Introduction
La maintenance, la réparation et la révision (MRO) jouent un rôle essentiel dans l'efficacité industrielle, en particulier dans les secteurs qui s'appuient sur des machines complexes, tels que l'industrie manufacturière, l'énergie, le pétrole et le gaz, ainsi que les services publics. Pour ces secteurs, les enjeux sont considérables en cas de panne d'équipement : les temps d'arrêt sont coûteux, et les retards dans la recherche ou la commande des pièces de rechange adaptées peuvent avoir de graves répercussions sur la productivité.
Cependant, l'écosystème MRO reste confronté à des défis de longue date :
Données de nomenclature (BOM) obsolètes ou incomplètes
Manque de visibilité sur le niveau de criticité et la fréquence d'utilisation des pièces
Systèmes de gestion des commandes fragmentés
Absence d'automatisation de la synchronisation et des mises à jour des données
Difficultés à respecter les exigences réglementaires et de conformité
Les entreprises manufacturières sont tenues de respecter des budgets serrés. Elles souhaitent que leurs nomenclatures soient complètes, harmonisées, à jour et opérationnelles, à tout moment. Ainsi, pour que leur nomenclature (BOM) soit régulièrement mise à jour avec une liste actualisée de toutes les matières premières, sous-ensembles, assemblages intermédiaires, sous-composants, pièces et quantités de tous les produits, il est indispensable de procéder à une standardisation, une normalisation, une rationalisation, une attribution et un enrichissement. C’est là qu’intervient une gestion efficace des données de référence.
Cet article examine comment les solutions basées sur l'IA, telles que celles proposées par Verdantis, révolutionnent le secteur de la maintenance, de la réparation et de la révision (MRO) en automatisant l'enrichissement des données entre les différents systèmes, en intégrant et en assurant la mise à jour de nomenclatures (BOM) précises, en améliorant la visibilité sur la traçabilité et la criticité des pièces, en rationalisant la gestion des ordres de travail, en garantissant une gouvernance solide des données et en favorisant une prise de décision intelligente et autonome grâce à des agents d’IA.
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Qu'est-ce qu'une nomenclature (BOM) ?
Un Nomenclature (BOM) Il s'agit d'une liste détaillée de tous les composants, pièces, sous-ensembles et matières premières nécessaires à la fabrication, à l'assemblage, à l'exploitation ou à la maintenance d'un équipement spécifique. Contrairement aux nomenclatures techniques, qui sont axées sur la conception des produits, ces nomenclatures sont centrées sur les équipements et sont couramment utilisées dans les secteurs à forte intensité d'actifs pour gérer les équipements physiques tout au long de leur cycle de vie, de l'approvisionnement à la maintenance, en passant par leur remplacement éventuel.
Les nomenclatures jouent un rôle crucial dans :
Gestion des pièces de rechange
Planification et exécution de la maintenance
Contrôle de la gestion des achats et des stocks de nomenclatures
Assurer la continuité des activités
Chaque élément d'une nomenclature comprend généralement des informations telles que le nom de la pièce, la référence, la description, le type de matériau, la quantité et les coordonnées du fournisseur.
Exemple : nomenclature d'un mini-tour
Pour mieux comprendre la structure et l'objectif d'une nomenclature, prenons l'exemple d'un mini-tour, comme le montre l'image ci-dessous.
Le tour est composé de nombreuses pièces qui fonctionnent ensemble pour réaliser un usinage de précision. Voici ce que contiendra la nomenclature de cet équipement :
Vous trouverez ci-dessous un exemple illustrant comment créer une nomenclature à l'aide d'un Mini-tour (comme le montre l'image) :
Référence | Nom du composant | Référence | Quantité | Matériau | Remarques |
1 | Moteur à courant continu | MTR-DC400 | 1 | Métal | Entraîne la broche du tour |
2 | Ensemble de régulation de vitesse | SPC-CTRL001 | 1 | Composite | Régulation de vitesse variable |
3 | Mandrin à trois mors | CHK-3J001 | 1 | Acier | Maintient la pièce à usiner |
4 | Poupée fixe | HDS-400 | 1 | Fonte | Boîtiers de broche et de moteur |
5 | contre-poupée | TLS-400 | 1 | Fonte | Permet de travailler sur des pièces longues |
6 | Mandrin de perçage de la poupée mobile | TLS-DRL001 | 1 | Acier | Permet de fixer des forets |
7 | Chariot transversal | CRSLD-400 | 1 | Fonte | Permet le déplacement sur l'axe X |
8 | Banc de tour | BED-400 | 1 | Fonte | Structure de base |
9 | Façade | FPLT-001 | 1 | Acier | Fixation de la pièce à usiner |
10 | Volant de vis mère | LDWH-001 | 1 | Acier | Commande manuelle de l'avance |
11 | Volant d'avance de la poupée mobile | TFW-001 | 1 | Acier | Déplacement de la broche de la contre-poupée |
12 | Clés hexagonales | HEX-SET | 1 ensemble | Acier | Pour le réglage et le montage |
13 | Porte-outil | TPOST-001 | 1 | Acier | Permet de fixer les outils de coupe |
14 | Barres de broche | SPB-002 | 2 | Acier | Pour les centres de fixation/mandrins |
15 | Boulon de serrage et rondelle | DRB-001 | 1 ensemble | Acier | Pour le serrage d'outils ou de mandrins |
Chacune de ces pièces figurerait dans la nomenclature, accompagnée des informations pertinentes telles que la quantité, le matériau (acier, fonte, etc.) et les spécifications.
