Maintenance Prédictive
Thierry Desjardins
17 Avril 2015
Impact de la maintenance
› Les coûts de maintenance représentent une part
importante des coûts opérationnels des usines de...
Impact de la maintenance
› Une gestion inefficiente des processus de maintenance
affecte considérablement la capacité à pr...
Enjeux de la maintenance
› Les entreprises se concentrent sur la connaissance des
processus et cherchent à réduire les coû...
Enjeux de la maintenance
› Un actif tangible doit être
 Disponible,
 Fonctionnel.
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conséquen...
Chaîne de valeur
› Les actifs font partie
intégrante du processus de
production,
› Un seul élément
dysfonctionnel peut
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Évolution de la maintenance
› La technologie a joué un rôle important
dans l’évolution de la maintenance
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Modèle de maturité de la
maintenance
Source: Gartner
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réactive
(panne =>
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› Principes
 Intervient après le constat d’une panne (If it ain’t
broke don’t fix ...
Maintenance réactive« Run to failure »
› Dépenses principales liées à la maintenance réactive:
 Coûts de stockage des piè...
5 étapes du problème
1. Un élément de la chaîne de production s’arrête
 Rester calme
 Ne pas paniquer
2. L’opérateur reg...
Maintenance préventive
› La maintenance préventive est basée sur la durée
d’utilisation des équipements
Actifs sont inspe...
Maintenance prédictive
Définition:
› Regular monitoring of the actual mechanical condition and operating efficiency
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Applications industrielles
› Actifs manufacturiers :
 Ligne de production,
 Chaîne de montage (fraisage, façonnage, moul...
Données existantes
› Techniques de collecte non
destructives
 Infra-rouge
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Connectivité des choses (internet of
things)
Les objets de tous
les jours sont
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Connectivité des choses
› Nest software affirme
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d’utilisation
Vous n’avez qu’à monter ou
baiss...
Connectivité des choses
Connectivité des choses
Machine to Machine
› Le système nerveux humain collecte des données
visuelles et sonores et prend des décisions sans
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Machine to Machine
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M2M à l’internet du milieu des
années 90
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 Calibré p...
Machine to Machine
Machine to Machine
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La méthode M2M a déjà prouvé sa valeur dans différents secteurs industriels :
› Industrie automobile :
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Quelques mythes
› Mythe #1 : On ne peut pas mettre en place ces techniques tant
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Quelques mythes
› Mythe #3. Tous les efforts sont concentrés sur la collecte et la gestion
des données:
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Quelques mythes
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va me coûter un bras et la jambe
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Système de monitoring sur des véhicules de transport de minerais, en
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Un fabricant de fer et d'acier prédit les défauts
Rendement optimal
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Des petits changements tels que des...
Une société de pétrole et de gaz suit les icebergs au large de la côte
Coût d’une erreur
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 25 % des rése...
Questions
Maintenance prédictive
Démocratisation et accessibilité
Qui suis-je?
Ariane Matte Marchand
Conseillère BI chez agileDSS
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Agenda
› La maintenance prédictive pour:
Secteur de la télécommunication
Secteur de l’énergie
Secteur des transports
Maintenace Prédictive
Constatation
Visualisation
Prédiction
Secteur de la télécommunication
Quelles sont les problématiques du secteur
Simulation sur la rétention clients
Impacts ...
Problématiques
Bris / Incidents
Panne
Dépassement capacité
Maintenance
› Quels sont les impacts de la maintenance sur la rétention clients?
Analyse sur la rétention clients
Facteurs d’influence des variables
Dépassement de capacité
Ce que l’on contrôle
La maintenance prédictive peut intervenir sur les éléments dont vous
êtes en contrôle:
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Secteur de l’énergie
Quels sont le défis du milieu de l’énergie
Visualisation du pétrole Albertain
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Défis de l’énergie
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Impact sur la maintenance
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Temps
Coûts
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Plusieurs efforts investies en
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Pétrole albertain
› Vue d’ensemble sur le pétrole Albertain:
Fréquence
Zones à risque
Défaillances
Fréquence
Zones à risque
Défaillance
De la prévention à la prédiction
› Les avantages de la prédiction versus la prévention
Gains potentiels et non négligeabl...
The invisible supply chain
› La maintenance: souvent oubliée dans la chaîne
d’approvisionnement
Objectif de la prédiction
Secteur des transports
Quels sont les priorités
Maintenance prédictive
Priorités
Livraison en temps et en coûts
Limiter au maximum les interruptions de services
Éviter à tout prix les accide...
Prédiction sur les coûts de maintenance
Prédiction sur les coûts de maintenance
Tableau de bord
Tableau de bord
Mise en commun
Maintenance
Prédictive
Données
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Visualisation
Connaissance
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Au delà des visualisations
› La démocratisation de l’analyse prédictive passe par la chaîne
complète de réalisation.
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Exemple sur l’aviation
Cibler les problématiques
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Agenda des réparations
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Questions?
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Déjeuner Conférence - La maintenance à l'ère du prédictif

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Depuis plusieurs années déjà, la maintenance d’équipements a souvent été une source de problèmes pour bien des entreprises. D’un côté, si vous ne faites pas assez de maintenance, vous aurez une perte de productivité et d’un autre côté, si vous le faites trop fréquemment, vous aurez une explosion de coûts. Comment trouver un juste milieu permettant de maximiser la longévité des équipements tout en diminuant les coûts d’entretien? La réponse se trouve plus près que vous ne le croyez!

