Qu'est-ce que la maintenance prédictive ? Avantages et technologies

Tout son alarmant provenant de votre machinerie peut également être alarmant pour votre compte bancaire. Les pannes inattendues augmentent non seulement les coûts de maintenance et le temps d'arrêt des machines, mais peuvent également entraîner des lacunes dans le service. La maintenance est cruciale pour gérer toute machinerie et assurer la continuité des opérations. Traiter de manière proactive les problèmes avant qu'ils ne causent des pertes devrait être en tête de votre liste de tâches à faire. Avec l'avancement technologique, nous avons maintenant accès à des outils qui fonctionnent comme une boule de cristal pour vous donner des informations sur la santé des machines et le besoin de réparation. Un tel outil est le logiciel de maintenance prédictive. Les fabricants optent de plus en plus pour cette plateforme de maintenance des actifs pour éviter les pannes, tant de la machinerie que mentales. Qu'est-ce que la maintenance prédictive ? La maintenance prédictive (PdM) est une stratégie proactive de maintenance des actifs. La pratique utilise des données de capteurs et l'apprentissage automatique (ML) pour identifier les besoins de maintenance et prévenir les défaillances d'équipement. Les solutions de maintenance prédictive visent à réduire le temps d'arrêt et les coûts de maintenance pour prolonger la durée de vie utile de l'équipement. Lisez la suite pour en savoir plus sur la maintenance prédictive et comment elle peut être un atout pour vous dans l'industrie manufacturière. Importance de la maintenance prédictive dans la fabrication La technologie de maintenance prédictive permet de gagner du temps, des ressources et des coûts pour le fabricant, minimise les risques professionnels et assure un meilleur retour sur investissement (ROI). Le coût initial peut sembler élevé jusqu'à ce que l'augmentation de la production, la réduction du temps d'arrêt et les économies de coûts récupèrent rapidement l'investissement initial. Examinons de plus près comment une stratégie de maintenance prédictive offre un ROI positif pour les fabricants. Maintenance prédictive et ROI Ci-dessous est une représentation du ROI expérimenté par les fabricants depuis la mise en œuvre des techniques de PdM, tel qu'enregistré par la Manufacturers Alliance Foundation et Advanced Technologies Services, Inc., en interrogeant 170 leaders dans le domaine de la fabrication. Les industries fortement dépendantes de l'équipement pour leurs opérations peuvent réduire considérablement le temps d'arrêt et les coûts de maintenance en utilisant la technologie de maintenance prédictive, ce qui se traduit par un ROI positif. Non seulement cela, mais le rapport Senseye Predictive Maintenance estime qu'en adoptant les pratiques de PdM, les organisations industrielles du Fortune Global 500 pourraient : - Économiser 1,6 million d'heures de temps d'arrêt par an. - Économiser 734 milliards de dollars avec une amélioration de la productivité de 6%. - Économiser 236 milliards de dollars grâce à une réduction de 40% des coûts de maintenance. Saviez-vous que dans certains secteurs, les temps d'arrêt non planifiés peuvent coûter jusqu'à 2 millions de dollars par heure ? En plus de tous les avantages mentionnés ci-dessus, la stratégie de PdM permet également d'économiser sur l'inventaire de maintenance, de réparation et d'exploitation (MRO). Étant donné que les pièces de machine ne nécessitent un remplacement que lorsqu'elles sont critiques, il n'est pas nécessaire de garder du stock, ce qui réduit les frais généraux. Bien que le ROI exact dépende de la complexité des machines, de l'échelle des opérations et des dépenses actuelles en maintenance, la PdM montre généralement des retours sur investissement significatifs au fil du temps. Comment fonctionne la maintenance prédictive ? Les outils de maintenance prédictive utilisent l'analyse de données et les algorithmes d'apprentissage automatique pour identifier les modèles et les anomalies indiquant une défaillance de l'équipement. Les trois étapes de base suivies dans le processus sont la collecte de données, l'extraction de données et le calcul. - Collecte de données : Dans la première étape, l'installation de capteurs a lieu. L'objectif est de collecter un grand ensemble de données de qualité, y compris l'analyse en temps réel, les données historiques et d'autres points de données pertinents, pour comparer toute déviation dans les performances de la machine en temps réel. La collecte de données utilise diverses techniques pour mesurer différents aspects de la machine, comme la température, les vibrations et les émissions. - Extraction de données : L'étape suivante