Pourquoi la gestion de la nomenclature est-elle importante ?
Il est essentiel de tenir à jour une nomenclature précise pour :
Réparations et remplacements efficaces – Le fait de savoir exactement quelle pièce est nécessaire permet de réduire au minimum les temps d'arrêt.
Normalisation des procédures de maintenance – Veille à ce que les techniciens utilisent les pièces appropriées.
Maîtrise des coûts – Évite les commandes excessives ou les ruptures de stock de composants.
Conformité réglementaire – Certains secteurs d'activité exigent que tous les composants des équipements soient documentés.
Processus de création d'une nomenclature
La création d'une nomenclature complète des équipements (EBOM) constitue une étape essentielle pour garantir l'efficacité de la maintenance des équipements, de la gestion des actifs et de la planification opérationnelle. L'EBOM décrit la composition structurelle et fonctionnelle des équipements, ce qui facilite la précision des achats, de la maintenance et du contrôle de la gestion des stocks liés à la nomenclature. Ce processus comprend généralement les étapes clés suivantes :
Utilisation actuelle dans l'industrie
- Fabrication: Garantir une planification précise de la production.
- Entretien et réparation: Faciliter l'approvisionnement efficace en pièces de rechange et la maintenance.
- Conformité réglementaire: Fournir une documentation détaillée pour les audits et les certifications.
Qu'est-ce qu'un bon de travail ?
Un ordre de travail (OT) est une demande officielle visant à effectuer des tâches d'entretien, de réparation ou d'inspection sur des équipements ou des machines. Il contient des informations telles que la description des tâches, le personnel affecté, le matériel nécessaire et les délais.
Processus de gestion des ordres de travail et applications sectorielles
Processus de gestion des ordres de travail
- Initiation: Identifier les besoins en maintenance et créer un ordre de travail.
- Approbation: Bilan de gestion et affectation des ressources.
- Exécution: Les techniciens effectuent les tâches conformément aux instructions figurant dans l'ordre de travail.
- Fermeture: Mise à jour des enregistrements et marquage de la tâche comme terminée.
- Analyse et rapports: Évaluation des performances et identification des axes d'amélioration.
Applications industrielles
- Maintenance préventive: Planifier des entretiens réguliers afin de prévenir les pannes.
- Maintenance corrective: Gérer les pannes imprévues des équipements.
- Conformité réglementaire: Veiller au respect des normes de sécurité et d'exploitation.
Situation actuelle du secteur
Processus de gestion des ordres de travail sans IA
Gestion manuelle des nomenclatures:
Les ingénieurs créent et mettent à jour les nomenclatures manuellement, ce qui entraîne des erreurs humaines et des incohérences.
Les nomenclatures sont stockées dans des tableurs ou des systèmes hérités qui ne permettent pas une synchronisation en temps réel avec les stocks.
Création d'ordres de travail:
Les équipes de maintenance s'appuient sur des inspections programmées plutôt que sur une analyse prédictive des défaillances.
Les ordres de travail sont créés manuellement à la suite d'évaluations périodiques ou de demandes d'entretien réactif.
Il arrive souvent que les ingénieurs oublient de créer des ordres de travail, ce qui entraîne des retards dans la maintenance et des temps d'arrêt des équipements.
Défis liés à la gestion des achats, des nomenclatures et des stocks:
L'approvisionnement en pièces de rechange est souvent inefficace en raison d'un manque de visibilité sur les niveaux de stock.
Des retards surviennent dans l'approvisionnement des pièces nécessaires, ce qui augmente les temps d'arrêt et les coûts de maintenance.
Exécution et documentation:
Les bons de travail sont sur support papier, ce qui oblige les techniciens à consigner manuellement les réparations et les remplacements.
Les erreurs de saisie et la perte de données ont des répercussions sur la planification future de la maintenance et les audits de conformité.
Temps d'arrêt élevés et maintenance réactive: Les entreprises réagissent aux pannes d'équipement au lieu de les prévenir, ce qui entraîne des arrêts imprévus et une augmentation des coûts.
Allocation inefficace des ressources: L'attribution manuelle des ordres de travail entraîne des pertes d'efficacité dans la planification des interventions des techniciens et la disponibilité des pièces de rechange.