"Maximiser la production tout en diminuant les coûts de maintenance; comment les données d’aujourd’hui permettent de prédire la maintenance de demain?"

C’est pour bien comprendre l’impact de la maintenance prédictive que nous vous invitons à ce déjeuner-conférence le 20 mai prochain. En plus d’échanger avec vos pairs vous aurez l’occasion d’assister à la conférence de Thierry Desjardins sur les différentes applications de la maintenance prédictive et comment vous pourriez l’intégrer au sein de votre entreprise.

Des sujets et thèmes à ne pas manquer!

- Internet of Thing, iBeacon, GPS… Comment les technologies impacteront la maintenance de vos équipements?
- Comment savoir quels appareils ont besoin de maintenance, à quel moment et quel en est la cause?
- Comment évolueront les processus de maintenance? Est-ce que la maintenance just in time est accessible?
- Comment certaines entreprises ont réussi à opérationnaliser efficacement un modèle de maintenance prédictive?

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Déjeuner Conférence - La maintenance à l'ère du prédictif

  1. 1. Maintenance Prédictive Thierry Desjardins 17 Avril 2015
  2. 2. Impact de la maintenance › Les coûts de maintenance représentent une part importante des coûts opérationnels des usines de fabrication ou de production  15 à 60% du coût des biens produits › Jusqu’à un tiers des montants investis en maintenance le sont à perte  Contrôles, vérifications ou réparations non nécessaires  Maintenance ou entretien mal exécuté
  3. 3. Impact de la maintenance › Une gestion inefficiente des processus de maintenance affecte considérablement la capacité à produire des biens de qualité compétitifs sur le marché. › Les organisations ne disposent pas de données factuelles pour  Connaître leurs équipements et systèmes  Identifier les besoins de réparation ou maintenance › Les remarques courantes sont  “La maintenance est un mal nécessaire”  “On ne peut rien faire pour réduire les coûts de maintenance”
  4. 4. Enjeux de la maintenance › Les entreprises se concentrent sur la connaissance des processus et cherchent à réduire les coûts opérationnels plus que jamais. › Points d’attention : Augmentation du pouvoir donné aux consommateurs, Mondialisation des chaînes de production, Dégradation des actifs avec le temps, Augmentation des obligations de conformité, Main d’œuvre vieillissante. › Une piste d’amélioration est de se concentrer sur les actifs
  5. 5. Enjeux de la maintenance › Un actif tangible doit être  Disponible,  Fonctionnel. › En cas de défaillance, les conséquences se mesurent :  En temps,  En efforts,  En dollars. › La maintenance a un impact direct sur les résultats financiers.
  6. 6. Chaîne de valeur › Les actifs font partie intégrante du processus de production, › Un seul élément dysfonctionnel peut impacter l’entièreté de la chaîne de production très rapidement, › Les équipes « devraient » travailler en synergie.
  7. 7. Évolution de la maintenance › La technologie a joué un rôle important dans l’évolution de la maintenance Données disponibles grâce aux actifs connectés Transformation de la donnée granulaire en connaissances Synergie plus grande entre technologie et les affaires Augmentation de la puissance de calcul et réduction des coûts de stockage de la donnée
  8. 8. Modèle de maturité de la maintenance Source: Gartner Maintenance réactive (panne => réparation) Maintenance préventive (maintenance basée sur les règles édictées par les constructeurs) Maintenance prédictive (maintenance basée sur les données historiques, les profils d’équipement et tout type de données permettant une anticipation des pannes) Maintenance préventive ‘monitorée’ (maintenance basée sur règles constructeurs et monitoring temps réel des équipements)
  9. 9. Maintenance réactive« Run to failure » › Principes  Intervient après le constat d’une panne (If it ain’t broke don’t fix it)  Aucun investissement tant que la machine est fonctionnelle Méthode la plus couteuse › Aucune volonté d’anticiper les besoins de maintenance des équipements
  10. 10. Maintenance réactive« Run to failure » › Dépenses principales liées à la maintenance réactive:  Coûts de stockage des pièces de rechange  Coûts associés aux heures supplémentaires de la main d’œuvre  Temps de non disponibilité des machines de production › Une réparation réactive a un coût 3 fois plus élevé que la même opération réalisée de manière préventive.
  11. 11. 5 étapes du problème 1. Un élément de la chaîne de production s’arrête  Rester calme  Ne pas paniquer 2. L’opérateur regarde son écran et réagit en appuyant sur des boutons Appuie sur plusieurs boutons aléatoirement Chances de succès faibles 3. Le responsable de la maintenance est informé de la situation  Met en doute les décisions prises par les opérations  Recherche les coupables
