De la maintenance à la gestion des actifs

Nous nous dirigeons vers un système de gestion des actifs pour notre parc de machines. Nous gérons et contrôlons l'ensemble du cycle de vie de nos actifs. C'est ainsi que nous évoluons vers des installations fiables au meilleur coût possible.

Stratégie de maintenance

Brecht Kestemont, chef de département Parc des machines : « Notre stratégie de maintenance comporte quatre niveaux. Le niveau réactif recouvre la réparation et l'entretien traditionnels. La maintenance basée sur le temps correspond au niveau préventif. Nous effectuons également une maintenance prédictive qui repose sur des données et des mesures de différents capteurs. La Reliability Centered Maintenance (RCM) constitue le dernier niveau. Avec cette méthode, nous optimisons la maintenance et augmentons la fiabilité de notre parc de machines. »

Pour chaque machine, nous élaborons une stratégie et un plan d'action en concertation avec nos partenaires internes, comme les centres de distribution et les sites de production où nous tranchons le fromage ou torréfions le café. D'une installation à l'autre, nous ne mettons pas toujours l'accent sur les mêmes éléments. Dans certains cas, nous sommes particulièrement attentifs aux coûts opérationnels, dans d'autres, la disponibilité importe davantage. Bien sûr, nous sommes suffisamment flexibles pour faire face à des changements soudains. Nous préservons ainsi la chaîne lorsqu'une productivité accrue ou un contrôle plus strict des coûts sont nécessaires.

Du subjectif à l'objectif

Dans le passé, nous nous basions souvent sur notre sentiment quant au fonctionnement d'une machine. Cette impression ne correspond pas toujours aux données. Brecht : « C'est pourquoi nous retirons cette subjectivité de notre classement de criticité : qu'est-ce qui est critique et qu'est-ce qui l'est moins ? Pour cela, nous ne nous basons pas uniquement sur les données générées par la machine elle-même : nous combinons ces heures de fonctionnement et ces capteurs de température et de vibration avec les rapports de travail et les données relatives aux interventions de nos techniciens. Cela nous donne une image plus complète du fonctionnement de l'installation et des points qui pourraient poser problème. »

« Nous misons donc de plus en plus sur une "maintenance guidée par les données". Ces données jouent un rôle croissant dans nos stratégies de maintenance. Aujourd'hui, des mesures de température, de vibration et de bruit, entre autres, sont déjà effectuées pour déterminer le Potential Failure Interval. Nous voulons rendre nos machines encore plus intelligentes grâce à des capteurs et des composants supplémentaires qui génèrent des données. »

Prêts pour l'avenir

Dans la prochaine phase, nous souhaitons évoluer vers l'Internet des objets et l'intelligence artificielle. Par exemple, nous voulons analyser les causes des défaillances par le biais de corrélations dans les données. « C'est ainsi que nous passons à l'apprentissage artificiel. Nous portons tout au niveau supérieur pour pouvoir bénéficier d'alarmes automatiques et d'une planification orientée vers l'action. De cette façon, nous pouvons envoyer des personnes avant même que les machines et les chaînes de production ne tombent en panne. C'est là tout l'intérêt de la maintenance prédictive », conclut Brecht.

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