Maintenance prédictive des actifs industriels pour réduire les arrêts sur les lignes de production

GARITA AUTOMOTIVE est une entreprise industrielle basée à Berriz, Biscaye, avec plus de 60 ans d’expérience dans l’emboutissage des métaux automobiles (avec 40 millions de pièces fabriquées par an).

Nous avons développé un assistant virtuel qui surveille et présente, en temps réel, l’état de chaque actif dans l’environnement industriel et propose des alertes lorsqu’il détecte d’éventuelles erreurs dans son fonctionnement, pour prévenir et minimiser la probabilité d’arrêts de la ligne de production avant qu’ils ne se produisent. produit la panne et l’interruption conséquente de la production (combinaison machine+moule+outil)

L’objectif ultime de ce module est de réduire significativement les arrêts des lignes de production en anticipant les éventuelles pannes des machines de production individuelles (qui peuvent être la combinaison de plusieurs équipements). Chaque équipement a une durée de vie utile spécifique qui (1) diminue avec le temps au fur et à mesure de son utilisation et de la production de pièces et (2) augmente au fur et à mesure des opérations de maintenance. Lorsque les opérations de maintenance ne sont pas réalisées de manière cohérente avec l’utilisation réelle des équipements, la probabilité d’incidents et de pannes définitives des équipements augmente, ce qui implique un arrêt de la ligne.

La multiplicité des sous-équipements qui composent la machine, la variabilité de la demande pour une référence donnée, la planification « rigide » des actions de maintenance, ainsi que l’environnement de production (techniciens, conditions extérieures, fournisseurs de matières premières) rendent la tâche très difficile. estimer où en est la machine dans son cycle de vie. Ainsi, notre assistant virtuel :

• • Prédire, pour une machine donnée, combien de pièces supplémentaires peuvent être produites en toute sécurité sans atteindre un risque élevé de panne = estimation de la durée de vie utile restante d’un équipement ;

• Il propose, à travers une application dédiée et personnalisée au client, un ensemble de recommandations d’opérations qui prolongeront la durée de vie utile de l’équipement et, par conséquent, éviteront/minimiseront la probabilité d’un arrêt de ligne.

A partir de la liste des ordres de fabrication à réaliser pour respecter les délais du client, de la durée d’utilité dynamique attendue d’une machine et des contraintes métiers liées à la maintenance (organisation, durée, mutualisation des actions…), cet Assistant Virtuel proposera un planning optimisé pour les jours suivants qui recommandera le meilleur moment pour mettre en œuvre les opérations de maintenance spécifiques qui doivent être effectuées sur une machine (et les équipements sous-jacents), et ainsi prolonger sa durée de vie utile.

Résultats du cas d’usage : Véritable outil d’aide à la décision intégré au processus de production.

• Prospective : regarder vers l’avenir avec la possibilité de comprendre le passé ;
• Automatique, dynamique et actualisé : « adhère » aux changements du processus de production et assure l’auto-apprentissage ;
• Combine au sein d’une même application : prédiction, planification/optimisation automatisée, suivi et analyse en « temps réel » ;
• Intuitif et centré utilisateur : développement d’une application dédiée grâce à une méthodologie validée (premier niveau de spécifications réalisé lors du POC) ;

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