consiste à donner un sens aux données collectées. C'est là que l'Internet des objets (IoT) est utile. Il permet aux capteurs d'envoyer toutes les informations à un système central afin que vous puissiez interpréter les données pour voir ce qui se passe. Pour que cela fonctionne, les modèles de ML identifient les tendances et définissent des paramètres idéaux pour les performances typiques de l'équipement. Lorsqu'une déviation par rapport aux paramètres spécifiés est déterminée dans les données en temps réel, le système alerte automatiquement le personnel de supervision pour effectuer la maintenance avant qu'une défaillance ne se produise. - Calcul : La partie calcul prédétermine la période de défaillance de chaque actif grâce à l'analyse automatisée des données. Cette étape construit et applique des algorithmes qui offrent un pronostic pour différents actifs. Utiliser l'analyse pour planifier la maintenance rend l'ensemble du processus plus efficace en termes de temps et de coûts. Histoire de la maintenance prédictive L'histoire de la maintenance nous ramène à la première révolution industrielle. À l'époque, les procédures de maintenance étaient purement réactives. Vous avez peut-être aussi entendu cette méthode décrite comme une maintenance corrective ou d'urgence. Quel que soit le nom, cela signifie que personne ne réparait rien tant que ce n'était pas cassé, ce qui était inefficace et coûteux, et les consommateurs devaient souvent attendre longtemps pour recevoir les produits en raison de la défaillance des machines. La stratégie de maintenance préventive (PM) ou de maintenance planifiée est apparue avec la deuxième révolution industrielle et l'augmentation de la production. La maintenance des machines est devenue plus importante et les inspections sont devenues régulières, quel que soit l'état de la machine. La troisième révolution industrielle et la fin de la Seconde Guerre mondiale ont apporté la maintenance productive, une approche qui combinait corrective et préventive. Elle utilisait une approche basée sur les données pour identifier et traiter la cause des pannes, telles que le désalignement ou la contamination. La troisième révolution industrielle a également donné naissance à deux autres concepts : la maintenance centrée sur la fiabilité (RCM) et la maintenance productive totale (TPM). La maintenance prédictive est née avec le début de la quatrième révolution industrielle et l'avancement technologique. L'équipement est maintenant surveillé en temps réel à l'aide de capteurs et de technologies sophistiquées comme l'IoT. Les données proviennent de plusieurs sources pour faciliter la prédiction des problèmes. Cette approche est plus rentable et efficace en termes de temps que les stratégies de maintenance précédentes. Technologies de maintenance prédictive La maintenance prédictive repose sur diverses technologies pour collecter et analyser les données. Les équipes de maintenance utilisent les techniques de surveillance de l'état suivantes pour détecter toute irrégularité dans les performances d'un appareil. 1. Analyse des vibrations Cette technologie détecte les vibrations ou fréquences anormales de la machinerie qui pourraient indiquer des problèmes possibles de lubrification, de composants lâches ou de désalignement. Les données sont alimentées dans un collecteur et analysées sous forme d'onde temporelle (amplitude vs temps), de transformée de Fourier rapide (amplitude vs fréquence), ou les deux. Bien qu'un accéléromètre portable puisse également faire le travail, les capteurs sont préférés pour mesurer les vibrations. Un capteur monté enregistre une fréquence mesurable plus élevée et est mieux calibré, offrant des résultats de surveillance à long terme plus précis. 2. Thermologie infrarouge L'analyse infrarouge détecte l'énergie libérée par l'équipement, la convertit en température et compare les relevés de température au fil du temps. À mesure qu'un actif s'use, la machine libère plus d'énergie que d'habitude, ce qui entraîne des relevés de température plus élevés. Les images infrarouges obtenues montrent des températures plus élevées sous forme de "points chauds". 3. Analyse de l'huile Comme son nom l'indique, l'analyse de l'huile compare l'huile de la machine à l'huile d'équipement neuve ou de référence pour rechercher des différences. Elle examine les impuretés (eau, morceaux de métal, autres particules liquides et contaminants), les composants de débris et la composition de l'huile. Toute impureté dans l'huile pourrait signifier que l'équipement est en train de s'effriter ou même de fuir. 4. Surveillance acoustique La surveillance acoustique utilise des capteurs pour détecter toute anomalie dans le son produit par les composants d'une machine frottant ensemble. Les capteurs détectent ces sons aigus et les transforment en éléments visuels. Cependant, cette technique nécessite un fond sans bruit pour fonctionner de manière optimale. 