  12. 12. Maintenance préventive › La maintenance préventive est basée sur la durée d’utilisation des équipements Actifs sont inspectés périodiquement › Basée sur la durée moyenne de fonctionnement avant défaillance (mean-time-to-failure) ou courbe en U Jeunesse. Défaut de fabrication, mauvais réglages … Maturité. Période de fonctionnement normal Vieillesse. Usure commence à être importante
  13. 13. Maintenance prédictive Définition: › Regular monitoring of the actual mechanical condition and operating efficiency will provide the data to maximize interval between repairs and minimize the cost of unscheduled outages › Moyen d’augmenter la productivité, la qualité des produits et la performance de la chaîne de production Planification des activités grâce aux données Rapprochement de l’idéal juste-à-temps
  14. 14. Applications industrielles › Actifs manufacturiers :  Ligne de production,  Chaîne de montage (fraisage, façonnage, moulage, presse, soudure, robots) › Équipement de terrain :  Produits de grande consommation : laveuse, sécheuse, chauffe-eau, lave-vaisselle  Distributeurs automatiques : nourriture, boisson, cigarettes, vidéo …  Transports et logistique : avions, trains, bateaux, camions, voiture …  Équipement et machinerie lourde : engins de terrassement, matériel d'exploitation minière, grues.  Production énergétique : éoliennes , panneaux solaires, outils de forage de pétrole.  Réseaux : système électrique, ligne de télécommunications, sûreté, eau, réseau des égouts.  Construction : immobilier, universités, stades, sièges sociaux.
  15. 15. Données existantes › Techniques de collecte non destructives  Infra-rouge  Ultra-son  Analyse de vibrations  Mesure des niveau sonores  Analyse des huiles
  16. 16. Connectivité des choses (internet of things) Les objets de tous les jours sont connectés et envoient/reçoiven t des données
  17. 17. Connectivité des choses › Nest software affirme apprendre de vos habitudes d’utilisation Vous n’avez qu’à monter ou baisser le thermostat. Après une semaine d’utilisation, il commence à se programmer lui-même. › Thermostat utilise des données contextuelles pour prendre des décisions optimales
  18. 18. Connectivité des choses
  19. 19. Connectivité des choses
  20. 20. Machine to Machine › Le système nerveux humain collecte des données visuelles et sonores et prend des décisions sans effort conscient Le concept de machine to machine (M2M), utilise les communications et l’informatique entre machines sans intervention humaine › Le monde des affaires peut s’inspirer de cette technologie pour : Réduire les coûts de collecte de la données Améliorer la précision des données collectées Automatiser la prise de décision Obtenir un avantage concurrentiel
  21. 21. Machine to Machine › On peut comparer le concept M2M à l’internet du milieu des années 90  Points d’inflexion  Calibré pour une croissance rapide dès la conception  Des idées claires sur les objectifs
  22. 22. Machine to Machine
  23. 23. Machine to Machine
  24. 24. Machine to Machine La méthode M2M a déjà prouvé sa valeur dans différents secteurs industriels : › Industrie automobile :  Véhicules connectés, services anti-vol, surveillance, dispositifs d’info-divertissement. › Transport & Logistique :  Meilleure connaissance des performances des véhicules  Gestion des coûts de maintenance et du renouvellement des actifs. › Services :  Compteurs intelligents. › Sécurité & Sureté :  Gestion des bâtiments et des installations. › Santé :  Surveillance médicale, diagnostic à distance et télémédecine. › Gouvernement :  Gestion des autoroutes, des ponts et du trafic.
  25. 25. Quelques mythes › Mythe #1 : On ne peut pas mettre en place ces techniques tant que les données ne sont pas collectées et disponible dans l’entrepôt de données corporatif : Personne n'a exactement ce dont il a besoin au début Commencer avec ce qui est disponible et d'identifier les besoins en nouvelle information. › Mythe #2. On ne peut pas démarrer à moins que toutes les données soient d’excellente qualité  Un des bénéfices de la maintenance prédictive est d'améliorer la qualité des données collectées  Des techniques sont disponibles pour de gérer les valeurs manquantes
  26. 26. Quelques mythes › Mythe #3. Tous les efforts sont concentrés sur la collecte et la gestion des données:  Vos projets auront du succès en se concentrant sur les objectifs stratégiques  L’expérience permet de déterminer les données utiles à collecter › Mythe #4. Seuls les docteurs en sciences peuvent comprendre et mettre en œuvre les techniques d’analyse pour la maintenance prédictive :  Les utilisateurs métier peuvent comprendre les analyses  Les logiciels d’analyse rendent plus simple l’extraction de connaissances à partir des données.
