Field service management

GMAO et IoT, la combinaison gagnante pour une maintenance prédictive efficace

Afin de minimiser le temps d’indisponibilité de l’appareil de production, les industries 4.0 misent sur la maintenance prédictive. Il s’agit de prévoir les pannes afin de réaliser les opérations de maintenance au bon moment et dans un délai réduit. Pour maximiser l’efficacité d’une telle démarche, une solution de GMAO doit être couplée à l’IoT.

Le rôle de l’Internet des Objets dans la maintenance

De plus en plus d’industries dotent leurs machines de capteurs physiques reliés à un logiciel accessible sur des terminaux fixes ou mobiles. Ce dispositif permet de recueillir en temps réel une énorme quantité de données et le Big data facilite leur traitement.

Dans le domaine de la maintenance, ces informations analysées par un outil de GMAO permettent de contrôler en continu le fonctionnement des machines et sur la base de certains paramètres, de prévoir les pannes avec une grande précision. Ces paramètres annonçant une anomalie peuvent porter sur :

  • la température ou la pression,
  • les vibrations,
  • la consommation d’énergie,
  • la vitesse de rotation,
  • la cadence de production,
  • etc.

Les équipes peuvent ainsi procéder aux réparations nécessaires. L’origine du problème étant connue précisément, l’intervention est rapide. Aucun acte superflu générateur de dépenses inutiles n’est effectué et le temps d’arrêt des machines est réduit au strict minimum. Cette solution de maintenance accroit la productivité globale et préserve la compétitivité de l’organisation. Elle est ainsi beaucoup plus avantageuse que les approches corrective et préventive.

L’IoT et la GMAO pour passer à la maintenance prédictive

Historiquement, les agents de maintenance n’intervenaient que lorsqu’une machine tombait en panne. Or, ces réparations induisaient des arrêts longs, notamment en cas d’indisponibilité des pièces détachées. La maintenance préventive est venue remplacer cette démarche.

  • Les interventions sont désormais programmées à une fréquence prédéfinie ou selon des critères bien prescrits. L’objectif est de réduire le risque de dysfonctionnement ou de dégradation de l’équipement. L’approche repose sur l’extrapolation par l’expérience et l’étude des machines similaires.
  • Avec la maintenance « prédictive », la maintenance se fait sur la base de prévisions. Des paramètres relevés par les capteurs connectés installés sur les appareils facilitent le repérage et la correction des anomalies.
  • Cette stratégie améliore l’organisation des équipes et l’approvisionnement en pièces détachées.
  • De plus, elle évite les coûts liés à des interventions régulières inutiles. Une étude du cabinet McKinsey révèle que l’approche prédictive est synonyme de baisse de 10 % à 40 % du budget de maintenance, et de diminution de 50 % du nombre de pannes. Elle contribue donc à prolonger la durée de vie des machines.
  • Dans les prochaines années, l’introduction de l’intelligence artificielle augmente la performance des capteurs, qui pourraient par exemple « avoir conscience » d’un état de fonctionnement.

Mais pour optimiser sa maintenance, ils doivent être associés à une solution de GMAO de dernière génération qui tient compte des retours d’expérience et des nouveaux besoins des utilisateurs.