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Image de l'article Maintenance prédictive dans l'industrie : comment un ERP peut minimiser les temps d'arrêt
Découvrez comment un logiciel ERP permet une maintenance prédictive efficace dans l'industrie en intégrant les données liées à votre activité.

L'analyse prédictive, un incontournable de l'industrie

 

Dans le monde de l'industrie, la maintenance prédictive joue un rôle crucial pour minimiser les temps d'arrêt coûteux et améliorer l'efficacité de votre production. Grâce aux avancées technologiques, les entreprises peuvent désormais tirer parti des données de maintenance pour prédire les défaillances et planifier les actions de manière proactive. Un outil clé qui facilite cette transition est l'incorporation de ces fonctionnalités dans les logiciels de planification des ressources d'entreprise (ERP). Dans cet article, nous explorerons comment un logiciel ERP intègre les données de maintenance pour permettre une maintenance prédictive efficace.

 

Selon Deloitte, la maintenance prédictive réduit les pannes de 70 % et les coûts de maintenance de 25 % !

 

Qu'est-ce que la maintenance prédictive ?

La maintenance prédictive a pour objectif de prévenir les pannes et les temps d'arrêt des équipements. Cela est possible en utilisant les technologies IoT (internet of things ou internent des objets) pour connecter les actifs de l'entreprise. Grâce à l'application de l'analyse avancée aux données en temps réel collectées par ces appareils, elle permet d'obtenir des informations précieuses. Ces informations sont ensuite utilisées pour établir des protocoles de maintenance documentés, rentables et efficaces.

Ces éléments vont permettre d'éviter les futures pannes en prodiguant une maintenance efficace ciblant uniquement les appareils nécessitant de telles actions. De nos jours, la maintenance prédictive peut s'orchestrer via des ERP qui vont traiter et collecter les données en un point centralisé.

 

Les différentes technologies d'analyse prédictive

Diverses technologies d'analyse prédictive existent et souvent, ces dernières profitent des points forts des autres afin de créer un écosystème optimal :

  • Réseau IoT : Lorsque les actifs de l'entreprise sont équipés de capteurs et d'autres outils, ils peuvent transmettre des données à votre système de gestion centralisé (et en recevoir). Cette approche repose sur un réseau IoT et constitue un élément essentiel d'une stratégie de maintenance prédictive.

  • Passerelles IoT : De nombreux équipements plus anciens fonctionnent toujours parfaitement, mais leurs technologies analogiques ne sont pas compatibles avec l'intégration numérique. Il est possible d'installer des passerelles IoT (telles que des caméras, des microphones ou des thermomètres) sur ces machines afin de collecter et de transmettre en temps réel des données sur leur état.

  • IA et Machine Learning : Les solutions de maintenance prédictive utilisent de l'IA et du Machine Learning pour trier et comprendre les données des ressources de l'entreprise, apprendre à partir de celles-ci, et fournir des recommandations.

  • Jumeaux numériques : Un jumeau numérique est une représentation virtuelle d'un équipement physique réel. En créant des jumeaux numériques, les responsables peuvent simuler tous les scénarios possibles sans risquer d'endommager des machines ou des équipements coûteux. Cela permet d'optimiser la maintenance prédictive en permettant aux outils de Machine Learning et d'IA d'intégrer de nouvelles expériences et d'apprendre.

  • Base de données et système ERP modernes : Un système ERP moderne, optimisé par l'IA et doté d'une base de données réactive est la clé de voute d'un écosystème d'analyse prédictive efficace.

 

Comment mon ERP peut mettre en place des actions de maintenance prédictive ?

 

Comme décrit précédemment, les équipements visés par des actions prédictives sont équipés de capteurs connectés (capteurs infrarouges, acoustiques, de fluides ou de vibrations).

Les capteurs mis en place devront être adaptés selon le type de matériel pour une analyse optimale et cohérente. Ces capteurs permettent de surveiller en temps réel l'état des machines via l'ERP, afin de prévenir les pannes et de déterminer le moment optimal pour effectuer la maintenance.

Pour aller encore plus loin dans la maintenance prédictive, l'utilisation d'algorithmes d'IA de machine learning est possible. Ces algorithmes sont capables de détecter des signaux faibles au sein du volume de données collectées par les capteurs, signaux qui peuvent indiquer un problème à venir, même à priori indétectable par vérification humaine. Grâce à l'intelligence artificielle, il devient possible d'atteindre un niveau de fiabilité supérieur pour vos équipements.

Par exemple, le système peut recommander une vérification approfondie de l'équipement, une lubrification supplémentaire ou même une réparation anticipée avant que le problème survienne ou ne s'aggrave.

Les données liées aux analyses et aux maintenances antérieures pourront permettre d'enrichir et d'optimiser les analyses suivantes via le machine learning offert par certains ERP.

En plus de l'analyse en elle-même, les ERP vont permettre un suivi post-maintenance. Les données en temps réel recueillies après l'entretien peuvent être comparées aux données historiques pour évaluer l'efficacité de l'intervention. Cela permet aux entreprises d'ajuster leurs processus de maintenance prédictive en fonction des résultats, améliorant ainsi leurs performances et réduisant les temps d'arrêt.

 

Quelques exemples d'analyse prédictive

Dans l'automobile, la maintenance prédictive permet, via le suivi du nombre de soudures d'une chaine d'assemblage, de prédire l'état d'outils liés à cette activité et d'agir en conséquence pour permettre une continuité de l'activité maximale.


Autre exemple, dans le secteur de la fabrication et la transformation de l'acier, la détection des anomalies joue un rôle crucial. En collectant des données en temps réel sur les vibrations, la vitesse de rotation et le courant électrique des équipements de laminage à froid utilisés, il a été possible d'améliorer la durée de vie des équipements. On constate une amélioration de la durée de vie de 60 % et une réduction des pertes causées par les temps d'arrêt et les retards.

 

 

Pour résumer, la maintenance prédictive est devenue un élément essentiel de la stratégie de maintenance dans l'industrie. Elle permet une meilleure gestion des budgets de maintenance. Grâce à l'intégration des données de maintenance dans un logiciel ERP, les entreprises peuvent exploiter les avantages de l'analyse prédictive pour minimiser les temps d'arrêt et optimiser les coûts de maintenance.

Cependant, la maintenance prédictive n'est pas une solution autonome. Elle nécessite une collaboration étroite entre les équipes opérationnelles et informatiques pour garantir la collecte précise des données, la mise en place d'algorithmes fiables et l'exécution efficace des actions de maintenance.

Avec une mise en œuvre appropriée, la maintenance prédictive basée sur un logiciel ERP peut apporter des améliorations significatives en termes d'efficacité et de compétitivité pour les entreprises industrielles.

 

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Concernant l'auteur :
Anis NOUICER
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