à la maintenance préventive. Toute la difficulté de l’exercice étant de s’assurer toutefois de la fréquence des collectes.

Évolution des techniques d’entretien. Source : Carl Software.

Au tournant des années 2000, le monde de la GMAO s’est déplacé vers le web, mais a également pénétré de nouveaux marchés tels que les infrastructures routières et aéroportuaires et le secteur public, en plus des clients traditionnels du monde industriel. L’occasion pour le secteur d’aborder les problématiques d’EAM (Enterprise Asset Management – Gestion de patrimoine d’entreprise) et de GTP (Gestion Technique de Patrimoine).

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Et ce mouvement continue. Récemment, Manutan, distributeur de matériel pour les entreprises et les collectivités, s’est associé à la start-up Mobility Work pour toucher les ETI. Le défi ? Développer un outil logiciel qui digitalise le classement des équipements, la planification, ou encore l’archivage des activités et des documents.

Mais pour passer de la maintenance préventive à la maintenance adaptative, c’est-à-dire une maintenance qui assure le fonctionnement optimisé d’un système, même en cas de panne ou de dysfonctionnement de l’un des composants, il restait encore beaucoup de chemin à parcourir. « Nous n’avions pas de données de contexte à l’époque pour faire de l’adaptatif », explique Youssef Miloudi. « Certes, il y avait déjà des systèmes experts dans le secteur pétrolier par exemple, mais c’était très très cher. »

Le triangle magique des modèles prédictifs

Aujourd’hui, la nouvelle génération de modèles de maintenance repose sur des modèles prédictifs manipulés par des utilisateurs experts. Surtout, l’arrivée de la mobilité a permis de collecter beaucoup plus de données beaucoup plus fréquemment. Ceci pourrez vous intéresser : MBway School of Management – Studyrama Strasbourg 2023 : dates, horaires, tarifs, exposants. Enfin, et certainement le plus important, il est désormais possible de collecter des données environnementales afin de contextualiser la maintenance des appareils.

C’est ce dernier point que la société Octonion utilise avec une solution d’analyse acoustique (analyse des vibrations et des mouvements mécaniques et des sons qu’ils produisent). « Ce système de monitoring permet d’écouter les fréquences acoustiques, de les comparer et de définir les comportements « normaux » de la machine. Si un comportement anormal est détecté, le système avertit l’opérateur, par message (sms, e-mail, etc.) ou autre signal prédéfini », a indiqué la société dans un communiqué.

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Et pour analyser ce genre de données, vous avez besoin de l’IA. La plateforme proposée par Carl Software permet par exemple d’analyser les données des capteurs IoT via des algorithmes de machine learning, en mode cloud (Azure), en cloud privé, ou en mode on-premise.

Détail de l’architecture de la plateforme IoT de Carl Software. Source : Carl Software.

Ces données de contexte, transmises en temps réel, permettent de connaître les conséquences des actions de maintenance en amont, et donc d’optimiser le fonctionnement des machines même en mode dégradé. « La nouveauté, c’est que jusque-là on était capable de faire du Smart Bison », image Youssef Miloudi. « Avec le passage au temps réel, nous faisons Waze. Nous ne recherchons plus la probabilité de panne, nous comprenons comment cela fonctionne et comprenons si nous pouvons toujours utiliser l’équipement même si une panne survient. C’est donc de la maintenance adaptative qu’il s’agit.

A l’avenir, Carl Software s’oriente vers la maintenance collaborative. « L’idée est de faire fonctionner les machines ensemble dans une phase de maintenance. Par exemple, si dans un système de trois pompes à chaleur une tombe en panne, les deux autres prendraient automatiquement le relais pour atteindre les mêmes performances, de manière automatisée. Pour ce faire, on entre vraiment dans le monde de la cyberphysique, une des applications des jumeaux numériques », explique Youssef Miloudi.

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