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Maintenance Magazine 145 – octobre 2019
En décernant le premier Asset Performance 4.0 Award, BEMAS met en avant la transformation digitale. En photo : Pieter Van den Branden et Andy Roegis d’ArcelorMittal Gent. (Photo : PDC)
Le convoyeur à rouleaux évacue la tôle laminée vers la zone de bobinage. 340 moteurs AC pilotent chacun un rouleau de transport. (Photo : ArcelorMittal)
Actuellement, une cinquantaine de moteurs en début et fin du convoyeur à rouleaux sont équipés de cette technologie de mesure. (Photo : ArcelorMittal)
La solution de SemioticLabs – l’application de mesures de tension et de courant dans les armoires électriques – cadrait parfaitement avec la vision de l’entreprise. (Photo : ArcelorMittal)
En décernant le premier Asset Performance 4.0 Award, BEMAS met en avant la transformation digitale, axée sur la maintenance, la fiabilité et la disponibilité des actifs. Andy Roegis et Pieter Van den Branden ont été récompensés pour la réingénierie de la surveillance conditionnelle de l’installation de laminage à chaud d’ArcelorMittal Gent.
L’installation de laminage à chaud est un maillon crucial chez ArcelorMittal. L’installation, qui date de 1967, lamine des brames de 23 cm en des tôles de 1,5 mm d’épaisseur. Sa capacité est environ 5,6 millions de tonnes par an. Chaque année, des arrêts intempestifs produisent. Chaque minute d’arrêt représente une perte de production. Chaque heure de production supplémentaire signifie un rendement supplémentaire pour l’ensemble du site. « Notre tâche, en tant que service de maintenance, est de maintenir la durée de fonctionnement de l’installation la plus élevée possible », explique ing. Pieter Van den Branden, Reliability Engineer Mechanical Maintenance à la division produits plats en acier au carbone.
La vision interne de la maintenance chez ArcelorMittal évolue progressivement d’une maintenance basée sur le temps à une maintenance conditionnelle. Des maintenances sont réalisées selon l’état des actifs. Pour améliorer la disponibilité du laminoir à chaud, il fallait d’abord rechercher la cause du problème. Pieter Van den Branden: « Un arrêt non planifié est souvent causé par un rouleau défaillant du convoyeur. Cette partie de l’installation évacue la tôle laminée vers la zone de bobinage et comprend 340 moteurs AC qui pilotent chacun un rouleau de transport. Bien souvent, le défaut se situe dans le moteur ou dans le joint de cardan entre le moteur et le rouleau. Le passage de la tôle sur un rouleau défaillant lors du laminage peut causer des rayures et entraîner une perte de qualité. Il y a donc un coût d’arrêt mais aussi un coût de qualité. »
Ir. Andy Roegis est actif chez ArcelorMittal Europe Flat Products en tant que manager Industrial Digitalization. A ce titre, il pilote des projets sur la numérisation et Industrie 4.0 dans tous les sites européens.
« Le défi consistait à entretenir prédictivement ces rouleaux de transport pour augmenter la disponibilité de la ligne. Les conditions opérationnelles extrêmes comme les températures élevées, l’eau et la poussière, étaient les principaux obstacles à la sélection d’une solution fondée sur la surveillance conditionnelle. « Un de nos points de départ étaient que le résultat souhaité devait être atteint avec le moins de données possible. La solution de la start-up SemioticLabs de Leiden aux Pays-Bas – l’application de mesures de tension et de courant dans les armoires électriques – correspondait parfaitement à cela. »
Jusqu’à récemment, les rouleaux de transport et les moteurs étaient testés par une entreprise externe pour extraire les erreurs. « Dans cet environnement complexe, les mesures vibratoires périodiques classiques ne suffisaient plus car, du fait du schéma de défaillance rapide des moteurs, il n’y avait pas assez de données pour définir des actions de maintenance ciblées. La numérisation constituait une solution. Désormais, via des mesures de tension et de courant, on peut voir si les moteurs fonctionnent correctement. Nos techniciens de maintenance sont physiquement moins présents à la ligne de laminage. Nous utilisons une toute autre source de données », explique Pieter Van den Branden. « Le logiciel SAM4 de SemioticLabs a détecté huit fois une anomalie sur les moteurs inspectés. Il peut s’agir d’un accouplement, d’un rotor, d’un roulement, … Un avertissement est envoyé plusieurs semaines voire mois au préalable. Un prélèvement a lieu périodiquement pour déterminer l’état du moteur. Cette détermination de la condition peut guider les actions de maintenance plus efficacement. »
Cela se traduit par une augmentation de la disponibilité de l’installation et de la qualité du produit final. « Ce qui est important ici, c’est que tous les systèmes de surveillance sont intégrés. Les données sont intégrées dans le système ERP d’ArcelorMittal Gent via une interface. L’objectif est d’optimiser le planning des équipes de maintenance à partir de ces informations. Via la solution de SemioticLabs, nous disposons d’une interface qui rassemble les données dans le système ERP. Toutes les facettes relatives à la maintenance sont réunies : planning, gestion des ordres, gestion du magasin, … », souligne Andy Roegis. « Il ne s’agit pas vraiment de big data mais du rassemblement de diverses sources de données pour extraire des connaissances supplémentaires et mieux planifier la maintenance. Pour ce type d’environnement de production, l’utilisation d’une seule technique de mesure ne pourra jamais suffire, il faudra toujours prévoir une ‘combinaison de’. »
Une cinquantaine de moteurs du convoyeur à rouleaux sont équipés de cette technologie. L’objectif, à plus long terme, est de mesurer les moteurs restants. Cette méthode de mesure pourrait bien un jour être aussi appliquée aux moteurs des grues et des pompes. <<
Par Philip Declercq
