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With recent advances in IIoT and sensor technology, many manufacturers have implemented machine monitoring programs to extract the most value from their assets.

Modern machine monitoring solutions can do way more than calculate OEE and display engine temperature in real-time. Using AI, smart sensors, and the cloud, machine monitoring can give manufacturers a variety of predictive, diagnostic, and prescriptive analytics. Together, these present a holistic, real-time picture of a machine's performance across an operation.

Well, almost holistic.

Capture d'écran de l'application terminal machine sur tablette
Tulip's Suivi machine Tableau de bord

De nombreux systèmesSuivi machine ont un point aveugle flagrant : l'homme. Étant donné que la plupart des problèmes liés aux machines sont imputables à l'utilisation, et pas seulement à des facteurs mécaniques, Suivi machine doit tenir compte de la manière dont les opérateurs interagissent avec les actifs. Pour être vraiment efficace, Suivi machine doit suivre non seulement ce qui se passe dans une machine, mais aussi ce qui se passe autour d'elle.

En bref, l'industrie manufacturière a besoin d'une approche centrée sur l'homme à l'adresse Suivi machine.

Remettre l'humain à l'honneur

Pour expliquer à quoi ressemble une approche centrée sur l'humain à l'adresse Suivi machine , il est utile d'utiliser une métaphore. Considérons un scénario plus simple d'utilisation d'une machine partagée : deux colocataires qui partagent un vélo.

La colocataire A utilise le vélo pour se rendre au travail, tandis que la colocataire B l'utilise pour faire de l'exercice le week-end. A, la plus grande des colocataires, a besoin d'une selle haute, qu'elle règle donc avant chaque trajet. Elle fait la navette à un rythme tranquille sur des routes goudronnées et parcourt 10 miles au total en une semaine.

Lorsque la colocataire B fait du vélo, elle abaisse la selle pour l'adapter à sa taille. Et comme elle veut faire de l'exercice vigoureux, elle roule vite et fort sur des chemins de gravier. Au cours d'un seul week-end, elle peut parcourir entre 50 et 75 miles. À la fin de chaque week-end, elle nettoie la saleté du cadre et des cassettes et met de l'air dans les pneus par courtoisie pour la colocataire A.

Tous les 200 miles environ, les pneus doivent être remplacés, les freins resserrés et les dérailleurs ajustés. En cours de route, les deux colocataires effectuent un entretien préventif en resserrant les écrous desserrés, en veillant au remplissage des pneus et en évitant l'accumulation de débris dans la chaîne.

Merci de m'avoir accompagné dans cette métaphore. Voici où je veux en venir : Supposons que nous ne disposions que des données relatives aux performances et à l'entretien du vélo (kilomètres parcourus, conditions, réglages, mises au point). Pourrions-nous savoir quels facteurs ont le plus contribué à la dégradation et à la perte d'efficacité du vélo ? Si notre vélo était équipé d'une installation haut de gamme ( Suivi machine ), nous pourrions surveiller les kilomètres parcourus, le temps d'utilisation du vélo par les colocataires et le régime de chacun d'entre eux lorsqu'ils roulent.

Ces informations sont-elles suffisantes pour prévoir les défaillances potentielles ? Sont-elles suffisantes pour permettre aux colocataires de déterminer les mesures à prendre pour prolonger la durée de vie du vélo ? Par exemple, comment savoir si les colocataires nettoyaient correctement le vélo ? Ont-ils toujours mis de l'air dans les pneus ? L'entretien de routine est-il réellement effectué, et lorsqu'il l'est, est-il bien fait ? L'un des colocataires exerce-t-il une pression supplémentaire sur le pétale ? Les deux colocataires le rangent-ils correctement ?

Ce que je veux montrer, c'est qu'il existe une longue liste de facteurs potentiels d'utilisation de la machine qui peuvent contribuer à une mauvaise efficacité de la machine et à une durée de vie des pièces inférieure à la durée optimale.

Et ceci pour une machine (relativement) basique. À ce stade, vous n'aurez aucun mal à imaginer comment cette idée peut être transposée à une machine industrielle complexe telle qu'une machine à commande numérique.

Opérateur scannant le code QR sur l'interface machine DMG Mori CELOS
Holistic Suivi machine combine les données humaines et les données de la machine pour obtenir des informations exploitables.

Si vous vous contentez de surveiller la vitesse de la broche, l'état de l'outil, la température du moteur et la température ambiante, les vibrations et d'autres paramètres de la machine, disposez-vous vraiment d'une vue d'ensemble ? Ou avez-vous besoin d'un moyen de vous assurer que les outils ont été réglés correctement, que les changements ont été effectués conformément aux prescriptions, que les machines ont été entièrement nettoyées entre les passes et que la maintenance a été effectuée conformément au calendrier et aux spécifications ?

En fin de compte, surveiller les machines signifie surveiller la façon dont les humains utilisent les machines. Au mieux, Suivi machine ne se contente pas de fournir un ensemble de chiffres sur les performances et l'état de santé des machines. Il fournit aux ingénieurs les informations dont ils ont besoin pour prendre des décisions qui apportent de la valeur à l'entreprise. Il s'attaque aux causes profondes.

Si vous ne tenez pas compte du plus grand nombre de facteurs qui expliquent les retards de performance, tirez-vous vraiment le meilleur parti de votre site Suivi machine?

TulipLa plateforme d'opérations de première ligne d'EADS vous permet d'avoir une visibilité totale sur l'ensemble de vos opérations. Curieux de savoir comment Tulip peut vous aider à mettre en place une approche centrée sur l'humain à Suivi machine? Prenez contact avec nous pour une démonstration.

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Illustration d'un jour dans la vie d'un CTA