La maintenance prédictive en action

Les consommateurs recherchent de plus en plus des produits innovants, pratiques, sûrs, durables et abordables. Les producteurs, quant à eux, sont confrontés à de nouvelles pressions, notamment la complexité de la chaîne d’approvisionnement et des cycles de production toujours plus courts.

Le fournisseur de systèmes et de solutions d’emballage pour les aliments et les boissons, SIG a compris parfaitement les enjeux. Ses clients conditionnent plus de 10 000 produits uniques dans ses emballages dans 65 pays du monde. Chaque année, SIG produit des dizaines de milliards de briques carton pour ses clients.

Pour faire face à la complexité de l’entreprise, l’entreprise déploie des solutions dans plus de 400 usines clientes dans le monde, dans le cadre d’une plate-forme de bout en bout qui fournit une intelligence basée sur les données pour mieux prévoir, gérer et entretenir l’ensemble du cycle de vie des lignes de remplissage SIG. Cette décision aide SIG et ses clients à aller au-delà des modèles traditionnels de surveillance des actifs et de services prédictifs pour réinventer leurs chaînes d’approvisionnement, améliorer les technologies de contrôle de la qualité et faire évoluer leurs portefeuilles.

En déployant des solutions de maintenance prédictive, la société d’emballage suisse SIG a d’ores et déjà enregistré plusieurs résultats positifs en termes de compétitivité et de coût.

Un problème se posait au groupe SIG, spécialiste des technologies d’emballage et de remplissage pour l’industrie agroalimentaire, dont les machines sont utilisées par exemple dans les usines dédiées aux briques de soupes Liebig ou de jus de fruits Paquito en France. Comment assurer de façon certaine, et sur de très gros volumes, que les opérations de remplissage soient effectuées de façon parfaitement aseptisée, mais à des coûts compétitifs. Dans l’agroalimentaire, cette contrainte de stérilisation n’est pas une option, mais une obligation. « Il faut pour cela mesurer de nombreux paramètres dans une fenêtre de temps très serrée : température, pression… Il faut en outre respecter un flow line très rapide », explique Min-Kin Mak, senior vice-président Digital Transformation de SIG, dont le siège est basé à Neuhausen en Suisse. Non pas que SIG ne savait pas relever ce défi. Mais on peut prendre l’exemple de la contrainte du remplacement des filtres, qui doit être effectué au bon moment et avant que cela ait un impact sur les conditions de stérilité. Si on remplace les filtres par précaution, avant que ce soit le bon moment, cela peut engendrer d’importants surcouts.
C’est là que les solutions Predix Asset Performance Management (APM – gestion des interventions sur les machines et systèmes de production) et Field Services Management (FSM – pilotage des équipes de maintenance) de GE Digital ont apporté un réel plus à l’industriel suisse. Les deux industriels ont formalisé un partenariat au printemps 2018 pour déployer ces logiciels sur environ 400 lignes de production à travers le monde, à partir de 2019. « En phase de pilote, les premiers soft sont implémentés chez deux clients basés en Asie et au Moyen-Orient », indique Min-Kin Mak. Pour ce dernier, les technologies prédictives vont permettre d’augmenter significativement la disponibilité des machines de remplissage tout en augmentant l’efficacité des équipes de support technique (environ 500 personnes, soit 10% des effectifs mondiaux du groupe SIG). Predix APM, couplé à un jumeau numérique (ou digital twin), permet de récolter un énorme volume de données sur le fonctionnement réel des machines puis de comparer au jumeau numérique pour détecter les signaux faibles de déviations du fonctionnement normal, indiquant de futures pannes ou incidents. Et ainsi, SIG peut déclencher des interventions pile au bon moment. « Il est cependant encore un peu tôt pour dire exactement quels gains de productivité nous allons faire. Mais quoi qu’il en soit, c’est un vrai tournant pour notre groupe car cela nous fait entrer de plain-pied dans le smart manufacturing », ajoute Min-Kin Mak.

