La maintenance conditionnelle (prédictive) représente-t-elle une boule de cristal moderne ?

Par Bjarni Ellert Isleifsson

La réponse courte est « non ».

En ce qui concerne la maintenance prédictive, nous n’avons pas qu’une seule « boule de cristal », mais nous en avons plusieurs, il y a entre autres :

  • L’analyse et le suivi des vibrations ;
  • L’analyse et le suivi de moteur ;
  • L’analyse et le suivi des émissions acoustiques ;
  • L’analyse et le suivi d’imageries thermiques ;
  • L’analyse et le suivi de l’huile.

La liste pourrait continuer, mais je pense que vous avez compris.

BouleCristal_Maintenance predictive preventive

Au travers des années j’ai appris à connaître ces différentes techniques, et plusieurs autres méthodes d’analyses et je peux vous dire qu’elles sont toutes excellentes. Certains peuvent être en désaccord avec moi disant que la meilleure technique d’analyse d’équipement est telle … ou … telle autre méthode.

Et comme avec de nombreuses technologies concurrentes, leurs représentants aiment souvent souligner la supériorité de leurs méthodes par rapport aux autres méthodes existantes. Toutefois, le fait est que toutes les techniques de maintenance prédictive ont leurs forces et leurs faiblesses.

Lorsque l’on implante un programme de maintenance prédictive, il est sage d’utiliser les différentes techniques qui existent pour valider le programme afin d’aller plus loin dans l’analyse d’un problème. Par exemple, si l’analyse de l’huile révèle des fragments de métal inhabituel, vous pourriez utiliser les mesures de vibrations pour approfondir votre analyse et déterminer ce qui pourrait causer ultérieurement une panne d’équipement.

Le défi est de quantifier le problème. Le service de production veut savoir, naturellement, combien de temps il va pouvoir faire fonctionner les équipements avant que la panne ne survienne sans pour autant ralentir le taux de production. Le service de la planification de la maintenance, aussi, veut savoir de combien de temps il dispose pour planifier la réparation des équipements. Tout comme les personnes qui visitent la dame avec la boule de cristal, nous voulons tous savoir quand les choses s’amélioreront. Le problème est que cette connaissance ne sera acquise par l’équipe de maintenance prédictive qu’après plusieurs années de mise en œuvre du programme de maintenance prédictive. Cette connaissance est basée sur l’expérience de chaque usine dans le contexte de son fonctionnement et des processus en place.

Un autre défi est qu’il y a toujours le risque d’avoir des charges de travail inhabituelles, d’opérations d’équipements inhabituelles et d’autres aspects qui ne peuvent être prévus, malgré toutes les techniques d’analyse que nous avons à notre disposition.

En conclusion, je peux dire que l’investissement que représente l’implantation d’un programme de maintenance prédictive en vaut largement la peine pour la plupart des usines de fabrication. Toutefois, cela prend de la résilience, de la patience et de la persévérance pour obtenir un programme de maintenance prédictive qui produit les résultats attendus.

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