Informations limitées sur les données: Les dossiers sur support papier compliquent l'analyse des causes de défaillance et l'optimisation des calendriers de maintenance.
Risques liés à la conformité réglementaire: Une documentation incohérente peut entraîner des manquements aux obligations réglementaires et des risques opérationnels.
Moderniser la gestion des équipements grâce à l'IA et à l'automatisation
Le passage des méthodes traditionnelles à des processus basés sur l'IA permet aux entreprises :
- Automatiser les mises à jour des nomenclatures: Les systèmes basés sur l'IA assurent la synchronisation en temps réel des nomenclatures avec les registres de stock et de maintenance.
- Anticiper les pannes de matériel: Des algorithmes d'apprentissage automatique détectent les anomalies et déclenchent des ordres de travail préventifs.
- Rationaliser la gestion des ordres de travail: La planification automatisée permet d'optimiser l'affectation des techniciens et la disponibilité des pièces de rechange.
- Améliorer la conformité et le reporting: Les processus numériques permettent d'éliminer la paperasse, ce qui améliore la précision et le respect des réglementations.
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Une révolution dans la gestion des équipements : un flux de nomenclatures (BOM) optimisé par l'IA
Une gestion efficace des équipements est essentielle pour garantir le bon déroulement des opérations, réduire les temps d'arrêt et optimiser les calendriers de maintenance. Les logiciels de gestion des nomenclatures suivent un processus structuré permettant de gérer efficacement les équipements, tout en garantissant la précision et la fiabilité du traitement des données.
- Collecte des données relatives aux équipements
- Extraire les informations relatives aux équipements à partir des systèmes ERP, GMAO et des systèmes existants.
- Rassembler les hiérarchies d'équipements, les spécifications techniques et les informations relatives aux fabricants.
- Normalisation et nettoyage des données
- Identifier les incohérences dans les descriptions des équipements et les métadonnées.
- Utiliser des algorithmes basés sur l'IA pour normaliser et harmoniser les données.
- Supprimez les entrées en double ou superflues.
- Validation et optimisation de la nomenclature
- Vérifier la cohérence des structures de nomenclature avec les données du fabricant.
- Optimiser les nomenclatures pour garantir leur exactitude et leur exhaustivité.
- Attribuer les classifications manquantes en se basant sur les normes du secteur.
- Analyse de la criticité des équipements
- Évaluer le niveau de criticité en fonction de facteurs tels que l'impact d'une défaillance, les coûts de maintenance et la disponibilité des pièces de rechange.
- Utiliser des modèles d'IA pour évaluer le niveau de criticité des équipements et hiérarchiser les tâches de maintenance.
- Mises à jour automatisées de la documentation relative aux équipements
- Intégrer les mises à jour des fabricants directement dans les fiches techniques des équipements.
- Tenir à jour un registre de toutes les modifications apportées à la documentation relative aux équipements.
- Planification de la maintenance préventive et prédictive
- Exploitez les analyses issues de l'IA pour établir des plannings de maintenance optimaux.
- Automatiser la création des ordres de travail en fonction des indicateurs d'état des équipements.
- Intégrer les données des capteurs en temps réel pour déclencher des alertes de maintenance prédictive.
- Validation et intégration dans l'ERP/la GMAO
- Valider et approuver toutes les mises à jour via un processus structuré.
- Le logiciel de gestion des nomenclatures effectue les modifications nécessaires dans tous les systèmes concernés, garantissant ainsi la cohérence des données.
Gestion de la criticité des pièces
La gestion de la criticité des pièces consiste à classer et à hiérarchiser les pièces de rechange en fonction de leur impact sur les performances des équipements, la sécurité et l'ensemble des opérations. Cela permet de garantir la disponibilité immédiate des composants critiques afin de réduire au minimum les temps d'arrêt et les perturbations opérationnelles.
Étapes de la gestion de la criticité des pièces :
- Classification des pièces:
- Critique : a un impact direct sur les opérations et la sécurité.
- Essentiel : nécessaire au bon fonctionnement, mais il existe des alternatives.
- Non critique : faible impact sur les opérations ; peut être acquis avec un délai de livraison.
- Évaluation des risques:
- Analyse de l'historique des défaillances, des délais de livraison et de la fiabilité des fournisseurs.
- Évaluation de l'impact financier et opérationnel de l'indisponibilité des pièces.
- Optimisation des stocks:
- Veiller à ce que les pièces essentielles soient toujours en stock.
- Utiliser la prévision de la demande basée sur l'IA pour optimiser les achats.
- Gestion des fournisseurs et des délais de livraison:
- Établir des relations fiables avec les fournisseurs.
- Réduire la dépendance vis-à-vis d'un seul fournisseur.
- Intégration avec les plans de maintenance:
- Harmoniser la disponibilité des pièces avec les calendriers de maintenance prédictive.
- Réduire les coûts liés aux achats d'urgence et les temps d'arrêt imprévus.
