De nombreuses méthodologies ont été développées pour améliorer les procédés de production. Certaines se concentrent sur les compétences des opérateurs, d'autres ciblent l'amélioration du matériel associé à la production. Avec l'usage croissant des technologies de gestion et d'optimisation d'usine — IIoT et analytique d'usine intelligente — il est désormais possible d'améliorer radicalement les résultats de ces démarches.
Dans cet article, nous explorons comment la méthode TPM (Total Productive Maintenance) est renforcée par l'Internet industriel des objets (IIoT) et l'analytique d'usine intelligente.
Qu'est-ce que la maintenance productive totale (TPM) ?
La maintenance productive totale (TPM) est un système de fabrication qui vise à maintenir la productivité et la longévité des équipements en éliminant les Six pertes. Les Six pertes sont les principaux contributeurs à la baisse de productivité du point de vue des équipements. On les définit comme : arrêts non planifiés, arrêts planifiés, micro-arrêts, cycles lents, rejets de production et rejets au démarrage.
Explications plus détaillées de chaque perte définie par la TPM :
Arrêts non planifiés
Les arrêts non planifiés sont des périodes prolongées pendant lesquelles l'équipement devrait fonctionner mais reste inopérant à cause d'événements imprévus. Exemples : pannes, manque de matières, engorgements en amont ou en aval.
Arrêts planifiés
Les arrêts planifiés sont des périodes prolongées où l'équipement devrait fonctionner mais est à l'arrêt en raison d'un événement prévu. Exemples : changements de quart, maintenance de routine, ajustements d'outillage.
Micro-arrêts
Les micro-arrêts sont des arrêts courts (1 à 2 minutes) durant lesquels la production est interrompue pour résoudre un problème. Ils sont généralement réglés par l'opérateur sans impact majeur sur le procédé. Exemples : bourrages, mauvais paramètres, défauts de capteurs.
Cycles lents
Les cycles lents surviennent lorsque l'équipement tourne plus lentement que le temps de cycle idéal. Causes : inexpérience de l'opérateur, démarrage, arrêt.
Rejets de production
Les rejets de production sont des produits défectueux fabriqués pendant les opérations standards. Cela inclut les produits qui nécessiteraient plus de temps et de ressources pour devenir conformes. Causes possibles : erreur de l'opérateur, paramètres incorrects, qualité insuffisante.
Rejets au démarrage
Les rejets au démarrage sont des produits défectueux fabriqués durant les phases de démarrage, avant les opérations standards. Ils surviennent typiquement lors des changements de format mais peuvent apparaître à tout démarrage. Causes : changements de format, équipements avec cycles de préchauffage.
Comment l'IIoT et l'analytique d'usine intelligente améliorent la TPM
L'Internet industriel des objets (IIoT) est la connectivité de divers types d'équipements et de systèmes de contrôle via Internet. L'analytique d'usine intelligente est rendue possible par cette connectivité aux machines de production. Elle offre une liaison directe entre le comportement opérationnel des machines et des tableaux de bord analytiques accessibles aux décideurs dans un format personnalisable. Cela signifie que les praticiens de l'amélioration continue, les opérateurs et superviseurs de machines et la haute direction reçoivent exactement la bonne information, en temps réel, pour mieux remplir leur rôle.
L'IIoT et l'analytique d'usine intelligente augmentent de façon exponentielle l'efficacité des déploiements TPM. Le fait de disposer d'analyses en temps réel pour réagir aux aléas de production sous forme de temps d'arrêt peut générer de la valeur d'affaires et un ROI rapide. Avec le temps, utiliser l'IIoT pour collecter des données précises directement depuis les machines élimine les erreurs ou biais humains en remplaçant la saisie manuelle. Cela centralise aussi les données dans un seul endroit (votre logiciel d'analytique d'usine intelligente), à l'écart des documents papier ou des feuilles de calcul, afin de pouvoir les analyser dans la durée. L'analyse devient efficace : plus besoin de manipuler des feuilles de calcul en continu, il suffit de jeter un œil à un tableau de bord personnalisé qui donne une lecture immédiate de la situation à mesure qu'elle évolue.
C'est ainsi qu'on passe de la simple réaction à une donnée en temps réel — comme un incident ponctuel — à la production d'analyses à mesure que les données s'accumulent. La valeur de vos données augmente lorsque vous repérez et adressez des tendances de long terme plutôt que des incidents isolés. Votre entreprise passe progressivement d'un ROI rapide tiré de la compression des temps de réaction aux arrêts, à un ROI massif lié à l'optimisation de procédés entiers.
Avec l'IIoT connecté aux machines et des tableaux de bord d'analytique d'usine intelligente, vous repérez désormais des schémas de comportement des machines invisibles autrement. Dans notre article Feuille de route stratégique pour réussir l'IIoT, nous rappelons que le facteur de succès critique le plus souvent oublié dans les déploiements d'analytique d'usine intelligente est l'ancrage de l'initiative à un procédé d'amélioration reconnu. Comme la TPM est directement liée à l'optimisation des performances des machines que vous connectez, c'est un premier procédé tout indiqué pour y arrimer votre initiative.
Un déploiement d'analytique d'usine intelligente vous permettra d'agir sur l'ensemble des six pertes de la TPM.
Envie de mettre en place une solution d'analytique d'usine intelligente pour accélérer votre démarche TPM ?
