Clé n°1 : disposer de l’accord de la Direction
Même si cela peut paraître trivial, la mise en œuvre d’un plan de maintenance va mobiliser de nombreuses ressources dans l’entreprise (humaines, financières) et le budget associé peut s’avérer conséquent !
Clé n°2 : rassembler les données indispensables à la maintenance prédictive
Cette étape consiste à lister les matériels ayant un historique de défaillances élevées avec leurs causes. Pour chaque matériel essentiel à la production dont les coûts de réparation sont élevés, il faut répertorier :
- la fréquence des pannes et les durées d’utilisation,
- les données historiques.
Les sources d’information sont nombreuses : des documents du constructeur aux logiciels internes, en passant par les connaissances mémorisées par les plus anciens collaborateurs.
Clé n°3 : effectuer l’analyse des modes de défaillance AMDEC (Analyse des Modes de Défaillance de leurs Effets et de leur Criticité)
Grâce à l’analyse des actifs critiques, les modes de défaillance doivent être identifiés, en particulier les défaillances qui occasionnent les plus gros impacts sur la production et celles qui ont la plus forte probabilité d’occurrence.
Clé n°4 : installer les capteurs de surveillance IoT
Cette mise en œuvre s’effectue à partir des analyses d’anticipation de défaillances des matériels. Pour aller encore plus loin, des systèmes de « machine learning » ajoutent de nouveaux schémas d’anomalie grâce aux informations déjà collectées. Ces capteurs intelligents identifient en continu l’apparition de signes préalables à une défaillance, comme des vibrations anormales ou une élévation de température.
Clé n°5 : développer des algorithmes prédictifs
L’étape suivante consiste à travailler avec des « data scientists » pour développer des algorithmes prédictifs de maintenance. Ils s’appuieront sur les mesures des capteurs IoT et les analyses précédentes pour concevoir la modélisation des phénomènes de défaillance.
Clé n°6 : disposer des bons outils de maintenance prédictive
On ne le redira jamais assez, mais un bon logiciel de GMAO est la base de la réussite d’un tel projet. Des compétences informatiques dans l’entreprise sont donc nécessaires, surtout pour travailler sur les autres outils tels que :
- Les capteurs IoT, qui surveillent les machines en continu,
- La plateforme IoT, qui collecte les données,
- L’application qui prévient en temps réel les intervenants de maintenance.