Importance dans le secteur aujourd'hui :
- Permet d'éviter les temps d'arrêt imprévus en garantissant la disponibilité des composants essentiels au bon fonctionnement du système.
- Permet de réduire les coûts liés à un excès de stocks en évitant la surstockage de pièces non essentielles.
- Améliore l'efficacité de la maintenance en adaptant les pièces de rechange aux priorités des ordres de travail.
- Renforce la conformité en matière de sécurité en assurant un niveau de stock suffisant pour répondre aux exigences réglementaires.
Comprendre les modèles de criticité dans différents secteurs d'activité
Le tableau met en évidence l'application de modèles de criticité spécifiques dans divers secteurs d'activité, soulignant l'importance d'adopter des approches sur mesure, fondées sur les caractéristiques propres et les risques associés à chaque secteur.
Principales observations :
- Applications variées dans divers secteurs : Le tableau couvre un large éventail de secteurs, notamment l'industrie manufacturière, la santé, les services, l'automobile, l'aérospatiale, le pétrole et le gaz, l'industrie chimique et l'exploitation minière. Cela démontre la grande pertinence de l'évaluation de la criticité pour optimiser la maintenance et l'allocation des ressources.
- Modèles spécialisés : Chaque secteur utilise des modèles spécifiques conçus pour répondre à ses besoins et à ses défis particuliers. Par exemple, le FMEA (Analyse des modes de défaillance et de leurs effets) Ce modèle est particulièrement pertinent pour les secteurs de l'automobile et de l'aérospatiale, où la sécurité et la fiabilité sont primordiales.
- Zoom sur les risques : Plusieurs secteurs, tels que le pétrole et le gaz, l'industrie chimique et l'exploitation minière, emploient Modèles de criticité fondés sur les risques. Cela met en évidence l'importance accordée à l'identification et à l'atténuation des risques potentiels dans ces secteurs à haut risque.
- Considérations relatives aux coûts : Le Modèle ABC (comptabilité analytique par activité) est utilisé dans le secteur industriel pour évaluer l'impact financier des temps d'arrêt et de la maintenance.
- Gestion des pièces de rechange : Le Matrice de criticité des pièces de rechange est spécifiquement mentionné dans le contexte de l'industrie minière, ce qui souligne l'importance d'une gestion efficace des pièces de rechange dans ce secteur.
- Modèle ABC (comptabilité analytique par activité) : Ce modèle vise à identifier et à classer les activités en fonction de leurs facteurs de coût. Dans le domaine de la maintenance, il permet de déterminer l'impact financier des temps d'arrêt et d'identifier les possibilités de réduction des coûts.
- Modèle FMEA (Analyse des modes de défaillance et de leurs effets) : Il s'agit d'une approche systématique visant à identifier les défaillances potentielles d'un système ou d'un processus et à évaluer leur impact. Elle permet de hiérarchiser les interventions de maintenance et d'élaborer des stratégies visant à atténuer les risques.
- Modèle de criticité fondé sur les risques : Ce modèle évalue le degré de criticité des actifs en fonction des risques potentiels liés à leur défaillance. Il prend en compte des facteurs tels que la sécurité, l'impact environnemental et les pertes de production.
- Matrice de criticité des pièces de rechange : Cet outil classe les pièces de rechange en fonction de leur niveau de criticité, en tenant compte de facteurs tels que les délais d'approvisionnement, le coût et l'impact d'une indisponibilité. Il permet d'optimiser la gestion des stocks et de garantir la disponibilité des pièces critiques.
Importance :
Ce tableau souligne l'importance de choisir le modèle de criticité adapté en fonction du secteur d'activité concerné et des défis qui lui sont propres. En utilisant ces modèles, les organisations peuvent :
- Hiérarchiser les interventions de maintenance : Concentrez-vous sur les actifs et composants critiques afin de réduire au minimum les temps d'arrêt et d'éviter les pannes coûteuses.
- Optimiser l'affectation des ressources : Répartir efficacement les ressources de maintenance en fonction du niveau de criticité des actifs.
- Améliorer la sécurité et la fiabilité : Mettre en œuvre des mesures proactives visant à atténuer les risques et à garantir la sécurité de fonctionnement des équipements.
- Réduire les coûts : Réduire au minimum les temps d'arrêt et optimiser la gestion des stocks afin de réduire les coûts de maintenance.
Analyse détaillée du cadre
Ce schéma présente de manière systématique les différentes étapes du processus permettant de déterminer la criticité d'un composant, qui correspond essentiellement à l'impact de l'indisponibilité d'une pièce en cas de défaillance. Voici une explication étape par étape :
- Criticité de l'actif (note = 4) : Il s'agit du point de départ, qui met en évidence l'impact global de l'actif sur la production, les processus clés, la sécurité ou les risques environnementaux. Une note de 4 indique un impact significatif.