  27. 27. Quelques mythes › Mythe #5. La maintenance prédictive semble bien mais ça va me coûter un bras et la jambe  Regarder le ROI et la valeur › Mythe #6. Les logiciels maisons sont meilleurs que les logiciels spécialisés  Réduction des coûts de développement  Opérationnel immédiatement  Mieux supportés, les éditeurs gèrent les problèmes et fournissent des mises à jour
  28. 28. Système de monitoring sur des véhicules de transport de minerais, en utilisant un grand nombre de paramètres venant de différentes sources afin d’anticiper les alertes qui peuvent survenir
  29. 29. Un fabricant de fer et d'acier prédit les défauts Rendement optimal › Problématique : Des petits changements tels que des écarts de température ou un mauvais réglage, peuvent conduire à des produits défectueux › Solution : Analyser de grandes quantités de données de contrôle de la chaîne de production, Identifier des tendances dans les opérations menant aux problèmes
  30. 30. Une société de pétrole et de gaz suit les icebergs au large de la côte Coût d’une erreur › Problématique :  25 % des réserves de pétrole et de gaz restantes sont dans l'Arctique,  Les risques de collision avec les icebergs rendent les opérations dangereuses, Le remorquage d'une plate-forme pétrolière après une collision peut coûter 300 millions de dollars USD, › Solution : Mise en place d’une analyse des icebergs pour prévoir leur taille, poids et mouvement.
  31. 31. Questions
  32. 32. Maintenance prédictive Démocratisation et accessibilité
  33. 33. Qui suis-je? Ariane Matte Marchand Conseillère BI chez agileDSS • Spécialisation en analyse prédictive KEEP CALM I Don’t have a PhD
  34. 34. Agenda › La maintenance prédictive pour: Secteur de la télécommunication Secteur de l’énergie Secteur des transports
  35. 35. Maintenace Prédictive Constatation Visualisation Prédiction
  36. 36. Secteur de la télécommunication Quelles sont les problématiques du secteur Simulation sur la rétention clients Impacts de la maintenance prédictive
  37. 37. Problématiques Bris / Incidents Panne Dépassement capacité
  38. 38. Maintenance › Quels sont les impacts de la maintenance sur la rétention clients?
  39. 39. Analyse sur la rétention clients
  40. 40. Facteurs d’influence des variables
  41. 41. Dépassement de capacité
  42. 42. Ce que l’on contrôle La maintenance prédictive peut intervenir sur les éléments dont vous êtes en contrôle: • les capacités • les tours • etc.
  43. 43. Secteur de l’énergie Quels sont le défis du milieu de l’énergie Visualisation du pétrole Albertain
  44. 44. Défi de l’énergie 99.9%
  45. 45. Défis de l’énergie Excellence sur les opérations Réalité géographique Réalité des valeurs
  46. 46. Impact sur la maintenance Sur - maintenance Temps Coûts élevés Plusieurs efforts investies en maintenance pour éviter les incidents/ accidents
  47. 47. Pétrole albertain › Vue d’ensemble sur le pétrole Albertain: Fréquence Zones à risque Défaillances
  48. 48. Fréquence
  49. 49. Zones à risque
  50. 50. Défaillance
  51. 51. De la prévention à la prédiction › Les avantages de la prédiction versus la prévention Gains potentiels et non négligeable sur la réduction des coûts de maintenance Éliminer l’intuition liée à la maintenance programmée (“monitorée”) Couvrir un éventail plus large
  52. 52. The invisible supply chain › La maintenance: souvent oubliée dans la chaîne d’approvisionnement
  53. 53. Objectif de la prédiction
  54. 54. Secteur des transports Quels sont les priorités Maintenance prédictive
  55. 55. Priorités Livraison en temps et en coûts Limiter au maximum les interruptions de services Éviter à tout prix les accidents
  56. 56. Prédiction sur les coûts de maintenance
  57. 57. Prédiction sur les coûts de maintenance
  58. 58. Tableau de bord
  59. 59. Tableau de bord
  60. 60. Mise en commun Maintenance Prédictive Données & Visualisation Connaissance du Business
  61. 61. Au delà des visualisations › La démocratisation de l’analyse prédictive passe par la chaîne complète de réalisation. › L’importance est de transférer la connaissance acquise et utiliser en temps réel les prédictions, et ce, jusqu’au niveau opérationel de l’entreprise
  62. 62. Exemple sur l’aviation Cibler les problématiques Détails de la maintenance à faire Agenda des réparations Visualisation des pièces
  63. 63. Questions?

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