5. Surveillance des émissions La surveillance des émissions recherche un pourcentage anormalement élevé de polluants (monoxyde de carbone, dioxyde de carbone et oxydes d'azote) émis par l'échappement de l'équipement. Des polluants excessifs pourraient indiquer des défauts tels que des défauts du système de carburant et d'allumage. Maintenance prédictive vs maintenance préventive vs maintenance conditionnelle Nous avons appris un peu sur les différentes techniques de maintenance utilisées dans le passé. Plongeons plus profondément dans les différences entre la maintenance prédictive et les autres technologies. Maintenance prédictive vs maintenance préventive Contrairement à la maintenance réactive, la maintenance préventive est également une stratégie de maintenance proactive indépendante de la défaillance de la machine. La maintenance prédictive et préventive sont similaires en corrigeant les anomalies avant qu'une machine ne tombe en panne. Cependant, la PdM utilise des capteurs et le ML pour prédire les pannes juste avant que l'appareil ne puisse tomber en panne. En revanche, la PM est programmée à des intervalles fixes, indépendamment de tout signe de défaillance de la machine. Bien que la maintenance préventive ait un paiement initial beaucoup plus bas, des calendriers de maintenance inutiles pourraient gaspiller de l'argent à long terme. Maintenance prédictive vs maintenance conditionnelle La maintenance conditionnelle (CBM) utilise des capteurs pour détecter les tangentes dans les performances et la santé optimales de la machine, mais la partie analyse est très différente dans les deux scénarios. La CBM emploie une main-d'œuvre humaine pour analyser les informations collectées par les capteurs et effectuer les corrections en conséquence. L'équipe de maintenance utilise des limites supérieures et inférieures pour rechercher des déviations dans les performances des actifs. La maintenance conditionnelle ne prédit pas les pannes futures mais indique les problèmes actuels de la machine. Étant donné que les ressources humaines effectuent la partie analyse des données, le seul coût initial ici est les capteurs, ce qui le rend moins cher que la maintenance prédictive. Cependant, la méthode manuelle d'analyse est également sujette à l'erreur. Comment mettre en œuvre la maintenance prédictive La mise en œuvre d'une stratégie de PdM est un investissement important. Pour commencer, vous devez identifier les actifs critiques qui sont vitaux pour vos opérations. Mettez en évidence l'équipement avec le coût de réparation le plus élevé en utilisant des rapports d'analyse des pannes et des causes profondes (RCA). Cette étape vous donne une compréhension claire de votre ROI après la mise en œuvre de la PdM. L'étape suivante est cruciale : formez votre personnel. Une équipe bien informée garantit que le protocole reste efficace. Éduquez votre équipe sur les nouveaux outils pour identifier rapidement les alertes de maintenance et entretenir et réparer efficacement les outils IoT. Une fois que vous avez terminé ces deux actions de base, établissez des bases. Ces bases sont définies en fonction des performances optimales de la machine, et le système de PdM compare les relevés de l'équipement à ces limites acceptables. Toute déviation par rapport à la base est un déclencheur pour planifier la maintenance. Ensuite, identifiez les dispositifs de surveillance de l'état et les capteurs appropriés selon vos besoins et installez des appareils IoT. Par exemple, connecter un capteur de température à la chaudière. Une fois installés, connectez vos appareils IoT à un logiciel de gestion des actifs, comme un logiciel de maintenance prédictive ou un système de gestion de maintenance assistée par ordinateur (CMMS). Cette étape fournit un tableau de bord à distance pour que les ingénieurs de maintenance puissent surveiller et analyser régulièrement les données. Enfin, planifiez la maintenance. Les processus d'inspection sont automatiquement déclenchés par le logiciel de maintenance prédictive lorsque une machine dépasse les conditions prédéterminées ou que l'équipe de maintenance planifie une inspection manuelle. La maintenance prédictive sur le terrain Supposons que vous possédiez une entreprise de mélange en poudre prêt à boire et que vous mettiez en œuvre une stratégie de maintenance prédictive. L'approche PdM vous aide à prévenir le gaspillage, à garantir des produits de bonne qualité et à éviter les temps d'arrêt imprévus ou les livraisons