Et demain, quelle maintenance ?

Prof. Pierre Dehombreux, Université de Mons, Service de Génie mécanique - 10 ans de 4.0

Les environnements industriels 4.0 regroupent, au sein d’une plateforme de coordination logistique et de pilotage des moyens de production, des systèmes électroniques et informatiques autonomes – les systèmes embarqués -, des capteurs communiquant leurs données sur des services internet – Industrial Internet of Things ou IIoT -  qui assurent une interconnexion sécurisée de bases de données, services digitaux et interfaces hommes-machines multimodales. Les décisions de pilotage des systèmes de production tirent profit des informations de détection de défauts, de diagnostic et de pronostic générées par les moyens de l’intelligence artificielle appliqués au traitement de données massives (Big data).

Le forum wallon de la maintenance de juin 2021 a permis d’apprécier la réalité que prend progressivement cette révolution 4.0 au sein de plusieurs services de maintenance. Priorité est accordée à la révision de la gestion des données issues de la production et de la maintenance, dans ses différentes phases : collecte, stockage, partage, analyse.

Certes, il reste encore une large marge de progression pour un déploiement 4.0 généralisé et abouti.
Ainsi, la maintenance prévisionnelle (pour les puristes) ou prédictive (pour les autres), qui vise à estimer la durée avant l’occurrence d’une défaillance n’est appliquée que dans un nombre encore restreint d’équipements industriels. La maintenance préventive conditionnelle permet de déclencher une action de maintenance avant que la défaillance ne se produise, sur base du relevé périodique ou continu d’un ou de plusieurs indicateurs de dégradation (niveau vibratoire, température, …). La maintenance prévisionnelle va plus loin que cette dernière car elle ambitionne d’estimer, pour un composant ou un système, le laps de temps avant l’occurrence de sa défaillance. La maintenance préventive conditionnelle est basée sur une comparaison d’indicateurs avec des valeurs seuils d’alerte ; la maintenance prévisionnelle extrapole leur évolution pour fournir un pronostic, c’est-à-dire une estimation de la durée de vie résiduelle (residual useful lifetime RUL). Des résultats probants ont pu être obtenus sur des éléments de machines simples, comme des paliers à roulements, ou des outils de coupe utilisés en usinage. 

Figure 1. Comparaison des maintenances corrective, préventive et prévisionnelle.

La maintenance prévisionnelle est certainement amenée à se développer par l’intégration de capteurs et de systèmes de contrôle dans les éléments de machines. Un bel exemple – qui est une application automobile répandue du 4.0 - est l’intégration de capteur de pressions des pneus (Tire Pressure Monitoring System TPMS) qui permet au conducteur d ‘être informé d’une fuite susceptible de dégénérer en accident suite à la perte de stabilité qu’elle entraîne. L’implémentation 4.0 de ce TPMS sera aboutie lorsque cette détection d’anomalie sera assortie d’un kilométrage que l’on peut effectuer sans danger (ce qui correspond au pronostic lié à la maintenance prévisionnelle), ou mieux encore, d’une recommandation d’effectuer un contrôle auprès d’un garage localisé non loin de votre trajet et indiqué sur le GPS du véhicule. Cette dernière étape constitue l’exemple de la maintenance de demain et que l’on désigne sous l’appellation de maintenance prescriptive : une maintenance qui est assortie de recommandations sur les décisions à prendre, non seulement en fonction de l’état de santé du système, mais aussi des contraintes et possibilités du moment.

Une avancée notable de l’industrie 4.0 tient au fait qu’elle conduit au décloisonnement de la production et de la maintenance, puisque ces activités alimentent désormais des bases de données exploitées pour un objectif commun : assurer la performance des assets (ou actifs).

4 axes fondamentaux du 4.0

La maintenance est reconnue pleinement comme un levier de la performance d’un système de production de biens ou de services. Elle ne se résume pas à un ensemble d’interventions techniques. Elle doit s’organiser autour de 4 axes :

• un axe stratégique menant à des objectifs clairement ciblés : classiquement : fiabilité, disponibilité, coût, qualité, délai, sécurité, mais intégrant à présent ceux du développement durable ;
• un axe méthodologique où une politique de maintenance globale est réfléchie en fonction des objectifs : Reliability-centered maintenance, Total Productive Maintenance, 6 sigma, excellence opérationnelle, Value Driven Maintenance : quel que soit le cadre, l’amélioration continue y trouvera toujours sa place dans une démarche participative ;
• un axe technologique :IIoT, Big Data, intelligence artificielle : les outils actuels sont prodigieux, à condition d’être utilisés pour des besoins de reporting, de détection, de diagnostic ou de pronostic clairement établis dans la politique de maintenance mise en place ;
• un axe humain : plus que jamais, le respect des hommes et femmes qui font la maintenance, quelle que soit la nature de l’action, est indispensable à la réussite du projet de performance industrielle, et ce d’autant plus que l’on attend de lui une compréhension de plus en plus globale des enjeux et des compétences de plus en plus pointues. Culture d’entreprise et leadership sont essentiels. L’hybridation annoncée du travail post-covid amènera les entreprises à repenser en profondeur l’organisation du travail.

L’on se plaint volontiers de la difficulté de susciter des vocations en maintenance, eu égard à son image passéiste tenace des mains plongées dans le cambouis. La maintenance respecte le travail humain, contribue à la santé économique des entreprises et surtout, permet d’atteindre, par sa chasse aux pertes, les réductions attendues de consommation d’énergie et de matières. 

Le monde de la maintenance doit davantage communiquer sur l’axe du développement durable et sur son utilité sociétale. Ne faudrait-il pas adopter des KPI qui rendent mieux compte de ces objectifs ? … Voilà de quoi poursuivre les débats au sein de la BEMAS et au-delà !

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