Impact de l évolution technique de la maintenance intelligente

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1 Impact de l évolution technique de la maintenance intelligente Prof. Pierre Dehombreux Service de génie mécanique Impact de l évolution technique de la maintenance intelligente Pourquoi s intéresser à l évolution de la maintenance dans un contexte contracting? «Externaliser ce qui est non compétitif et non stratégique» Actions à haute technicité : Compétences et qualifications des opérateurs Outillage spécialisé Disponibilité de pièces de rechange non standardisées Évolution technique de la maintenance Environnement de l activité industrielle : compétition et stratégie globales Domaines technologiques de plus en plus spécialisés Formations et certifications Intégration des technologies dans les équipements, produits et services 2 1

2 Vision prospective de la maintenance Évolution de la maintenance Définition de la maintenance intelligente Quelques évolutions significatives Conclusions: évaluation des conséquences 3 Une définition de la maintenance La maintenance est l ensemble de toutes les actions techniques, administratives et de management durant le cycle de vie d un bien, destinées à le maintenir ou à le rétablir dans un état dans lequel il peut accomplir la fonction requise. (AFNOR, 2001) La performance devient l obsession du XXIe siècle. La maintenance a pour objectif d assurer la performance d un système de production, en respectant le coût et le délai prévus. (Mechin, 2007) Objectifs Moyens Efficience Résultats Source: O. Sénéchal, Pilotage des systèmes de production vers la performance globale, Thèse d habilitation,

3 Performance et maintenance intelligente: mode ou (r)évolution? Voiture intelligente (Nissan) Maison intelligente (Tron) Implants médicaux intelligents (Intmedimplants) Perception Analyse Adaptation Tickets de caisse intelligents (TicketMarketing) Systèmes de production intelligents 5 Une brève histoire de la maintenance Avant Après Manufacture Mécanisation Automatisation Globalisation Correctif Préventif Préventif Prévisionnelle systématique conditionnel Longévité, disponibilité, coûts Sûreté de fonctionnement Surveillance et diagnostic Optimisation maintenance RCM, TPM, 6 humain Adapté de G. Wayenbergh, L. Pintelon, 2002, International Journal of Production Economics, 77, Pronostic GMAO ERP, TIC MMIS Performance globale e-business Mal nécessaire Service technique Valeur ajoutée Partenariat Intervention Opération Tactique et stratégie Stratégie globale 6 3

4 Un cadre pour la gestion de la maintenance Correctif Préventif systématique Préventif conditionnel Soutien aux autres départements Planification et ordonnancement et politique d exécution Stratégique Pourquoi? Ordres de travail Rapports d intervention Qui? Quoi? Enregistrement Base de connaissance Inspiré par Crespo Marquez & Gupta, 2006, Omega, 34, Opérationnel Tactique Comment? Evaluation performances locales Optimisation Organisation Globale Vision à long terme Données management : performance globale tendances, marchés,. 7 Une définition de la maintenance intelligente La maintenance intelligente : l ensemble des technologies, compétences et méthodes permettant de décider de la meilleure stratégie de maintenance à partir de l analyse de l ensemble des données crelatives au bien et à son environnement. Première spécificité: globalisation Le champ d investigation ne se limite plus à l objet technique Contexte socio économique Intégration des clients et partenaires: coordination coopération négociation 8 4

5 Une définition de la maintenance intelligente La maintenance intelligente : l ensemble des technologies, compétences et méthodes permettant de décider de la meilleure stratégie de maintenance à partir de l analyse de l ensemble des données relatives au bien et à son environnement. Deuxième spécificité: exploitation de toutes les données (big data) relatives au bien à maintenir collation données exploitation / maintenance surveillance / diagnostic / pronostic relatives à son environnement décloisonnement maintenance / production aspects économiques 9 Une définition de la maintenance intelligente La maintenance intelligente : l ensemble des technologies, compétences et méthodes permettant de décider de la meilleure stratégie de maintenance à partir de l analyse de l ensemble des données relatives au bien et à son environnement. Troisième spécificité: transformation des données en informations utiles à la prise de décision Intelligent Data Analysis Data Mining Gestion des incertitudes et erreurs Outils d aide à la décision multicritère 10 5

