Production Maintenance n°67

TECHNOLOGIES
MAINTENANCE DES MACHINES
SOLUTION
Apporter une
expérience 4.0
complète
Présentation à Nice
Lors de la conférence des utilisateurs IBM organisée début octobre par IBM à Paris et à Nice (France), I-care a
eu l’occasion de présenter conjointement avec IBM les résultats de leurs recherches communes pour la création
d’une solution complète de maintenance prédictive 4.0.
d’outils industriels », insiste-t-on chez les
deux partenaires. Mais, concrètement,
comment cela fonctionne ? « Les mesures
de vibration et de température prises
par nos capteurs sans fil Wi-care sont
automatiquement transférées le logiciel
IBM Watson IOT pour appliquer un
algorithme d’apprentissage automatique
développé par IBM et I-care ». Grâce à
cet algorithme, le système est capable de
détecter automatiquement divers types
de défauts et d’envoyer les informations
à Maximo APM afin de générer un ordre
de travail.
Statut détaillé de la machine
Au cours des derniers mois,
I-care et IBM ont collaboré au
développement d’une solution
4.0 complète de maintenance prédictive
pour les utilisateurs de Maximo. À la
suite de cette collaboration, IBM a
attribué à I-care le statut officiel de IBM
Registered Business Partner.
I-care en tant qu’expert en maintenance
prévisionnelle et IBM en tant qu’expert
en développement de logiciels intelligents
sont parvenus à présenter début octobre
un processus complet de Maintenance
Prédictive 4.0 au cours de l’événement
IBM’s Factory of the Future : Vision &
Foresight à Paris et lors du IBM Maximo
User Group à Nice. Au cours de ces
événements, pas moins de 80 entreprises
utilisant IBM Maximo ont assisté à la
présentation de cette solution innovante.
UNE EXPÉRIENCE FORTE DE
MAINTENANCE PRÉVISIONNELLE
4.0
« Quoi de mieux que les deux leaders
de leur domaine d’expertise pour créer
probablement la meilleure solution intégrée
et intelligente de prévention des défaillances
En outre, lorsqu’un comportement
inconnu de la machine est détecté,
le système utilisera l’expérience du
technicien sur le terrain pour apprendre
et enregistrer ce nouvel incident dans
sa base de données pour une prédiction
automatisée future. « C’est ce que
nous appelons le «processus d’autoapprentissage»,
qui fait toute la différence
par rapport aux solutions proposées par
les concurrents ».
L’automatisation de la décision en cas
de défaut améliore l’OEE (Original
Equipment Effectiveness) en augmentant
le taux de correction d’une première
intervention et en réduisant le temps
moyen de réparation ainsi que le risque
d’arrêts non-planifiés. ●
28ı PRODUCTION MAINTENANCE • N°67 • octobre-novembre-décembre 2019