maintenance prédictive

Déterminer, mettre en place et optimiser un plan de maintenance peut être un processus très laborieux et coûteux. Ce plan est-il maintenu annuellement au sein de votre organisation ? Les données sur les actifs sont-elles collectées et utilisées activement pour déterminer la stratégie de maintenance ? Un plan de maintenance optimal délivre des résultats financiers et qualitatifs pour votre organisation ! La valeur de l'offre a un livre blanc maintenance prédictive écrit qui traite des différents types de maintenance, d'un niveau de maturité de votre plan de maintenance et de la manière dont il peut être mis en œuvre. Mais qu'est-ce qu'un plan de maintenance optimal ? Dans cet aperçu, nous vous présentons un exemple concret, où nous pouvons déterminer et optimiser votre stratégie de maintenance des actifs en utilisant des chiffres historiques et une technologie de simulation.

le contexte

En tant qu'organisation, vous souhaitez naturellement tirer le meilleur parti de vos actifs. L'utilisation des actifs est l'indicateur avec lequel il est possible d'avoir un aperçu des performances de votre organisation, également par rapport à la concurrence. Ceci est quantifié comme le rapport entre la production réalisée et la production théorique maximale, c'est-à-dire le temps de travail normal. Il peut y avoir d'innombrables raisons de ne pas respecter les heures normales de travail. Ceux-ci peuvent presque tous être inclus dans l'efficacité globale de l'équipement (OEE). L'OEE se compose de trois catégories, qui à leur tour sont subdivisées en six KPI qui déterminent l'utilisation des actifs. Ces KPI sont également connus sous le nom de « Six Big Losses » :

disponibilité

  1. Défaillances d'actifs (non planifiées)
  2. Horaires de changement, réglages et maintenance (prévus)

Performance

  1. Attente et petites interruptions
  2. Faible taux de production

Qualité

  1. Démarrage de l'actif
  2. Défauts et reprise

Si un actif est en mauvais état de maintenance, cela est plus susceptible d'entraîner des défauts de production, une perte de vitesse ou même des pannes d'actifs. Cela a un impact négatif sur l'OEE, et donc sur l'utilisation des actifs. Les biens en usage n'échappent pas à l'usure et leur état se dégrade avec le temps. Nous appelons cela la dégradation des actifs. Mais comment gérer cela de manière à ce que les coûts de votre maintenance restent acceptables ? Vous trouverez ci-dessous une description de la façon dont la dégradation peut être cartographiée au moyen d'une simulation et la stratégie de maintenance optimale peut ensuite être déterminée. Un cas fictif montre les effets d'un certain nombre de caractéristiques d'actifs.

Simulation

Bien qu'une simulation soit une représentation simplifiée de la réalité, elle peut tout de même fournir de bons conseils pour la stratégie de maintenance. L'objectif est de savoir à quel niveau de dégradation des actifs il faut idéalement planifier la maintenance préventive, c'est-à-dire la valeur limite optimale M. Les données historiques des actifs sont extrapolées sur un horizon temporel nettement plus large, rendant l'analyse des données plus fiable. Avant de pouvoir effectuer la simulation, un certain nombre de conditions préalables doivent être remplies.

Conditions

Afin de déterminer une stratégie de maintenance optimale, il est nécessaire qu'au moins les données suivantes soient disponibles sur une période représentative d'au moins trois mois. Plus de données disponibles conduisent à une simulation plus précise et à moins d'hypothèses. Dans tous les cas, il s'agit :

  1. État de l'actif ;
  2. Horodatage des moments où la maintenance corrective et préventive a eu lieu ;
  3. Coût de la maintenance, tant corrective que préventive.

La simulation se déroulera en plusieurs étapes.

Caractéristiques

Sur la base des données historiques, des caractéristiques communes des actifs peuvent être identifiées, telles que : les défaillances des actifs, l'effet de la maintenance préventive, la variation des niveaux de dégradation et le rapport entre les coûts de maintenance corrective et préventive. Toutes ces caractéristiques ont un impact sur la valeur limite optimale M et les coûts horaires moyens pour la durée de vie de l'actif. En réalité, bien d'autres caractéristiques peuvent avoir une influence, les variables choisies sont donc illustratives. Les caractéristiques sont discutées ci-dessous.