Pilotage à distance

Les progrès en termes d’efficacité ne sont pas les seuls bénéfices que peut en attendre SIG. L’adoption de ces technologies pourrait aussi avoir des conséquences positives à plus long terme sur le business model du groupe suisse. « Si nous pouvons mieux prévoir les opérations de maintenance, alors cela ouvre de nouvelles perspectives en matière de pilotage à distance », estime Min-Kin Mak. Le groupe suisse pourrait offrir plus de flexibilité à ses clients en leur proposant un contrat de location longue durée où le constructeur gère l’équipement sur le site du client, assorti d’engagements sur les performances et d’un forfait pour assurer le support-service. Ainsi, les clients de SIG n’auraient plus besoin de posséder en propre leurs équipements. Un modèle qu’on retrouve de plus en plus dans de nombreux secteurs industriels.

La solution logicielle de maintenance prédictive SmartSignal de GE Digital comprend des analyses de prévision « Time-to-Action ». La solution Digital Twin permet aux entreprises industrielles de prévoir, diagnostiquer, prévoir et prévenir les temps d’arrêt des équipements critiques. L’analyse prédictive permet une détection précoce et précise des problèmes en suspens pour des centaines d’actifs industriels courants. Les clients de SmartSignal ont réalisé un retour sur investissement en trois mois

La nouvelle analyse “Time-to-Action” de GE Digital prévoit en effet quand une anomalie d’équipement atteindra réellement une limite d’alarme et nécessitera une correction immédiate. Ces informations permettent aux ingénieurs de fiabilité et de maintenance de hiérarchiser et de planifier avec précision les actions correctives pour maintenir les opérations et le fonctionnement des équipements. En plus d’aider à garantir l’absence de temps d’arrêt non planifié, SmartSignal aide désormais à réduire le travail réactif et à optimiser la planification des opérations et de la maintenance (O&M). “L’analyse du délai d’action ajoute une nouvelle dimension aux capacités APM de GE Digital”, a déclaré Joe Perino, analyste de recherche LNS. « Grâce aux analyses diagnostiques, prédictives, prescriptives et désormais prévisionnelles, les activités de maintenance des équipements peuvent être définies, hiérarchisées et planifiées en fonction des fenêtres de risque opérationnel réelles. L’ajout d’un facteur temps au diagnostic des problèmes offre un avantage important pour optimiser les activités de maintenance tout en évitant les temps d’arrêt.

Visualisation, analyse et intégration APM améliorées

Les clients de SmartSignal disposant d’installations logicielles sur site disposeront désormais d’outils améliorés de visualisation et d’analyse de clients légers comparables aux solutions basées sur le cloud. Les fonctionnalités étendues incluent de nouvelles capacités de création de graphiques, des superpositions d’analyse et une interface de gestion de cas mise à jour. Les utilisateurs sur site peuvent également désormais intégrer de manière transparente les événements et les données SmartSignal dans le reste de la suite APM, permettant ainsi de tirer pleinement parti des fonctionnalités APM telles que la gestion des politiques, la gestion de la santé des actifs, la gestion des actions et les workflows O&M de bout en bout. Une fonctionnalité supplémentaire de la dernière version de SmartSignal est sa capacité à être accessible par les tablettes et les téléphones intelligents. Un client déclare : «Les outils d’analyse améliorés nous aideront à enquêter rapidement sur les alertes précoces, à promouvoir l’évolutivité de la surveillance basée sur le cloud au sein de notre organisation et peuvent être mis à profit pour une meilleure équipe. Les nouvelles fonctionnalités aident également à organiser l’accès des utilisateurs au niveau de l’entreprise et à assurer la compatibilité du programme avec nos protocoles de sécurité internes.

Analytique et contenu du jumeau numérique

Les jumeaux numériques SmartSignal s’appuient sur des années d’expertise de GE dans la fabrication industrielle, les opérations, les services et les logiciels. Le catalogue croissant de Digital Twin couvre plus de 320 actifs industriels communs, fournissant des analyses prédictives, diagnostiques et prévisionnelles. Les plans d’analyse standard pour les classes d’équipements rotatifs, fixes, électriques et mobiles sont rapidement formés pour créer des analyses d’apprentissage automatique précises adaptées à chaque actif surveillé. Ces analyses s’appuient sur une mine d’informations sur les classes d’actifs, notamment les modes de défaillance connus, les entrées d’instrumentation, le contexte de fonctionnement, les spécifications techniques et l’expertise de GE en la matière.