tardives. Vous commencez par établir des bases et utiliser des capteurs dans des machines critiques comme les mélangeurs, où l'analyse des vibrations est une option viable. En cas de problèmes tels que des lames désalignées, un examen et une analyse automatisés déclencheront une inspection pour l'équipe de réparation. Ainsi, grâce à la détection précoce et à la réparation en temps opportun, vous évitez les pertes de production et les coûts de maintenance élevés. Étude de cas de maintenance prédictive : Frito-Lay Lorsqu'ils ont voulu mettre en œuvre la maintenance prédictive dans quatre de leurs usines de fabrication, Frito-Lay, une filiale de PepsiCo, a collaboré avec Augury, une startup technologique axée sur les solutions de santé des machines et l'analyse des conditions. Les résultats parlent certainement en faveur du programme de PdM. Selon Anna Farberov, directrice générale de PepsiCo Labs, la technologie a aidé Frito-Lay à ajouter environ 4 000 heures de capacité de fabrication par an et à économiser plus d'un million de livres de nourriture en raison de temps d'arrêt imprévus. Elle a ajouté que le programme avait réduit les pannes inattendues et diminué les coûts supplémentaires pour le remplacement. En conséquence, PepsiCo a l'intention de mettre en œuvre la technologie dans la plupart des usines Frito-Lay aux États-Unis et dans d'autres installations. Cas d'utilisation de la maintenance prédictive La maintenance prédictive est un excellent outil pour les fabricants, mais elle aide également les entreprises de plusieurs secteurs et domaines différents à mieux gérer et entretenir leurs actifs. Quelques cas d'utilisation courants, à l'exclusion de la fabrication, incluent : - Gestion de la chaîne d'approvisionnement. Utiliser des outils de maintenance prédictive pour définir le temps d'arrêt des machines ou les perturbations potentielles des opérations aide les opérateurs de la chaîne d'approvisionnement à planifier les choses en conséquence. - Soins de santé. Assurer que tous les instruments médicaux vitaux fonctionnent au mieux est primordial. La maintenance prédictive alerte le personnel hospitalier chaque fois qu'une déviation se produit dans les systèmes de radiographie, les machines IRM ou les ventilateurs. En analysant continuellement ces données, les pannes critiques et fatales peuvent être évitées. - Agences gouvernementales. L'armée est un autre département qui a besoin que tout son équipement fonctionne à son maximum. En utilisant des techniques de maintenance prédictive, les responsables peuvent maintenir les actifs à leur meilleur et prévoir toute demande d'équipement militaire comme les avions ou les systèmes d'armes. - Fabricants d'équipements d'origine (OEM) : Les OEM peuvent offrir la maintenance prédictive en tant que service en collectant des données à partir de l'équipement et en fournissant des informations personnalisées et des calendriers de maintenance aux clients individuels. Avantages de la maintenance prédictive Au fil du temps, l'industrie manufacturière a connu un parcours transformationnel. Les processus sont devenus plus sophistiqués et efficaces, entraînant une croissance de la production, une baisse des prix des produits, une meilleure qualité des produits et une réduction des déchets. Pour répondre à la demande des consommateurs, les fabricants doivent améliorer leur jeu. Suivre les tendances et adopter la technologie est le seul moyen de rester compétitif dans le monde rapide. La mise en œuvre de la maintenance prédictive minimise les temps d'arrêt, réduit les coûts opérationnels, augmente la productivité et assure la sécurité des personnes travaillant avec la machinerie. Une stratégie de PdM garde les machines et les fabricants un pas en avant des revers potentiels. - Réduction des temps d'arrêt. En détectant les problèmes potentiels à l'avance, les fabricants traitent de manière proactive tout problème de maintenance. Cela minimise le temps pendant lequel l'équipement est hors service, augmentant la production et la productivité. - Efficacité accrue. Les fabricants maximisent efficacement la production en prenant des mesures correctives pour tout problème possible et en assurant le bon fonctionnement de l'équipement. - Sécurité améliorée. Un dysfonctionnement dû à un entretien irrégulier des machines pose un danger pour les travailleurs. Les fabricants réduisent considérablement le risque d'accidents ou de blessures en garantissant le bon fonctionnement de la machinerie. - Coût de maintenance réduit. Les fabricants réduisent le risque de réparations d'urgence coûteuses et de remplacements en s'assurant que l'équipement est entretenu au bon moment. - Durée de vie de l'équipement plus longue. Un