- Conséquence sur les actifs (temps d'arrêt) (Note = 3) : Cet indicateur évalue l'impact direct sur l'actif lui-même en termes de temps d'arrêt. Un score de 3 indique une conséquence notable, susceptible d'entraîner une perturbation de la production.
- Conséquences sur le site (note = 8) : C'est là que le cadre propose une évaluation plus nuancée. Il associe la « conséquence sur l'actif » à une classification des perturbations potentielles :
- A – Perturbation majeure : Arrêt total de la production, risques pour la sécurité ou risques environnementaux.
- B – Perturbation importante : Baisse de la production ou risque d'arrêt complet.
- C – Perturbation mineure : Existence d'alternatives ou faible risque pour la sécurité.
- D – Inconvénient : Temps d'arrêt réduits et risques pour la sécurité limités.
- E – Aucun impact : Effet négligeable sur la production et risques minimes.
L'exemple présente un score « Conséquences sur le site » de 8, ce qui indique un risque de perturbation important.
- Probabilité de conséquence (note = 3) : Ce critère tient compte de la probabilité que la défaillance se produise. Un score de 3 indique une probabilité modérée.
- Stratégie AM (Type d'événement) (Note = 1) : Ce facteur tient compte de la stratégie de gestion des actifs actuellement en place. Un score de 1 pourrait indiquer une approche réactive ou une gestion « jusqu'à la panne ».
Calcul de la criticité des matériaux
Le schéma présente ensuite une formule permettant de calculer le score de criticité des matériaux :
Criticité du matériel = (Conséquence sur le site + Probabilité de la conséquence) × Stratégie AM (Type d'événement)
Dans l'exemple donné :
Criticité du matériau = (8 + 3) × 1 = 11
Ce score de 11 correspond au niveau global de criticité de la pièce de rechange. Un score plus élevé indique qu’il s’agit d’une pièce plus critique, qui nécessite une attention accrue en matière de gestion des stocks et de planification de la maintenance.
Conséquences pratiques
Ce cadre permet aux organisations de :
- Donner la priorité aux pièces de rechange : Veillez à disposer d'un stock de pièces essentielles afin de réduire au minimum les temps d'arrêt et les risques potentiels.
- Optimiser les stocks : Évitez de constituer des stocks excédentaires de pièces moins essentielles, afin de réduire les coûts de stockage.
- Élaborer des stratégies de maintenance efficaces : Mettre en place une maintenance proactive pour les actifs critiques et adopter des stratégies rentables pour les actifs moins critiques.
- Améliorer la sécurité et le respect des normes environnementales : Garantir la disponibilité des pièces permettant de réduire les risques liés à la sécurité et à l'environnement.
Approfondir l'explication à l'aide d'un exemple concret
Pour illustrer l'application pratique du cadre d'évaluation de la criticité, prenons l'exemple fourni pour un Fraiseuse à commande numérique. Cet exemple montre comment les principes de l'évaluation de la criticité peuvent être appliqués à un équipement spécifique dans un contexte industriel.
Exemple : Évaluation de la criticité d'une fraiseuse à commande numérique
Cet exemple utilise un système de notation dans lequel chaque facteur est évalué sur une échelle de 1 à 5, 1 correspondant à un faible impact et 5 à un impact élevé. Les facteurs pris en compte sont les suivants :
- Sécurité et conformité (25% Poids, note 4) : Cela signifie qu'une défaillance de la machine aurait des conséquences importantes en matière de sécurité et de conformité.
- Impact sur la production (poids 25%, note 5) : Une note élevée indique que la machine est essentielle à la production et que sa panne perturberait gravement les opérations.
- Coût des temps d'arrêt (pondération 20%, note 4) : Cela reflète les pertes financières considérables liées aux temps d'arrêt des machines.
- Redondance (pondération 15%, note 2) : Une note faible indique une redondance limitée, ce qui signifie qu'il y a peu ou pas de machines de secours.
- Historique d'entretien (poids 10%, niveau 3) : Cela laisse supposer que le véhicule a connu quelques problèmes d'entretien.
- Âge et état (poids 5%, note 3) : Cela signifie que la machine n'est ni toute neuve ni très ancienne, mais que son état mérite qu'on s'y attarde.
Calcul de la note pondérée
La note attribuée à chaque facteur est multipliée par sa pondération afin de déterminer la note pondérée. Par exemple, le facteur « Sécurité et conformité » obtient une note pondérée de 1 (4 × 0,25). La somme de ces notes pondérées donne le Note totale, qui, dans ce cas, est 3.8 / 5.0.
Interprétation de la partition
L'interprétation de la partition est la suivante :
- Note de 4,0 à 5,0 → Atout essentiel : Nécessite une surveillance et une maintenance prioritaires.
- Note comprise entre 3,0 et 3,9 → Gravité modérée : Nécessite une maintenance proactive, mais l'impact reste gérable.