“Les entreprises industrielles d’aujourd’hui sont mises au défi d’améliorer leur rentabilité et leur flexibilité”, a déclaré Linda Rae, directrice générale de l’activité Power Generation and Oil & Gas de GE Digital. “Les technologies d’analyse prédictive Digital Twin de SmartSignal permettent aux équipes d’optimiser la fiabilité des équipements, d’améliorer l’efficacité de l’exploitation et de la maintenance et d’offrir un retour sur investissement grâce à une réduction des temps d’arrêt des équipements et à des opérations améliorées.”

La maintenance prédictive dédiée aux boulangeries industrielles

Aujourd’hui, les industriels de la boulangerie peuvent difficilement se permettre d’avoir des équipements en panne qui pénalisent leur performance industrielle. De la bonne maintenance des équipements dépend leur taux de disponibilité et, par conséquent, la performance de la ligne de production.

«Face à la tension de la chaine d’approvisionnement et la pénurie de main-d’œuvre, nous sommes convaincus que la solution se trouve dans le partage de compétences et la création d’une relation plus intime entre les entreprises de la boulangerie industrielle et leurs fournisseurs», explique Franck Ellenbogen, Sales Director de la zone Amérique du Nord chez Mecatherm, un des leaders mondiaux dans la conception de lignes de production automatiques de boulangerie, viennoiserie et pâtisserie industrielles. L’expert propose à ses clients M-Care, une nouvelle application intuitive de maintenance prédictive dédiée aux boulangeries industrielles utilisant des équipements Mecatherm. M-Care permet de détecter précocement les dérives sur les équipements et de guider les opérateurs et les équipes de maintenance sur les vérifications de premier niveau à effectuer, avec pour objectif d’éviter les pannes et d’optimiser le taux de disponibilité des équipements de la ligne de production.

Soucieux de pouvoir proposer une solution de maintenance prédictive particulièrement efficace et complète, le fournisseur de lignes de production de boulangerie industrielle s’est appuyé sur le savoir-faire la société MaMaTa pour la mise au point de l’algorithme de détection des pannes et la création de l’applicatif. MaMaTa est une entreprise spécialisée dans le développement de services digitaux au service du secteur de la Boulangerie-Viennoiserie-Pâtisserie industrielle.

Grâce à des capteurs installés sur les équipements, l’application M-Care permet de suivre l’état de santé des machines et d’envoyer des alertes aux opérateurs lors de la détection de dérives présageant l’apparition de pannes. L’application permet également de les guider dans la résolution du problème, d’abord avec des vérifications simples puis avec l’intervention d’un support technique de chez Mecatherm, lorsque cela s’avère nécessaire. M-Care analyse les données collectées et les traduit en informations faciles à comprendre. Ainsi, avec M-Care, n’importe quel opérateur est en mesure d’intervenir rapidement et efficacement en suivant pas à pas les indications communiquées par le système. L’application est disponible sur ordinateur, tablette ou smartphone.

«Par exemple, dans un four industriel, une mauvaise lubrification des chaines d’un convoyeur peut engendrer des coûts de réparation élevés et une perte de production importante. La détection de ce type d’anomalies, invisibles à l’œil nu, permet aux boulangers industriels d’anticiper et de mener des opérations de maintenance préventive efficaces. Notre solution de maintenance prédictive M-Care permet de détecter précocement les 25 pannes les plus critiques rien que sur les fours.  Demain, ce sont 100% de nos équipements et des lignes complètes qui pourront bénéficier de ce service à forte valeur ajoutée pour nos clients. Elle leur apporte une tranquillité d’esprit et leur permet d’améliorer significativement le taux de disponibilité de leurs équipements », souligne LoïcLamboley, Customer Success Manager pour la zone Amérique du Nord, chez Mecatherm.

(Sources : SIG/GE Digital/Mecatherm)