Contexte et enjeux
Ce client est une entreprise de haute technologie d’envergure internationale dans le secteur de la défense.
Le maintien en condition opérationnelle des systèmes industriels à moindre coût est devenu un facteur critique. Afin d’améliorer la productivité industrielle de son parc de machines, ce client a mis en place un système de suivi d’état de son aléseuse. Ce système de monitoring comprend un certain nombre de capteurs afin de pouvoir acquérir des connaissances sur l’état de santé de la machine. L’aléseuse est une machines-outils à commande numérique qui a la charge d’usiner des pièces uniques de très grande taille.
Dans ce contexte, ce client a fait appel à Assystem pour développer une solution de maintenance prédictive sur son aléseuse, afin de faire du juste-à-temps, anticiper les prochaines pannes et ainsi mettre en place les actions qui s’imposent comme la commande en avance de pièces de rechange pour éviter une trop longue indisponibilité de la machine.
Missions
Déploiement d’une approche de type PHM (Prognostics and Health Management) sur la machine. Ce concept de PHM et de maintenance prédictive complètent les activités traditionnelles de maintenance par une prise en compte plus proactive des défaillances.
- Mise en place d'un système de surveillance par le biais de capteurs pour la collecte d’informations sur les vibrations, la température, la pression, etc.
- Identification des différents schémas de fonctionnement et de dégradation
- Prévision de l'évolution de la dégradation du système afin de réaliser un pronostic
- Intégration de la solution développée sur un poste de supervision pour informer et guider l'opérateur sur l'état de santé de la machine et de ses sous-systèmes en temps réel, et ainsi lui indiquer quand et où la prochaine panne va survenir et sa nature.
Bénéfices clients
- Meilleur niveau de sûreté et de sécurité grâce à une détection précoce des dérives de la machine – exemples : un désalignement de la tête outil, une panne du circuit de refroidissement
- Augmentation de la fiabilité grâce à la remontée et l’analyse des données de santé de la machine en temps réel sur l’IHM (Interface Homme-Machine / du poste de supervision)
- Augmentation de la productivité et de la disponibilité de la machine via la commande des pièces de rechange grâce aux algorithmes de pronostics développés donnant l’endroit, le moment et la nature de la prochaine panne
- Gains financiers induits par la réduction de la très coûteuse maintenance corrective en anticipant les interventions et en organisant les arrêts de production
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