Relever les défis de l’industrie du futur implique de donner un maximum d’intelligence à l’atelier et à l’outil de production. Faire dialoguer les machines en utilisant des solutions intelligentes est de plus en plus fréquent. Si le terme MtoM (Machine to Machine) n’est pas nouveau, il prend désormais une toute autre ampleur avec l’industrie 4.0 en raison de la maturité de différentes technologies telles que l’Internet des objets (IIOT), les moyen de connecter l’ensemble de l’outil de production et les systèmes d’acquisition de données.
Outre la maturité technologique, plusieurs raisons poussent aujourd’hui les industriels à équiper leurs ateliers de solutions intelligentes : l’amélioration de la qualité de la fabrication, la surveillance de la production, l’amélioration continue des process, du service client et du support technique sans oublier la maintenance prédictive des équipements.
Prendre en compte l’actif dans la démarche d’industrie 4.0
Pour mener à bien un projet de transformation numérique de l’atelier, il est avant tout essentiel d’identifier chacun de ses actifs et d’évaluer son niveau de criticité. Dans l’usine, rares sont les équipements ayant le même âge, le même niveau de performance ou le même état de santé. Établir une fiche d’identité de l’actif permettra de déterminer si oui ou non il devra être suivi et « monitoré », c’est-à-dire équipé de capteurs. Grâce à une connectivité améliorée, il sera possible de tirer avantage des informations relevées et de donner plus de valeur ajoutée de l’outil de production.
Aujourd’hui, il existe sur le marché des solutions reposant sur l’Internet industriel des objets permettant de rendre l’atelier de production plus collaboratif. Les équipements connectés envoient des informations aux utilisateurs. Ils leur permettent de comprendre les performances des actifs et de prendre rapidement les meilleures décisions. En automatisant des tâches analytiques complexes et en permettant à l’utilisateur d’exploiter plus facilement des informations en temps réel, on parvient à donner un sens à des données toujours plus nombreuses.
Vers de la maintenance prédictive
Ces technologies d’analyse de données et de réalité augmentée peuvent également servir à décharger les services de maintenance de nombreuses interventions. Grâce au Big Data et aux importants volumes de données saisies, analysées puis interprétées, il est possible de connaître l’évolution d’une machine à partir d’indicateurs de performances mais également à partir de capteurs indiquant la température, la vibration, les écarts de vitesse de broche voire des niveaux de bruit anormaux. Des alertes automatiques sont alors envoyées à travers des plates-formes de télésurveillance capables de générer des ordres de maintenance afin de résoudre une défaillance ou un défaut de réglages au bon moment. D’une maintenance curative chargée de réparer en urgence un équipement venant de casser, on passe à une maintenance prédictive dont le rôle est de prévenir d’une panne potentielle ; et de permettre ainsi d’intervenir au meilleur moment sans interrompre la production.
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Olivier Pierlot est Responsable Services et solutions France / Services and Solutions Manager chez Rockwell Automation