6 Une définition de la maintenance intelligente La maintenance intelligente : l ensemble des technologies, compétences et méthodes permettant de décider de la meilleure stratégie de maintenance à partir de l analyse de l ensemble des données relatives au bien et à son environnement. Quatrième spécificité: information : «tout»«partout»«tout de suite» communication entre sites, partenaires, clients distants partage d informations et de ressources intégration de capteurs aux systèmes techniques assistance multimédia aux opérateurs transformation des données en informations utiles à la prise de décision 11 Une définition de la maintenance intelligente La maintenance intelligente : l ensemble des technologies, compétences et méthodes permettant de décider de la meilleure stratégie de maintenance à partir de l analyse de l ensemble des données relatives au bien et à son environnement. Cinquième spécificité: apport méthodologique progressif et continuel pas de remise en cause des apports précédents, plutôt comme une consolidation technologique (phase de maturité) La maintenance reste une affaire d hommes et de femmes! 12 6

7 Un cadre technologique Évolution de la maintenance Définition de la maintenance intelligente Quelques évolutions significatives Conclusions: évaluation des conséquences 13 Un cadre technologique Maintenance prévisionnelle d outils de coupe basée sur l analyse vibratoire Maintenance prévisionnelle basée sur un modèle de dégradation adaptatif Globalisation qualité / fiabilité 14 7

8 Estimation de l usure d outils de coupe Z y X Filtrage Sous-échantillonnage Analyse spectrale singulière pseudo-locale + reconstruction Filtrage passe bande 15 Méthodes de diagnostic Rapport d intervention Connaissances d experts Modèle physique Informations sur le processus Base de données (objets, attributs, temps, états) Archivage Apprentissage Mise à jour Archivage Décision Détection Localisation Diagnostic Traitement données Archivage Capteurs 16 Faculté Polytechnique de Mons Prof. Pierre Dehombreux 8

9 Estimation de l usure d outils de coupe Etat particulier Symbole Effectif Base de données de faible taille Plaquette neuve N 22 Faible usure U1 7 Usure modérée ou avancée U2 6 Bourrage copeau BC 4 Sélection des caractéristiques RC Hz; RC Hz; RC Hz; Avance A Passage à vide V 4 17 Estimation de l usure d outils de coupe RC1 RC5 y G y y G y r G r r G r v = B k k G G r k y k B = 1 AV. A = avance V = vitesse coupe 18 9

10 Estimation de l usure d outils de coupe Plaquette neuve N Faible usure U1 Usure modérée ou avancée U2 Bourrage copeau BC Passage à vide V 19 Estimation de l usure d outils de coupe Analyse statistique : variables permettant une classification Plaquette neuve Faible usure N U1 Analyse effectuée avec PEPITo Usure modérée ou avancée Bourrage copeau Passage à vide U2 BC V 20 10

11 Estimation de l usure d outils de coupe Arbre de décision RC3_2000_4000 <0,093 RC3_2000_4000 <0,379 RC5_4000_6000 <0,419 U2 Avance <0,252 Plaquette neuve Faible usure Usure modérée ou avancée Bourrage copeau Passage à vide N U1 U2 BC V V RC1_4000_6000 RC3_2000_4000 N <0,0677 <0,789 BC N U1 N Taux de succès N U1 U2 BC V Arbres de décisions 73% 100% 100% 50% 50% 21 Un cadre technologique Maintenance prévisionnelle d outils de coupe basée sur l analyse vibratoire Maintenance prévisionnelle basée sur un modèle de dégradation adaptatif Globalisation qualité / fiabilité 22 11

12 Maintenance prévisionnelle Dr Ir Christophe Letot Faculty of Engineering l Machine Design and Production Department 23 Case studies 1. Wear of machining pads (collaboration with INSA Val de Loire France) Flank wear criterion VB = 0,3 mm Dr Ir Christophe Letot Faculty of Engineering l Machine Design and Production Department 24 12