- Score 1,0 – 2,9 → Criticité faible : Impact minimal ; les pratiques d'entretien habituelles s'appliquent.
Dans notre exemple de fraiseuse à commande numérique, le score de 3.8 relève de la Criticité modérée gamme. Cela signifie que, même si cette machine ne nécessite pas le même niveau d'urgence qu'un équipement critique, elle requiert tout de même des stratégies de maintenance proactive afin de prévenir d'éventuelles perturbations et de minimiser les coûts liés aux temps d'arrêt.
Lien avec le cadre de criticité des pièces et des pièces de rechange
Cet exemple est directement lié au cadre de référence sur la criticité des pièces et des pièces de rechange. La « conséquence sur le site » de ce cadre, qui prend en compte l’impact de l’indisponibilité d’une pièce, correspond aux facteurs « impact sur la production » et « coût des temps d’arrêt » de l’exemple de la fraiseuse à commande numérique. De même, la « probabilité de conséquence » peut être déduite des facteurs « historique de maintenance » et « âge et état ».
Application pratique et avantages
En appliquant ce système de notation à la fraiseuse à commande numérique, l'entreprise peut :
- Hiérarchiser les interventions de maintenance : Misez sur la maintenance préventive pour éviter les pannes et réduire au minimum les temps d'arrêt.
- Optimiser le stock de pièces de rechange : Stockez les pièces de rechange essentielles en fonction du niveau de criticité de la machine.
- Allouer efficacement les ressources : Répartir les ressources de maintenance en fonction du niveau de criticité des différentes machines.
- Améliorer le taux de rendement global des équipements (OEE) : Réduire les temps d'arrêt et améliorer l'efficacité de la production.
Processus de gestion du matériel : une présentation étape par étape
- Informations sur l'équipement de chargement : Collecter et saisir les données relatives aux équipements provenant de diverses sources (plans, manuels, etc.).
- Extraction des informations relatives à la nomenclature des équipements : Utilisez l'IA pour extraire les données de la nomenclature (BOM) à partir des informations chargées.
- Extraction de la liste des composants à partir de la nomenclature : Créer une liste d'articles structurée à partir des données de nomenclature extraites.
- Rassembler les informations initiales sur les articles de la nomenclature : Extraire et organiser les informations essentielles relatives aux composants (référence de la nomenclature, fabricant, fournisseur, descriptions) dans un tableur.
- Créer des codes de bas niveau : Générer des codes de bas niveau pour classer et organiser les documents.
- Identifier les matières premières essentielles : Analysez la liste des articles afin de déterminer quels articles sont indispensables au bon fonctionnement de l'entreprise et doivent être maintenus en stock.
- Évaluation de la criticité : Réaliser une analyse de criticité afin de comprendre l'impact des ruptures de stock sur les opérations.
- Extracter les attributs permettant de déterminer la criticité : Extraire les attributs (tels que la catégorie d'article) qui sont essentiels pour la matrice de criticité.
- Contrôle des stocks de la fiche article : Comparez la liste des articles avec l'inventaire de référence afin de vérifier les niveaux de stock.
- Vérification des stocks et génération de rapports détaillés : Effectuer un inventaire détaillé et générer un rapport complet.
- Créer des composants pour de nouveaux matériaux : Si de nouveaux matériaux sont identifiés, créez leurs composants dans le système.
- Comparer les détails des postes de la nomenclature avec les ordres de travail de maintenance : Comparer les détails des postes de la nomenclature avec les ordres de travail de maintenance afin d'identifier les écarts.
- Associer les articles nouvellement créés à la nomenclature : Associez tous les éléments nouvellement créés à la nomenclature d'équipement (EBOM) afin d'obtenir un enregistrement complet.
Cas d'utilisation et défis actuels dans le secteur de la maintenance, de la réparation et de la révision (MRO)
La nomenclature technique (E-BOM) est un document exhaustif qui répertorie tous les matériaux, composants et sous-ensembles nécessaires à la fabrication d'un produit. La gestion des données de référence (MDM) se concentre sur la gestion des données critiques d'une organisation, notamment les entités métier clés telles que les produits, les clients et les fournisseurs. Les services avancés de gestion des catalogues de matériaux viennent compléter la MDM en proposant des outils spécialisés pour le nettoyage des catalogues de référence des matériaux ainsi que des solutions efficaces de catalogage des données de référence.
Dans le cas des nomenclatures électroniques (E-BOM), celles-ci reflétant généralement les produits conçus par le service d'ingénierie, elles ne sont liées à aucune forme de nomenclatures modulaires ou configurables. Également appelées « nomenclatures telles que conçues » par de nombreux fabricants, elles sont générées dans le domaine de l'ingénierie et proviennent généralement d'outils de CAO, ce qui les oriente en fin de compte vers la liste des pièces ou composants des assemblages finaux. Les nomenclatures électroniques (E-BOM) correspondent principalement aux nomenclatures commerciales et aux nomenclatures de service. Étant donné que ces nomenclatures comportent un grand nombre d’éléments complexes, tels que des références de pièces de remplacement ou alternatives, ainsi que des pièces mentionnées dans les annotations des plans, les propriétaires et les gestionnaires de données ressentent de plus en plus le besoin de procéder à une déduplication, une rationalisation et un affinage adéquats des données et de leur contenu. Cela ne peut se faire qu’en mettant en œuvre des mesures appropriées d’amélioration de la qualité des données et de gouvernance.
