La solution connectée de Belden : poser les bases de la maintenance prédictive dans la fabrication
L’usine Belden de Richmond, qui existe depuis 95 ans, a résisté à l’épreuve du temps. Chaque jour, un mélange de nouveaux équipements et de machines vieilles de 70 ans produit des fils et des câbles pour répondre à la demande croissante du marché américain.
Cependant, l’usine a dû faire face à plusieurs défis qui ont mis son succès en péril, notamment :
- Temps d’arrêt coûteux dus à une maintenance non planifiée et à des pièces de rechange difficiles à trouver
- Une main-d’œuvre partant à la retraite composée d’employés compétents et une pénurie de travailleurs qualifiés pour les remplacer
- Un manque de connectivité et de visibilité des machines
- Un nombre important de machines anciennes et obsolètes en service
La conclusion? L’usine de Richmond devait trouver un moyen d’éliminer les temps d’arrêt imprévus, de réduire sa dépendance à l’égard d’une main-d’œuvre qualifiée et de produire de manière fiable davantage de fils et de câbles.
La vision avant-gardiste de Richmond
Bien que l’équipe de Richmond ait régulièrement prévu du temps pour évaluer et réparer l’équipement, il y avait encore des défaillances surprises occasionnelles entraînant de longs retards de production. Compte tenu de l’âge de certaines machines, la difficulté à localiser les pièces de rechange pourrait retarder les réparations. Pour passer à l’étape suivante de sa transformation numérique, l’équipe a reconnu la nécessité de passer à la maintenance prédictive.
Le modèle prédictif optimise le processus de maintenance. Il utilise les tendances issues des informations sur les données pour identifier les problèmes d’équipement potentiels avant qu’ils ne surviennent. Cette approche fournit un avertissement préalable sur la nécessité de commander et de préparer des pièces de rechange.
L’équipe avait déjà commencé à moderniser l’usine. Ils avaient remplacé certaines machines plus anciennes et utilisaient un logiciel tiers et une solution « maison » pour suivre les performances de l’équipement, mais ces solutions ne fournissaient qu’une vue limitée du fonctionnement global et ne pouvaient pas être mises à l’échelle. Pour réduire les temps d’arrêt et accroître l’efficacité, ils avaient besoin de connecter et de collecter les données d’un plus grand nombre de machines. Les responsables d’usine se sont tournés vers les consultants en ingénierie des données du Centre d’innovation client (CIC) de Belden pour obtenir de l’aide.
Belden : un partenaire guide vers l’automatisation des opérations
Comme beaucoup de friches industrielles, l’usine de Richmond dispose d’une myriade de machines et d’appareils de différents millésimes et marques. Connecter des équipements et extraire, faire converger et contextualiser les données ne serait pas facile. Mais déchirer et remplacer tous les équipements existants n’était pas une option.
L’équipe du CIC, forte d’une expertise approfondie et d’une orientation claire sur les résultats opérationnels requis, a conçu une infrastructure réseau personnalisée capable de connecter et de capturer efficacement et en toute sécurité les données OT de chaque machine. Ils ont agi comme un véritable partenaire tout au long du processus, fournissant des conseils et un soutien constants à l’équipe de Richmond.
« Il s’agit vraiment d’évaluer ce qui était déjà là. En prenant ces anciens systèmes et en utilisant nos solutions internes pour fournir un moyen d’intégrer ces systèmes existants dans un domaine plus industriel 4.0. » - Consultant en solutions CIC Belden
Premiers pas et apprentissages
Les consultants en automatisation numérique du CIC et les dirigeants de l’usine de Richmond ont identifié des objectifs opérationnels. Les consultants ont interviewé des responsables des opérations et des contrôleurs d’usine afin de recueillir des données sur l’impact potentiel de l’amélioration de la visibilité et de la maintenance et ont aidé à calculer un retour sur investissement cible pour le projet pilote. L’information a été utilisée pour élaborer une analyse de rentabilisation interne en vue de l’approbation de la haute direction.
La conception de cette preuve de valeur a été un processus critique et ciblé. Il a permis de s’assurer que le projet pilote était étroitement harmonisé avec les principaux objectifs opérationnels.
À la lumière de l’évaluation de l’équipe de CIC, celle-ci de Richmond a décidé de mener le projet pilote sur des lignes de production à volume élevé et à marge élevée qui présentaient d’importants arriérés. Toute capacité acquise générerait des revenus supplémentaires. Les lignes comprenaient également une variété d’équipements plus anciens. « L’idée était que si nous pouvions le mettre en œuvre avec succès ici, nous serions en mesure de copier et coller le processus et la configuration dans d’autres zones de l’installation assez facilement », explique le directeur de la qualité de Richmond.
La portée globale était la suivante :
- Construire une infrastructure réseau robuste et sécurisée et la connecter à l’équipement
- Installer des capteurs sur les moteurs et les équipements mécaniques pour commencer à collecter des données pour la maintenance préventive
- Analyser les données pour identifier les tendances et les indicateurs de dérive en dehors des tolérances qui suggèrent des défaillances imminentes, et prendre des mesures d’évitement
Le projet pilote a été un succès. L’objectif initial de l’OEE était de 56,5 %. À ce jour, le déploiement a permis de porter l’OEE à 62 %, et ce chiffre est en augmentation.
En huit mois, l’équipe de Richmond a recueilli environ 300 Go de données à partir de 150 capteurs. Ils ont détecté des composants à risque tels que des lectures de vibrations anormales dues à des problèmes d’alignement de la courroie. Et certaines des données pourraient être utilisées pour d’autres cas d’utilisation. Dans le cadre de la deuxième phase, l’équipe travaille avec Amazon Web Services (AWS) pour améliorer le système et contextualiser les lectures des capteurs pour plus d’informations.
Un élément essentiel pour le succès du pilote ? Collaboration. Le CIC a travaillé avec des personnes de l’ensemble de l’entreprise : superviseurs, opérateurs et responsables d’usine, ainsi qu’avec des équipes informatiques et opérationnelles tout au long des phases de conception, de construction et de mise en œuvre. Les commentaires ont été positifs et l’adoption est élevée.
Perspectives d’avenir et rôle de Belden
Les responsables de l’usine déterminent quelles données sont nécessaires avant d’étendre le projet pilote à l’usine et à d’autres installations. Ils prévoient :
- Étendre les initiatives OEE et collecter davantage de données pour la maintenance prédictive dans le reste de l’installation d’ici la mi-2024
- Développer des analyses de niveau supérieur pour la maintenance préventive
- Utiliser un référentiel unique pour les données sur le rendement et la qualité afin de prendre des décisions plus éclairées
- Créer un système d’automatisation de la planification de la production qui exploite les données de performance et de maintenance collectées pour optimiser l’acheminement et la planification des produits
Quelle est la prochaine étape ? Comme le fait remarquer un dirigeant d’usine de Richmond : « Nous disposons d’un modèle éprouvé pour la collecte de données de base sur les performances et la maintenance. Nous commençons tout juste à voir le potentiel de ce qui va suivre et où cela nous mènera en fin de compte. »
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