13 Case studies 1. Wear of machining pads (collaboration with INSA Val de Loire France) 30 pads with the same cutting parameters Evolution of flank wear and active power for each minute of machining Dr Ir Christophe Letot Faculty of Engineering l Machine Design and Production Department 25 Case studies 1. Wear of machining pads Degradation based reliability (VB) Statistical distribution of VB over time «Percentile» computation for each pad C. LETOT, R. SERRA et P. DEHOMBREUX, Fiabilité actualisée de plaquettes d usinage afin d estimer leur durée de vie à partir de données de dégradation, Actes du 18 ème Congrès λμ, Tours (France), Dr Ir Christophe Letot Faculty of Engineering l Machine Design and Production Department 26 13

14 Un cadre technologique Maintenance prévisionnelle d outils de coupe basée sur l analyse vibratoire Maintenance prévisionnelle basée sur un modèle de dégradation adaptatif Globalisation qualité / fiabilité 27 Maintenance basée sur la qualité Matière première Production Produit fini Qualité Qualité produit Maintenance Statut des équipements Objectifs : Optimiser de manière conjointe les stratégies de maintenance et de contrôle qualité Arnaud Lesage Faculté Polytechnique Service de Génie Mécanique Institut Risques 28 14

15 Echantillon de n produits finis toutes les d heures Utilisation des cartes de contrôle x Surveillance du paramètres qualité Information : Moyenne Limites de contrôle Contrôle qualité Arnaud Lesage Faculté Polytechnique Service de Génie Mécanique Institut Risques 29 Impact du délai Intégration du délai d obtention des résultats des tests qualité Arnaud Lesage Faculté Polytechnique Service de Génie Mécanique Institut Risques 30 15

16 Logique de simulation PROCESS (Re)starting of the manufacturing process: - Continuous production of ρ items per hour - Quality characteristic x is represented by a random normal variable QUALITY CONTROL x -control chart: t detect = Detection of an event including delay for results delivery t detect > τ t detect < τ EVENTS & FAILURES GENERATION Defect generating bad quality Failure generating a system shutdown t fail = time of failure t fail > τ t fail <(t detect, τ) No event detected PM = T 2 h Event detected No failure occurs PM = T 2 h Failure occurs CM = T 4 h False alarm detection = T 1 h Real defect QM = T 3 h MAINTENANCE ACTIONS τ = Preventive Maintenance period T 1 <T 2 <T 3 <T 4 Arnaud Lesage Faculté Polytechnique Service de Génie Mécanique Institut Risques 31 Etude de cas numérique Coût total Coût total Coût minimum pour τ = 40 h et d = 4 h Arnaud Lesage Faculté Polytechnique Service de Génie Mécanique Institut Risques 32 16

17 Un cadre technologique Maintenance prévisionnelle d outils de coupe basée sur l analyse vibratoire Maintenance prévisionnelle basée sur un modèle de dégradation adaptatif Globalisation qualité / fiabilité 33 Modélisation des dégradations Axes de progrès Modes de dégradation simples et combinés Physic of failure Conception d unités de production Ingénierie des besoins Définition des performances attendues Implantation du système de production (flexible, agile, autonome, coopératif, distribué, ) intégration de systèmes complexes Collecte de données Capteurs Mesures opérationnelles Centralisation des données Bases de données Gestion des connaissances Faculté Polytechnique de Mons Prof. Pierre Dehombreux 34 17

18 Transmission des données Axes de progrès Télécommunications réseaux sécurisés Multimedia interfaces homme machine Analyse des données Traitement du signal Validation des données, fusion de données, data mining Fiabilité statistique Health management: détection, diagnostic, pronostic Décisions et actions Contrôle des processus Recherche opérationnelle Aide à la décision intégration du risque et des incertitudes Stratégies de maintenance Valorisation des acteurs humains dans un projet d entreprise 35 Conclusions Pourquoi s intéresser à l évolution de la maintenance dans un contexte contracting? Externaliser ce qui est non compétitif et non stratégique : En maintenance, la frontière n est pas si claire car la maintenance est le levier de notre performance industrielle Et la performance est globale Actions de maintenance à haute technicité : Diversité des compétences et qualifications des opérateurs Équilibre à trouver entre stratégie globale et actions locales Faculté Polytechnique de Mons Prof. Pierre Dehombreux 36 18

19 Questions Réponses Faculté Polytechnique de Mons Prof. Pierre Dehombreux 37 19

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