1. Défaillances d'actifs

A partir des données historiques, il est possible de savoir quelle est la dégradation de l'actif et comment elle a changé au fil du temps. Il indique également la fréquence à laquelle l'actif a subi une défaillance (niveau de défaillance), l'intervalle de temps et la stabilité de ce niveau. Les perturbations peuvent se produire autour du même niveau de dégradation (stable) ou à des moments aléatoires (instable). Ce dernier est visible sur la figure 2.

2. Effet de la maintenance préventive

Cette analyse donne également un aperçu de l'efficacité de la maintenance. L'entretien peut être « parfait », dans lequel l'état du bien est ramené à un état neuf, ou « imparfait », dans lequel il n'est que partiellement restauré. Un exemple de la progression de la dégradation est montré dans la figure 2. La maintenance est parfaite, car le niveau de dégradation est toujours réduit à 0 à chaque maintenance.

3. Variation du niveau de relégation

La dégradation des actifs n'a pas toujours lieu de manière uniforme, un certain degré de variation s'applique toujours. La figure 3 montre que la dégradation s'accélère à grands pas avec une certaine régularité. Pensez à un train qui roule sur une pierre ou à une machine avec des fuites d'huile, l'état de l'actif se détériore énormément en peu de temps.

4. Ratio de coût entre maintenance préventive et corrective

Enfin, les coûts de maintenance réalisés peuvent être cartographiés. Bien sûr, nous voulons que cela soit minimisé, tandis que l'utilisation des actifs n'en souffre pas. Pour bien faire ce compromis, il est important de comprendre comment les deux types de maintenance (corrective vs préventive) sont liés aux « six grosses pertes », et donc à l'OEE. Le vert signifie que le type d'entretien apporte une contribution positive à la « Perte » pertinente, l'orange n'a pratiquement aucun effet, tandis que le rouge a un impact négatif et augmente ainsi la « Perte ».

Préparer et extrapoler les données

Cependant, pour pouvoir calculer la valeur limite optimale M, beaucoup plus de données sont nécessaires pour tirer des conclusions bien fondées. Ces données sont générées par simulation. Pour ce faire, les données sont chargées dans un outil et simulées sur une période de temps nettement plus longue. Dans les exemples présentés dans cet aperçu, les données historiques s'étendent sur plus de 4 000 heures et sont simulées sur 150 000 heures. Cet exemple inclut la dégradation, le niveau de dégradation, la maintenance corrective, la maintenance préventive et les coûts de maintenance. La simulation doit être faite sur mesure pour chaque cas unique, car chaque caractéristique a un effet différent sur la valeur limite M.

Analyse

Lors de la simulation des données, la valeur limite actuelle M pour la maintenance préventive est prise comme point de départ. Si ce n'est pas disponible, une hypothèse sera faite. Sur la base des données, le coût moyen par unité de temps (GKPT) peut être calculé pour chaque valeur limite possible M. Afin d'optimiser par la suite la stratégie de maintenance, le GKPT le plus bas est identifié. Différents scénarios peuvent être comparés : la stratégie actuelle, la stratégie optimale ou si seule une maintenance corrective aurait lieu. La figure 4 montre les résultats de la stratégie optimisée de l'exemple : GKPT de 4,86 € à un seuil M de 50.

Stratégie d'entretien

La simulation ne donne pas de résultat concluant, mais elle donne d'excellents conseils sur la valeur limite M et donc le moment optimal pour effectuer une maintenance préventive. Naturellement, la détermination de la stratégie de maintenance dépend également d'autres informations, caractéristiques des actifs et KPI spécifiques à l'entreprise. Pensez à la situation dans laquelle la fiabilité de livraison est l'un des KPI les plus importants. Il n'est pas inconcevable d'abaisser la valeur limite M afin d'éviter les perturbations des actifs (et la maintenance corrective). De plus, comme on peut le voir sur la figure 4, les limites environnantes ont un GKPT relativement similaire.

Cet aperçu brosse un tableau de la puissance de la simulation dans la détermination de votre plan de maintenance. Dans cet exemple, il s'agit d'une représentation simplifiée de la réalité. Cependant, la simulation peut être adaptée et utilisée sur un large éventail de problèmes de maintenance complexes. N'hésitez pas à contacter nos consultants pour voir ce qu'ils peuvent faire pour votre stratégie de maintenance !

Plus d'informations

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