IN THE FIELD  
Maintenance Magazine 143 – mars 2019

La qualité prédictive

PREDICT, filiale du Groupe SNEF, travaille sur la maintenance prédictive avec son logiciel Casip (sûreté assistée par ordinateur et productivité industrielle) ainsi que son portail de maintenance Kasem.

À partir de deux données pour une vanne, une douzaine de données sur un chariot élévateur et 300000 données de capteurs sur un site chimique Casip et Kasem mettent en corrélation les Big Data et font la synthèse de l’état de santé d’une installation industrielle. Le résultat aide à lancer la maintenance ou non « mais cela se traduit aussi de plus en plus en fonction de la qualité prédictive de la production elle-même », selon Jean-Baptiste Léger, directeur général. Le logiciel fournit une vue détaillée des paramètres de la machine en production afin d’anticiper les problèmes de qualité. Les données peuvent être consultées sur le réseau ou transmises à l’opérateur qui peut également lancer des données spécifiques, par exemple en lisant le code QR d’un composant ou outil. On utilise le code VuMark qui convient aux applications AR / VR (réalité augmentée / virtuelle) et détermine dans quelle direction les informations dynamiques sous-jacentes seront présentées sur le smartphone industriel de l’opérateur en inscrutation augmentée sur l’image réelle.

Qualité prédictive

Quelques exemples d’applications réalisées? Des turbines, par exemple. Si un échangeur thermique s’encrasse et que la turbine chauffe, cela aura un impact sur le rendement électrique de la centrale. « Dans la production d’acier, le risque d’éventuelles inclusions en amont se calcule avec certains paramètres qui influent sur la qualité des pièces laminées. » Un distributeur / loueur de chariots élévateurs surveille la qualité des batteries de ses chariots qui ont chacun leur propre cycle de vie. « Nous travaillons sur les centres de services dans les aéroports, non seulement pour prévoir mais aussi pour prévenir des défaillances des escaliers mécaniques, contrôles de bagages, les panneaux d’informations, etc., et l’impact sur le flux de passagers et la qualité de service à l’usager. »

L’intelligence artificielle (la machine à apprendre) extrapolera la possible dégradation du processus sur la base des données des capteurs et de la déviation par rapport aux para-mètres prédéterminés et déterminera la date à laquelle la machine s’arrêtera complètement. « De cette façon, on peut planifier la maintenance à temps et empêcher la qualité de la production de chuter. » Kasem peut être relié à la GMAO ou au système ERP, qui appelle ensuite les personnes chargées de la maintenance, leurs matériels nécessaires et réserve les pièces de rechange.

Rédigez votre plan d’affaires

Kasem existe également en version cloud « mais pour le moment, aucun client ne veut en savoir. » Des clients utilisent PREDICT dans les domaines de l’énergie, de la chimie et la chimie fine, des produits pharmaceutiques, de l’aviation, du transport maritime et de l’automobile, du Portugal à la Finlande. « Les clients veulent garder leur ‘data lake’ près d’eux. Ils créent une sorte de cloud privé en interne, tout en conservant leurs données de processus . »

« Le plus gros problème sur le marché est que le client ne dispose pas toujours de tous les indicateurs pour convaincre sa direction du retour sur investissement de ces outils intelligents », déclare Léger, qui parle de 70% de disponibilité en plus des outils aujourd’hui, et 90% dans un futur proche. « Nous travaillons en collaboration avec le client, le respon-sable de la maintenance, pour faire ressortir ces informations et élaborer un plan d’investissement et de rentabilité d’entreprise. Ce processus doit être fait correctement. La période de récupération de sa mise doit être évaluée correctement afin de garantir le succès. » <<

Par Luc De Smet