La fabrication de produits alimentaires est l'une des industries les
plus réglementées aux États-Unis et dans le monde. La raison
ultime de toute cette surveillance réglementaire est évidente :
prévenir la contamination des aliments.
Des mesures solides et de classe mondiale de maintenance sont
nécessaires pour garantir les normes les plus élevées de sécurité
des aliments. La maintenance se présente sous des formes à la fois
réactives et proactives. L'accent doit cependant être mis sur ce
dernier, car réagir à un problème de maintenance dans une
installation de production alimentaire pourrait signifier qu'une
contamination s'est déjà produite. Cet article fournira un bref
aperçu de la façon dont la maintenance prédictive change le visage
de la fabrication alimentaire.
Fondamentaux de la maintenance prédictive
La maintenance prédictive est une approche proactive du management
de la maintenance, et comme son nom l'indique, l'objectif est d'aider
à prévoir quand la maintenance doit être effectuée. Il s'agit
d'une forme de maintenance basée sur les données conçue pour
analyser l'état actuel des équipements et des machines afin de
planifier les interventions nécessaires.
La maintenance prédictive y parvient en utilisant des analyses
prédictives qui estiment les points de défaillance (futurs)
potentiels. L'objectif est alors de programmer une maintenance
corrective avant la probabilité que ces points de défaillance se
produisent. La maintenance peut ainsi être planifiée à l'avance,
et au moment le plus pratique et le plus économique. D'autres
aspects de cette maintenance incluent la surveillance de l'état,
l'évaluation de la santé et les pronostics.
La maintenance prédictive présente de nombreux avantages, notamment
:
- Permettre la détection précoce des pannes, c'est-à-dire arrêter
les pannes imminentes
- Réduction du risque de perturbations de la production et des temps
d'arrêt
- Amélioration des performances des actifs liés à la production
- Optimiser la durée de vie des machines et équipements
- Économies globales sur les coûts de production grâce à une plus
grande efficacité des actifs
Des coûts de maintenance plus rentables sont un autre avantage. Il a
été estimé que la maintenance prédictive peut réduire le temps
moyen de réparation (MTTR) de 60%. Le
MTTR est calculé en divisant la durée totale d'interruption causée
par des pannes par le nombre total de pannes.
Technologie de maintenance prédictive
La maintenance prédictive est centrée sur l'équipement qui doit
constamment surveiller, enregistrer et analyser l'équipement, connu
sous le nom de surveillance de l'état. La technologie intelligente
est au cœur d'une grande partie de cette technologie prédictive, y
compris l'Internet
industriel des objets (IIoT), l'intelligence artificielle (IA) et
l'apprentissage automatique. Une plate-forme IIoT peut être
connectée à une multitude de capteurs et de sondes sans fil qui
surveillent toute chose dans les opérations de transformation des
aliments, de la température et de la conductivité aux niveaux de
vibration et de pression.
Ces technologies permettent d'interconnecter les systèmes de
surveillance et les données d'action en tandem les unes avec les
autres. Ainsi, par exemple, un capteur piloté par l'IA dans un
système de filtration peut collaborer en temps réel avec d'autres
capteurs, de sorte que l'analyse et l'agrégation des données à
l'échelle de la production puissent être effectuées en continu.
- Instruments d'analyse de l'huile : les accumulations ou les fuites
d'huile peuvent nuire à l'équipement. Dans la fabrication
alimentaire, cette instrumentation est principalement utilisée pour
les équipements utilisant de l'huile, tels que les systèmes
hydrauliques, les compresseurs, les bandes transporteuses et les
systèmes de réfrigération.
- Capteurs de température : cette méthode mesure les «points
chauds» dans les équipements électroniques ou ceux dotés de
circuits électriques, ce qui peut indiquer une surchauffe ou une
fusion imminente dans l'équipement.
- Capteurs d'analyse des vibrations : la méthode calcule s'il y a
des changements significatifs par rapport aux vibrations typiques
d'une machine. Les déviations concernant les vibrations, telles que
celles à proximité des vannes ou des moteurs, permettent une
détection précoce d'un dysfonctionnement potentiel.
Industrie 4.0 et maintenance prédictive dans l'industrie
alimentaire
Les usines de fabrication alimentaires s'efforcent de devenir plus
intelligentes et plus efficaces. L'industrie 4.0 est le prochain
niveau d'industrialisation, basé sur le cloud computing,
l'automatisation, la connectivité et de grandes quantités de
données numériques. Lorsque l'industrie 4.0 est associée au
travailleur connecté, ils forment l’«usine
intelligente».
L'usine intelligente se définit par son haut niveau de
digitalisation, notamment dans le contrôle des machines et des
processus de production. Pour ce faire, il utilise des capteurs et
des sondes liés à l'IIoT local et pilotés par l'IA, le ML (machine
learning ou apprentissage automatique) et le cloud computing afin que
la collecte et l'analyse de données en temps réel puissent être
effectuées et analysées par des personnes.
Cela vous semble familier ? Il n'est pas étonnant que la maintenance
prédictive soit conçue sur mesure pour l'usine de fabrication
d'aliments numérisée et intelligente.
S'il subsiste des doutes quant à la viabilité d'une usine de
fabrication de produits alimentaires mettant en œuvre la maintenance
prédictive, alors considérez ceci : selon une étude
du McKinsey Global Institute, on estime que la mise en œuvre de la
maintenance prédictive dans l'ensemble de la fabrication réduira
les coûts d'usine jusqu'à 40% et se traduisent par entre 240 et 627
milliards de dollars d'économies pour l'économie américaine.
En fin de compte, la maintenance prédictive joue un rôle central
dans la sécurité des aliments. Ce sera sûrement un moyen de
premier plan par lequel les scandales de contamination alimentaire
qui continuent de frapper l'industrie pourront être évités à
l'avenir.
A propos de l’auteur
Depuis plus de 30 ans, Eric
Whitley est un leader remarquable dans le domaine de la fabrication.
En plus des nombreuses publications et articles qu'il a écrits sur
divers sujets de fabrication, vous le connaissez peut-être pour ses
efforts à la tête de l'effort de maintenance productive globale
chez Autoliv ASP ou pour son implication dans les programmes de
certification de management
à l'Ohio State University, où il a servi en tant que membre
auxiliaire du corps professoral. Après une longue carrière en tant
que consultant en fiabilité et en amélioration des affaires, Eric a
rejoint L2L, où
il occupe actuellement le poste de directeur de la fabrication
intelligente. Son rôle dans ce poste est d'aider les clients à
apprendre et à mettre en œuvre l'approche pragmatique et simple de
L2L en matière de transformation numérique d'entreprise.
Commentaire
Oui à
la maintenance préventive, mais surtout il faut investir dans la formation des
personnels car souvent ces mêmes personnels ont le nez dans le
guidon, et ne voient pas les erreurs et donc certains scandales.
Aux lecteurs du blog
La
revue PROCESS
Alimentaire
censure pour une triste question d’argent les 10 052 articles
initialement publiés gracieusement par mes soins de 2009 à 2017 sur
le blog de la revue, alors que la revue a bénéficié de la manne de
la publicité faite lors de la diffusion de ces articles. La revue
PROCESS
Alimentaire
a fermé le blog et refuse tout assouplissement. Derrière cette
revue, il faut que vous le sachiez, il y a une direction aux éditions
du Boisbaudry, pleine de mépris, et un rédacteur en chef complice !
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