Texte Alternatif“Effectuer les opĂ©rations de maintenance si, et seulement si, elles sont nĂ©cessaires, c'est-Ă -dire ni trop tĂ´t… ni trop tard» : tel est en substance le principe de la maintenance prĂ©visionnelle, dite Ă©galement prĂ©dictive», explique Olivier Rambaldelli, chargĂ© de marketing/ communication chez B&R Automation. Ainsi optimisĂ©e en frĂ©quence et en temps d'intervention par rapport Ă  un programme d'entretien Ă©crit Ă  l'avance, ce type de maintenance l'est aussi en coĂ»t et rĂ©duit drastiquement le nombre d'arrĂŞts accidentels dans les usines. A condition toutefois d'y mettre en Ĺ“uvre certains procĂ©dĂ©s de surveillance (comme l'imagerie thermique) et de traitement des donnĂ©es (entre autres l'analyse vibratoire) peu usitĂ©s dans l'industrie agroalimentaire. «La diffusion des briques technologiques qui rendent la maintenance prĂ©dictive possible – capteurs connectĂ©s, Internet des objets (IoT), big data… – est par ailleurs plus lente dans ce secteur que dans l’industrie automobile par exemple, observe Olivier Ledey, responsable marchĂ© agroalimentaire chez Omron Industrial Automation Europe. Mais cela commence Ă  changer !». De fait, rares sont aujourd'hui les fabricants de machines qui n'ont pas une nouveautĂ© technique ou une offre plus ou moins structurĂ©e en la matière. Chez Tetra Pak, elle se niche au sein des services «Plant Care». Et de mettre en avant le cas d'un producteur laitier espagnol qui, dans ce cadre et en l'espace de 18 mois, aurait Ă©vitĂ© plusieurs dizaines d'heures d'arrĂŞt non planifiĂ© et 55 000 euros de manque Ă  gagner grâce Ă  l'installation de kits de surveillance des pièces critiques (axes, transmissions, etc.) sur trois remplisseuses A3 Flex.

Coûts de maintenance divisés par deux
Texte AlternatifBaptisée Odin (Online diagnostics network), sans doute en référence au dieu nordique du savoir et des prophéties, la solution concoctée par Bosch Rexrothpromet quant à elle de diviser par deux le temps global dédié à la maintenance dans les usines. Une batterie de capteurs (température, intensité électrique, pression, etc.) propres à l'installation suit en permanence l’état de ses composants clés et transmet cette masse d'informations de façon sécurisée jusqu'à un centre de données de Bosch via une passerelle IoT. Ces données sont ensuite balayées par des algorithmes à la recherche d’anomalies, lesquelles sont alors évaluées par un expert et peuvent susciter une recommandation de maintenance. «Le moment précis de la panne n’est pas prédit de façon automatique, expliquent les promoteurs d'Odin. En revanche, la détection précoce des anomalies permet à l'utilisateur de mieux planifier les interventions et par conséquent d'améliorer la disponibilité des machines». Dans le périmètre de son offre de gestion de la performance industrielle «Plant 360 Asset Management», SIG propose de son côté le service «Smart Maintenance», qui repose en grande partie sur les capacités de la plate-forme cloud Predix de General Electric Digital. Une fois collectées par cette plate-forme, les données machines des industriels de l’alimentaire et des boissons sont analysées par un logiciel de façon à anticiper d’éventuels dysfonctionnements. A terme, SIG prévoit de déployer cette solution sur environ 400 lignes de production à travers le monde.

Extrait de la revue n° 647 - Avril 2020. Reproduction interdite sauf accord écrit d'Emballage Digest ou mention du support