20 février 2025 | François Mousseau
Dans le monde de l’industrie moderne, la gestion des données est devenue un pilier essentiel pour optimiser les opérations et améliorer la maintenance préventive. François Mousseau, expert en maintenance industrielle chez STI Maintenance, a récemment partagé une présentation percutante sur l’importance des données d’exploitation et de maintenance dans la gestion des actifs industriels. Son exposé met en lumière comment ces données, souvent disponibles gratuitement, peuvent transformer radicalement la façon dont nous gérons nos usines.
La maintenance préventive n’est plus seulement une question de calendrier ou d’intuition. Elle repose désormais sur des données concrètes et historisées. Par exemple, des paramètres comme l’humidité , qui varie considérablement au Québec selon les saisons, peuvent avoir un impact majeur sur les équipements sensibles. En intégrant ces informations dans vos analyses, vous pouvez mieux comprendre pourquoi certains équipements fonctionnent mieux à certaines périodes de l’année et ajuster vos stratégies de maintenance en conséquence.
Un autre exemple pertinent est la qualité de l’air . Dans certaines usines, la qualité de l’air peut influencer directement la performance des équipements ou la qualité des produits fabriqués. Des variations dans la filtration de l’air ou la présence de particules peuvent être des indicateurs précoces de problèmes potentiels. Ces données, lorsqu’elles sont correctement analysées, permettent de détecter les anomalies avant qu’elles ne deviennent critiques, réduisant ainsi les coûts de maintenance et augmentant la disponibilité des équipements.
Les données utiles ne se limitent pas à celles relatives à l’environnement. Elles incluent également :
Ces informations, lorsqu’elles sont correctement analysées, permettent de détecter les anomalies avant qu’elles ne surviennent, réduisant ainsi les coûts de maintenance et augmentant la disponibilité des équipements.
Pour tirer parti de ces données, il est impératif d’utiliser des méthodes de collecte et d’analyse appropriées. François insiste sur l’importance de s’assurer que tous les systèmes d’usine soient synchronisés sur la même heure. Des erreurs aussi simples que des PLC bloqués sur une date depuis 1982 peuvent fausser gravement les analyses.
L’extraction, transformation et chargement (ETL) des données est une étape cruciale. Des outils comme Excel, Power BI, Python, ou encore des solutions industrielles comme Rockwell et ABB offrent des moyens efficaces de traiter ces données. L’objectif est de rendre ces informations accessibles et compréhensibles pour les équipes de maintenance.
Lorsque la quantité de données devient trop importante pour être gérée manuellement, l’intelligence artificielle (IA) entre en jeu. L’IA excelle dans la gestion de grandes quantités de données interconnectées, permettant de prédire les pannes avec une précision supérieure à celle d’un humain. Cependant, François met en garde contre les pièges courants : des données incomplètes ou mal synchronisées peuvent compromettre les résultats de l’IA.
Il recommande de commencer par des projets pilotes modestes, axés sur des problèmes spécifiques. Par exemple, identifier les causes fréquentes de panne d’un convoyeur particulier et utiliser les données pour réduire ces incidents. Ces petits succès initiaux servent de tremplin pour des projets plus ambitieux.
Le succès de toute initiative basée sur les données repose sur l’engagement des équipes. Il est essentiel que tous les membres comprennent l’utilité de ces outils et les soutiennent activement. François souligne que l’IA n’est pas là pour remplacer les travailleurs mais pour les assister, leur permettant de se concentrer sur des tâches plus complexes et moins répétitives.
Enfin, tout projet doit avoir un retour sur investissement (ROI) clair. Que ce soit à travers des subventions, des partenariats universitaires, ou simplement en réduisant les coûts de maintenance, chaque initiative doit démontrer sa valeur ajoutée. Cela garantit non seulement le soutien continu de la direction mais aussi la pérennité des efforts de digitalisation.
En somme, l’utilisation judicieuse des données dans la maintenance industrielle n’est pas seulement une tendance ; c’est une nécessité stratégique. En commençant par de petits projets bien définis, en impliquant activement vos équipes, et en veillant à la qualité des données, vous pouvez transformer votre usine en une opération plus efficace, sûre et rentable. Alors, n’attendez plus : commencez dès aujourd’hui à exploiter pleinement le potentiel des données pour propulser votre entreprise vers l’avenir.