entretien approprié prolonge la durée de vie de l'équipement, ce qui aide finalement les fabricants à obtenir plus de valeur pour leur argent et leur équipement. Défis de la maintenance prédictive Bien que la PdM soit une stratégie redoutable avec de nombreux avantages, les fabricants doivent relever certains défis de mise en œuvre. Comprendre et relever ces défis est essentiel pour le succès d'un programme de maintenance prédictive. - Coûts élevés. La mise en œuvre d'un programme de PdM nécessite un investissement important dans la technologie, l'expertise en science des données et la collecte de données. Les fabricants doivent considérer le compromis coût-bénéfice pour s'assurer que les avantages l'emportent sur le coût. - Qualité des données. Les fabricants dépendent de l'exactitude et de la qualité des données. Cependant, la corruption des données due à des capteurs déconnectés ou morts et à des bases de données obsolètes entraîne des prédictions incorrectes et des calendriers de maintenance peu fiables. - Temps de mise en œuvre. Un programme de PdM réussi dépend de plusieurs aspects, tels que la disponibilité des capteurs et d'autres ressources, la complexité de l'équipement, la période de formation et la quantité de données requises pour l'analyse. Coordonner et mettre en œuvre ces étapes tout en minimisant les perturbations des opérations en cours est complexe et chronophage. - Expertise analytique. L'entreprise nécessite une équipe interne de science des données, des analyses avancées et des experts en apprentissage automatique pour extraire des informations exploitables à partir des données. La bonne équipe peut déchiffrer avec précision les résultats et mettre en œuvre des modèles prédictifs basés sur les relevés. Les organisations peuvent rencontrer des difficultés à trouver les bons talents ou à former l'équipe. - Gestion des données. Les protocoles de maintenance prédictive nécessitent de grandes quantités de données provenant de diverses sources, y compris des capteurs, des journaux d'équipement et des dossiers de maintenance. Gérer cette grande quantité de données est difficile. Pour éviter la perte ou la mauvaise gestion des données, les fabricants ont besoin d'un système de gestion des données robuste qui aide à stocker des données mixtes et à y accéder rapidement et de manière fiable. Meilleures pratiques de maintenance prédictive La mise en œuvre d'une stratégie de PdM nécessite une planification et une exécution minutieuses. Suivre certaines meilleures pratiques garantit que vous obtenez de la valeur pour votre argent et que vous mettez en place le programme pour réussir. Adhérer à ces meilleures pratiques améliore la fiabilité de l'équipement et augmente l'efficacité opérationnelle globale. - Commencez petit. La mise en œuvre de la PdM est un projet vaste. Commencez petit en sélectionnant un ou deux équipements critiques avant de vous lancer pleinement dans le programme. Cette stratégie vous donne un aperçu des performances et de l'efficacité de la PdM afin que vous puissiez apporter des modifications si nécessaire. - Spécifiez les ressources requises. Déterminez toutes les ressources dont vous avez besoin pour mettre en œuvre avec succès la maintenance prédictive, des capteurs aux techniciens en passant par les experts en analyse de données. - Collectez des données. Collectez de nombreuses données à partir des journaux de maintenance précédents, des historiques de réparation et des relevés de capteurs IoT pour obtenir une base solide pour l'ensemble du programme de PdM. - Surveillez les résultats. Pour obtenir des résultats plus précis et de meilleures prédictions, examinez et mettez fréquemment à jour votre approche et optimisez des facteurs tels que les bases. Utilisez des indicateurs de performance clés (KPI) pour identifier les domaines d'amélioration et l'efficacité de votre programme. - Améliorez au fur et à mesure. Comme pour tout autre chose, analysez les données pour améliorer votre processus. Avec l'accumulation de données de meilleure qualité et le développement de meilleurs algorithmes, il sera plus facile de mettre en place un programme qui produit de meilleurs résultats en termes d'économie de temps et d'argent. L'avenir dans la fabrication L'avenir de la maintenance prédictive dans la fabrication est très prometteur. Selon un rapport de Statista, le marché mondial de la maintenance prédictive devrait atteindre environ 64,3 milliards de dollars américains d'ici 2030. À mesure que les technologies comme l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle continuent d'évoluer, vous ne pouvez qu'imaginer à quel point la maintenance deviendra efficace. Un impact que nous sommes susceptibles de