Vaincre les temps d’arrêt non planifiés avec les services 4.0

🎙️ Le sujet de cet épisode : la maintenance industrielle et les nouvelles offres de service 4.0.

Mohamed Younes, Directeur de la division Hydraulique Industrielle et de l’activité Service de Bosch Rexroth, nous parle du développement de la maintenance prédictive dans l’industrie. Il nous livre son retour d’expérience sur la mise en place de nouveaux outils digitaux, développés pour les services de maintenance et destinés à anticiper les défaillances ainsi qu’à réduire les temps de redémarrage machine.

Animateur : Bonjour ! Bienvenue dans ce podcast consacré à la maintenance industrielle. Nous allons parler aujourd’hui de temps d’arrêt, de maintenance prédictive et d’accompagnement des industriels avec Mohamed Younès, Directeur de l’activité Services de Bosch Rexroth.

Selon l’ISA, société internationale d’automatisation, 80% des usines ne sont pas en mesure d’évaluer précisément le coût total de leurs temps d’arrêt en production. Pourtant, même sans en connaître le montant précis, les directeurs d’usine et responsables de maintenance savent que ces arrêts coûtent cher. En capacité de production, en taux de rebut, en ressources humaines…

Et parmi les différents types d’arrêts, les arrêts non planifiés sont sans doute les plus coûteux. Notamment parce qu’ils doivent être traités dans l’urgence. Des arrêts que la maintenance prédictive, via des solutions connectées, propose d’éradiquer en détectant les signes avant-coureurs d’une défaillance machine.

Est-il est vraiment envisageable de ne plus avoir aucun arrêt non planifié dans une usine ?

Mohamed Younes : Aucun peut-être pas, mais tendre vers le zéro arrêt non planifié est tout à fait possible aujourd’hui. Attention, quand on parle zéro arrêt, on parle du nombre d’arrêts non planifiés, pas de la durée d’arrêt d’une machine. Car même avec la meilleure maintenance prédictive qui soit, et donc même en l’absence de défaillances, il faudra toujours arrêter la machine à un moment ou un autre pour remplacer des composants.

L’ISA, que vous citiez à l’instant, estime que le passage de la maintenance traditionnelle à la maintenance prédictive peut faire baisser la durée totale des temps d’arrêt de 35 à 45%. Je pense que ce chiffre peut même être supérieur sur les machines complexes.

Plus la maintenance prédictive sera utilisée, meilleure sera la connaissance du comportement des composants machine dans différents environnements. Et puis les algorithmes d’analyse et de diagnostic vont encore beaucoup progresser dans les années à venir, grâce à l’intelligence artificielle.

Enfin, je pense qu’à l’avenir il y aura une meilleure collaboration entre les constructeurs de machines, les fabricants des différentes catégories de composants et les fournisseurs de solutions digitales. Cette collaboration permettra de d’anticiper tout type de défaillance, avec un excellent niveau de fiabilité. Et là, le zéro arrêt planifié sera à portée de main.

Animateur : Vous faites la distinction entre le nombre des arrêts non planifiés et la durée de chacun de ces arrêts. Pour que l’outil de production soit utilisé au maximum de sa capacité, il faut donc travailler sur ces deux dimensions.

Est-ce que les services 4.0 le permettent ?

Oui, bien sûr. On peut utiliser des outils digitaux à la fois pour surveiller une machine, détecter des dérives, déclencher des alertes et pour faire gagner du temps aux agents de maintenance lorsqu’une intervention est décidée ou lorsque malgré le monitoring, une défaillance apparaît. C’est la philosophie que nous poursuivons chez Bosch Rexroth pour le développement de nouveaux services.

Pour les systèmes hydrauliques et électrohydrauliques qui sont au cœur de notre expertise, il y a deux actions clés sur lesquels les outils digitaux peuvent faire gagner énormément de temps :

• Le diagnostic
• L’identification des composants à réparer ou à remplacer.

Sur une machine hydraulique complexe, cela peut prendre plusieurs jours. C’est pourquoi nous développons à la fois des outils de diagnostic extrêmement puissants, comme ODin, notre algorithme de maintenance prédictive, et des applications comme Digital Service Assistant, grâce auxquelles les responsables de maintenance peuvent se constituer une base de composants, et déclencher une demande de prix ou une commande, en un clic, depuis leur portable.

Ces outils permettent aussi à nos équipes services de mieux collaborer avec les équipes de nos clients. Car, un autre principe essentiel dans notre approche de la digitalisation des services est qu’on ne remplacera jamais l’expertise humaine. La décision finale reviendra toujours à des êtres de chair et d’os. Notre objectif est simplement de les éclairer et de les accompagner dans cette prise de décision.

Comment accompagnez-vous vos clients dans cette phase qu’est la mise en place de la maintenance prédictive justement ?

Une petite précision avant de répondre à votre question : nos experts apportent leur aide même s’il n’y a pas de système de maintenance prédictive. Ils l’ont toujours fait et continueront à le faire.
Maintenant, il est vrai que de plus en plus d’industriels veulent passer de la maintenance traditionnelle à la maintenance prédictive, et bien sûr, nous sommes là pour les accompagner.

Ce qu’y est essentiel de comprendre, c’est que l’on ne met pas en place un système de maintenance prédictive sur une machine qui est en mauvaise santé. Car tout système commence par une phase d’apprentissage du comportement de la machine et des composants quand tout va bien. Nous intervenons donc en amont pour vérifier cela avant d’installer une solution de surveillance et de diagnostic.

Le passage à la maintenance prédictive peut être l’occasion de faire un retrofit de la machine. En installant des composants à jour, on est assuré de commencer à faire tourner l’algorithme sur une base « kilomètre zéro ». En plus, les composants nouvelle génération sont moins énergivores. Le retrofit permet donc de faire baisser la facture énergétique.

Le retrofit va aussi permettre d’installer tous les capteurs nécessaires au monitoring en continu de la machine. C’est la base pour la maintenance prédictive. D’ailleurs, je compare souvent notre solution ODin à une armée de techniciens installés 24h sur 24 sur la machine pour suivre la température, la pression…

Animateur : Merci Mohamed pour ce partage d’expérience très concret. Je retiens que pour vaincre les temps d’arrêt, il faut des outils digitaux au service des agents de maintenance et non des outils digitaux qui remplacent la prise de décision humaine. Je retiens aussi que le futur de la maintenance prédictive est dans la collaboration entre tous les acteurs de la santé de la machine.
L’humain est bien au centre de ces nouvelles offres de service 4.0 et c’est tant mieux.

Chers auditeurs, ce podcast touche à sa fin. Si vous souhaitez en savoir plus sur les solutions de maintenance prédictive et les services proposés par Bosch Rexroth, n’hésitez pas à contacter nos experts.

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