La gestion des données de fabrication (MDM) pour les équipements de nomenclatures électroniques (E-BOM) constitue l’un des meilleurs moyens de réduire les coûts et d’uniformiser les processus d’approvisionnement. Elle permet d’identifier les composants en double et, par conséquent, de réaliser des économies substantielles. Une récente mise en œuvre par Verdantis a permis une réduction des stocks de 5 à 6%. Cela peut représenter un chiffre considérable pour une entreprise dont le chiffre d'affaires annuel dépasse $15 milliards.
L'un des avantages découlant des initiatives de gestion des données de référence (MDM) réside dans la définition d'un format standard pour la création de la nomenclature électronique (E-BOM). Les outils MDM utilisés permettront de distinguer les actifs nécessitant une nomenclature électronique et d'identifier les éléments qui doivent y figurer, ainsi que les données qui doivent y être incluses.
La mise en œuvre de solutions de gestion des données de référence pour leurs nomenclatures électroniques (E-BOM) permet aux entreprises de bénéficier d'avantages commerciaux, notamment sous la forme d'une amélioration des processus d'approvisionnement et de maintenance, de réparation et d'exploitation (MRO), qui se traduisent par une meilleure maîtrise et une réduction des coûts.
La gestion des données de référence (MDM) garantit la cohérence des données de référence, tandis que les services de gestion du catalogue des articles se concentrent sur le nettoyage des catalogues de référence des articles, ce qui permet, dans l'ensemble, d'assurer l'exactitude de l'ensemble de la nomenclature électronique (E-BOM). Cette synergie permet de minimiser les erreurs, réduisant ainsi les retards de production et les retouches.
On l'a récemment constaté lorsqu'un important fournisseur de nutriments agricoles, disposant de plus de 50 sites de production à travers l'Amérique du Nord, a tiré parti des solutions basées sur l'intelligence artificielle de Verdantis avec un résultat remarquable, afin d'harmoniser les données des nomenclatures, des bons de commande et des fiches articles.
Exposé du problème
Les entreprises sont confrontées à des données erronées ou obsolètes concernant les nomenclatures, les équipements et les matériaux dans leurs systèmes de gestion intégrée (ERP), leurs systèmes informatisés de gestion de la maintenance (GMAO) ou d'autres systèmes cloisonnés. Ce problème trouve son origine dans :
- Mises à jour incorrectes dans les ordres de travail
- Des silos isolés chargés de la gestion des activités de maintenance, de réparation et de révision (MRO)
- L'absence d'un système centralisé de gestion de l'information
Solution basée sur l'IA
BOM Software s'attaque à ce problème en mettant en œuvre une approche structurée, fondée sur l'intelligence artificielle :
- Évaluation du système: Identifier les systèmes des clients (ERP, GMAO, systèmes autonomes) et analyser la manière dont sont structurées les nomenclatures, les ordres de travail et les informations relatives aux équipements.
- Mappage et migration des données: Harmoniser les informations entre les différents systèmes, créer une structure de champs unifiée dans le logiciel de gestion des nomenclatures et migrer les données existantes.
- Historique et classification des ordres de travail: Analyse et classification, à l'aide de l'IA, des ordres de travail en maintenance préventive, programmée ou ponctuelle.
- Analyse des lacunes dans les données: Identifier les données manquantes ou incohérentes en s'appuyant sur les tendances historiques et générer des rapports de mise à jour.
- Validation et finalisation: Soumettre les mises à jour pour validation et intégrer les modifications dans les systèmes des clients.
Exposé du problème
Les entreprises continuent de mettre à jour manuellement les plans d'équipement en 2D/3D et les nomenclatures, ce qui entraîne des pertes d'efficacité et des erreurs. Alors que les équipementiers (OEM) proposent de plus en plus souvent des mises à jour directes, les entreprises ne disposent pas de systèmes automatisés permettant d'extraire, de valider et d'intégrer ces informations.
Solution basée sur l'IA
Le logiciel de gestion des nomenclatures permet une intégration et une mise à jour transparentes des plans d'équipement et des nomenclatures :
- Référentiel centralisé: Mettre en place un référentiel structuré pour les plans des équipements, les cahiers des charges, les nomenclatures et les matériaux.
- Extraction de données: Mettre en place des mécanismes API/FTP permettant de récupérer les dessins mis à jour à partir de SAP, des systèmes clients ou des bases de données des équipementiers.