voir est une plus grande interconnectivité entre différents systèmes pour une gestion des actifs améliorée. Les logiciels modernes de CMMS et de PdM s'intègrent à divers logiciels de gestion d'entreprise comme la planification des ressources d'entreprise (ERP). Cela permet une vue d'ensemble des opérations globales, de la production à la maintenance. La maintenance prescriptive, ou RxM, est un autre sous-produit de l'avancement technologique qui pousse la maintenance prédictive un pas plus loin. La maintenance prescriptive utilise des algorithmes d'apprentissage automatique avancés pour suggérer la meilleure ligne de conduite pour un problème possible, permettant aux fabricants de réduire considérablement les risques opérationnels. De plus, l'utilisation accrue de technologies comme le jumeau numérique qui génère une réplique virtuelle de l'équipement physique, ainsi que des expériences immersives comme la réalité augmentée (AR), la réalité virtuelle (VR) et la réalité étendue (XR) permettront aux fabricants de surveiller efficacement l'état de fonctionnement réel de la machine et d'accélérer les diagnostics. Meilleur logiciel de maintenance prédictive Prévenir vaut mieux que guérir, et la prédiction est un pas vers la prise des mesures préventives appropriées. Promouvoir la maintenance des actifs de réactive à prédictive élimine le risque d'être pris dans une situation désagréable. Avec des informations basées sur les données et un aperçu de l'avenir fourni par les outils de maintenance prédictive, vous pouvez prendre des décisions éclairées sur la maintenance des actifs et garder votre machinerie fonctionnant à son plein potentiel. Les économies de coûts, le profit et la productivité sont un plus. Pour être inclus dans la catégorie de maintenance prédictive, un produit doit : - Offrir des données de surveillance de l'état en temps réel - Identifier et prédire les problèmes avant qu'ils ne perturbent les performances des actifs - Établir des plans de maintenance basés sur l'état - Détecter les pannes possibles en utilisant les mégadonnées et les capteurs IoT - Fournir des directions pour l'optimisation des performances des actifs * Ci-dessous se trouvent les 5 principaux logiciels de maintenance prédictive du rapport Grid® de printemps 2023 de G2. Certains avis peuvent être édités pour plus de clarté. 1. Limble CMMS Gérez mieux vos opérations de maintenance avec Limble CMMS. Le logiciel vous permet d'installer facilement des capteurs et de tester à moindre coût si l'approche de maintenance fonctionne pour vous. Certaines fonctionnalités incluent la planification automatique de la maintenance, la liste de contrôle interactive des procédures opérationnelles standard, les calendriers d'amortissement, la configuration plug-and-play et les alertes instantanées. Ce que les utilisateurs aiment le plus : "J'adore Limble parce qu'il me permet d'apporter un tout nouveau niveau d'organisation à mon entreprise. Même si je n'ai jamais utilisé ce genre de logiciel auparavant, les vidéos fournies ont rendu super facile l'apprentissage et l'optimisation de son utilisation au quotidien. Je peux gérer mon temps et organiser notre charge de travail." - Limble CMMS Review, David S. Ce que les utilisateurs n'aiment pas : "Les rapports sont loin d'être parfaits. Toutes les informations sont là et facilement trouvables. La partie qui nécessite une mise à jour est la façon dont les informations sont imprimées. J'ai besoin d'un rapport que je peux soumettre aux parties prenantes sans exporter et manipuler dans MS Excel." - Limble CMMS Review, David C. 2. Fracttal One Fracttal One est une plateforme mobile disponible sur Google Play ou App Store. C'est un logiciel basé sur le cloud, polyvalent, qui s'adresse à des organisations de différentes tailles à travers les industries. Utilisez-le pour collecter, suivre et analyser des données critiques liées aux conditions de vos actifs. Il fonctionne sur une base d'abonnement mensuel, facturé selon le plan choisi. Ce que les utilisateurs aiment le plus : "Fracttal One est un logiciel dynamique, flexible, intuitif et convivial. Il vous permet de garder des enregistrements et de contrôler toutes les activités et peut également être intégré à des applications externes pour améliorer son potentiel. Il a une catégorisation assez large et flexible pour tous les actifs, ce qui facilite la recherche." - Fracttal One Review, Jean Pierre Joel C. Ce que les utilisateurs n'aiment pas : "Mon principal problème est que vous devez investir plus de temps pour configurer vos actifs, listes, matériaux, fournisseurs et emplacements. Je suggère d'avoir quelques modèles préconfigurés sur les bonnes pratiques afin que vous puissiez commencer à utiliser l'application plus tôt en apportant quelques ajustements ou personnalisations." - Fracttal One Review, Ian P. 3. Fiix Fiix est un CMMS avec plusieurs outils précieux pour la gestion des actifs, la gestion des ordres de travail, l'analyse et les rapports. Une fonctionnalité remarquable est la maintenance mobile, qui permet aux utilisateurs de consulter la santé des machines, de n'importe où, à tout moment, sans connexion Internet. Fiix fournit également aux utilisateurs une formation pour la configuration. Ce que les utilisateurs aiment le plus : "Le programme est très facile à utiliser. Utiliser les ordres de travail est si simple que mes mécaniciens apprécient vraiment cela. J'aime aussi comment Fiix continue d'évoluer et d'ajouter de nouvelles fonctionnalités de produit !" - Fiix Review, Jeff P. Ce que les utilisateurs n'aiment pas : "Un de mes plus grands irritants avec Fiix est la création de bons de commande. Vous ne pouvez pas apporter de modification sans annuler et rétablir la commande, même si elle n'est pas approuvée." - Fiix Review, Sheldon T. 4. eMaint CMMS Emaint CMMS a des fonctionnalités comme la gestion des ordres de travail, la gestion des actifs, la gestion des stocks et la gestion préventive pour aider les entreprises à mieux contrôler leurs actifs. Emaint est également évolutif et vous pouvez le personnaliser selon les besoins de votre organisation. Ce que les utilisateurs aiment le plus : "Emaint a quelque chose pour l'entreprise de tout le monde, que ce soit pour suivre les stocks, les heures de travail ou les pièces pour vos actifs. Les cartes interactives facilitent l'utilisation pour tous les niveaux d'utilisateurs d'ordinateurs." - eMaint CMMS Review, Scott V. Ce que les utilisateurs n'aiment pas : "Je n'aime pas le manque de mobilité et de communication au sein d'eMaint. Vous pouvez configurer des flux de travail pour notifier les gens des mises à jour, mais ensuite toutes les communications sont laissées en dehors du système. Le manque de mobilité empêche le personnel de l'atelier d'utiliser le système. Les techniciens finissent par attendre les pauses ou d'autres périodes pour mettre à jour le système plutôt que d'avoir une interface utilisateur géniale qui leur permet de compléter ce dont ils ont besoin en un clin d'œil. Je n'aime pas non plus les délais de développement longs. Les améliorations majeures ou les résolutions de bogues peuvent parfois prendre quelques mois." - eMaint CMMS Review, Logan E. 5. L2L Smart Manufacturing Platform L2L Smart Manufacturing Platform est une solution conçue pour "autonomiser les travailleurs de première ligne". Le logiciel basé sur le cloud offre une collecte de données en temps réel et une collaboration, un accès rapide aux manuels et à l'historique des pièces de rechange, une notification d'escalade en cas de retard et une gestion de projet. L2L propose également de nombreuses ressources sur son site Web, comme des études de cas, des eBooks et des guides de formation pour un onboarding plus fluide. Ce que les utilisateurs aiment le plus : "La documentation est étendue. L'équipe de support est rapide et vous aidera à résoudre les problèmes ou même à les transmettre à leurs développeurs si nécessaire. La puissance des API me permet de faire plus que de simples intégrations ; je peux développer des fonctionnalités et des fonctions personnalisées, élargissant la fonctionnalité et l'ensemble de fonctionnalités de base." - L2L Smart Manufacturing Platform Review, Justin F. Ce que les utilisateurs n'aiment pas : "Le flux global de certains écrans pourrait être un peu plus rationalisé pour le rendre un peu plus facile à naviguer." - L2L Smart Manufacturing Platform Review, James P. Une boule de cristal pour votre machinerie Avoir un programme de maintenance prédictive pleinement fonctionnel, c'est comme accéder à la fortune de votre machine. C'est une approche révolutionnaire pour les fabricants, transformant la discipline de la maintenance, une machine à la fois. En exploitant la puissance de la stratégie de PdM, les fabricants peuvent utiliser des analyses avancées et des informations basées sur les données pour examiner le bon et le mauvais. La bonne chose est que les mauvais résultats sont facilement réversibles en planifiant une maintenance en temps opportun. Si votre objectif est de maximiser la durée de vie et le temps de fonctionnement de l'équipement et de réduire considérablement le coût de maintenance, donnez une chance à la maintenance prédictive. Prêt à passer au niveau supérieur dans votre jeu de fabrication ? Découvrez comment un système d'exécution de fabrication (MES) vous aide à optimiser la production pour la productivité et les profits.