- Extraction d'informations basée sur l'IA:
- Dessins en 2D : analyse automatisée par IA pour extraire les informations pertinentes de la nomenclature.
- Dessins 3D : intégration à un logiciel de CAO pour une analyse automatisée.
- Remplissage des données et contrôle des versions: L'IA génère la nomenclature et les spécifications des équipements tout en assurant le suivi des versions.
- Validation et intégration au système: Soumet les modifications pour validation avant de mettre à jour le système ERP.
L'interprétation des exigences réglementaires et l'élaboration de programmes de maintenance préventive constituent un défi de taille, en particulier pour les clients basés aux États-Unis qui doivent se conformer à des réglementations sectorielles strictes.
Solution basée sur l'IA
Le logiciel de gestion des nomenclatures automatise le suivi de la conformité et la planification de la maintenance grâce à :
- Système de gestion documentaire (SGD): Un référentiel central permettant de stocker des manuels, des catalogues de maintenance et des documents réglementaires, avec un système de contrôle des versions.
- Analyse de documents basée sur l'IA: Extraction des exigences de maintenance à partir des manuels et mise en correspondance de celles-ci avec les actifs concernés.
- Ordres de maintenance préventive automatisés: L'IA analyse les exigences de conformité afin d'élaborer des plannings de maintenance optimisés.
- Mise en œuvre du processus de validation: Garantit un examen et une validation structurés des plans de maintenance générés.
Exposé du problème
Les organisations se concentrent sur le niveau de criticité des actifs et des équipements, mais négligent souvent celui des pièces de rechange, ce qui entraîne des inefficacités dans la planification des achats et de la maintenance.
Solution basée sur l'IA
BOM Software propose une approche structurée pour l'évaluation de la criticité des pièces de rechange :
- Collecte de données: Extraire les données relatives aux pièces de rechange, aux nomenclatures et aux équipements des systèmes ERP.
- Analyse des paramètres: Évaluer le niveau de criticité des pièces de rechange en fonction des critères suivants :
- Conséquences d'une défaillance
- Probabilité de défaillance
- Difficulté d'approvisionnement
- Évaluation de la criticité basée sur l'IA: Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique pour calculer des scores de criticité en s'appuyant sur les meilleures pratiques propres au secteur.
- Comparaison et rapports: Mettre en évidence les différences entre les nouveaux scores de criticité et ceux déjà existants à des fins de validation.
- Évaluation cumulative des risques liés aux actifs: Offrir une vue d'ensemble de la criticité des actifs sur l'ensemble des sites, afin de permettre une prise de décision éclairée.
Exposé du problème
De nombreuses organisations ont du mal à normaliser leurs documents et à mettre en œuvre des cadres taxonomiques adaptés, tels que les codes KKS pour la localisation des actifs ou la numérotation ANSI pour l'identification des actifs.
Solution basée sur l'IA
L'outil BOM facilite la normalisation de la taxonomie en :
- Classification des données: Classification des documents et des ressources grâce à l'intelligence artificielle.
- Mise en correspondance taxonomique: Mise en conformité des données clients avec les normes internationales du secteur.
- Validation automatisée: Contrôles basés sur l'IA visant à détecter les incohérences taxonomiques.
- Processus de mise à jour et d'approbation: Garantir la conformité aux normes internationales de classification avant l'intégration dans les systèmes des clients.
Conclusion
Le secteur de la maintenance, de la réparation et de la révision (MRO) connaît actuellement une transformation numérique, et la synchronisation basée sur l’intelligence artificielle est au cœur de cette évolution. En répondant à des défis tels que les données de nomenclature obsolètes, les mises à jour manuelles, la complexité réglementaire, l’évaluation de la criticité des pièces de rechange et la normalisation de la taxonomie, les logiciels de gestion des nomenclatures améliorent l’efficacité opérationnelle, réduisent les erreurs et garantissent une intégration transparente des données critiques entre les différents systèmes. À mesure que les secteurs d'activité continuent d'évoluer, les solutions basées sur l'IA deviendront indispensables pour optimiser les stratégies de maintenance et améliorer la gestion des actifs.
L'intégration de prestataires de services de gestion des données de référence (MDM) et de gestion avancée des catalogues de matériaux, tels que Verdantis, dans la gestion des nomenclatures électroniques (E-BOM) constitue une approche stratégique pour les organisations qui souhaitent prospérer à l'ère du numérique. Le nettoyage du catalogue des données de référence des articles permet aux entreprises de gérer les complexités de la fabrication avec agilité et confiance. À mesure que les secteurs d'activité évoluent, la synergie collaborative entre la gestion des nomenclatures électroniques (E-BOM), la gestion des données de référence (MDM) et les services de gestion des catalogues de matériaux continuera à stimuler l'innovation, permettant ainsi aux entreprises d'exceller dans le paysage dynamique de la fabrication d'aujourd'hui.
