Qu'est-ce que la gestion de la maintenance des équipements ?

Verdantis permet aux organisations de maîtriser leurs données d'actifs tout au long de leur cycle de vie. En proposant une plateforme robuste pour l'agrégation, la contextualisation et l'analyse des données, Verdantis garantit que les activités de maintenance ne sont pas menées en vase clos, mais qu'elles s'appuient sur une vision globale des performances, des coûts et des risques liés aux actifs, de leur conception à leur mise au rebut, et qu'elles y contribuent.

Principales méthodes La plateforme de gestion des données tout au long du cycle de vie de Verdantis Parmi les mesures qui permettent d'améliorer la maintenance des équipements, on peut citer :

• Vue intégrée des données relatives aux ordres de travail et des informations sur leur exécution : Bien que l'exécution des interventions de maintenance puisse s'effectuer dans des systèmes spécialisés (GMAO/EAM), Verdantis offre une vue d'ensemble qui intègre les données des ordres de travail (tâches, main-d'œuvre, pièces utilisées, codes de panne) au dossier complet du cycle de vie de l'actif.

  • Aspects techniques : Il regroupe des données provenant de diverses sources et les relie à des configurations d'actifs spécifiques, à des révisions de conception, à l'historique d'exploitation et aux nomenclatures. Cela permet de réaliser des analyses de tendances sophistiquées, des synthèses de coûts et des comparaisons de performances allant au-delà des capacités habituelles d'un système de GMAO.

  • Impact : Permet d'identifier les défaillances récurrentes liées à la conception ou d'établir une corrélation entre les coûts de maintenance et les profils d'exploitation. Par exemple, en analysant les données agrégées des ordres de travail de l'ensemble de sa flotte dans Verdantis, une entreprise a constaté que les actifs issus d'un lot de fabrication particulier généraient des coûts de maintenance 30% plus élevés pour un composant spécifique, ce qui a conduit à un contrôle qualité auprès du fournisseur.

• Gestion complète des informations sur les actifs (le dossier numérique des actifs): Verdantis sert de plateforme centrale pour toutes les informations essentielles relatives aux actifs – il s'agit du référentiel numérique de référence. Cela inclut les données de conception, les spécifications techniques, les configurations « telles que construites » par rapport à celles « telles qu'entretenues », la traçabilité des matériaux, les paramètres d'exploitation, les procédures de sécurité et l'historique complet de la maintenance.

  • Aspects techniques : Le contrôle des versions, la gestion des modifications, la mise en lien avec les documents associés (fichiers CAO, manuels, certificats) et une gouvernance rigoureuse des données sont essentiels.

  • Impact : Cela garantit que les équipes de maintenance travaillent toujours à partir d’informations précises et à jour, ce qui réduit les erreurs et renforce la sécurité. Par exemple, disposer de la version correcte de la configuration d’un équipement dans Verdantis avant une révision majeure peut éviter de commander des pièces de rechange critiques inadaptées, ce qui permet de réaliser d’importantes économies de temps et d’argent.

• Stratégies de maintenance préventive et prédictive fondées sur les données En analysant des données exhaustives sur le cycle de vie au sein de Verdantis, les organisations peuvent élaborer des calendriers de maintenance préventive hautement optimisés et des modèles de maintenance prédictive plus précis. Les données issues de la conception (durée de vie prévue des composants), de la fabrication (indicateurs de qualité) et de l'exploitation (facteurs de contrainte, relevés des capteurs) permettent d'affiner les prévisions de maintenance.

  • Impact : Aller au-delà de la maintenance programmée basée sur le temps pour adopter une maintenance axée sur l'état et la fiabilité, s'appuyant sur un ensemble de données plus complet. Un service public utilisant Verdantis pourrait analyser les données historiques de défaillances en les mettant en corrélation avec des conditions d'exploitation spécifiques sur l'ensemble de son parc de transformateurs, ce qui permettrait d'élaborer un modèle prédictif améliorant le délai de détection des défaillances de 40%.

• Gestion globale des données relatives aux stocks MRO et aux nomenclatures (BOM) Verdantis garantit que les nomenclatures (des nomenclatures techniques aux nomenclatures de maintenance) et les données d'inventaire MRO sont exactes, cohérentes et associées à la fiche d'actif tout au long de son cycle de vie.

  • Aspects techniques : Gère l'évolution des nomenclatures, les associe à des instances d'actifs et à des configurations spécifiques, et offre une visibilité sur les pièces de rechange essentielles, l'interchangeabilité et l'obsolescence grâce à une intégration avec les systèmes ERP et de gestion des stocks.

  • Impact : Cela permet de réduire le risque d'utiliser des pièces inadaptées, d'optimiser les niveaux de stock MRO en fonction des besoins réels liés au cycle de vie des actifs et d'accélérer la planification des réparations. Le fait de connaître la nomenclature précise « telle qu'elle est entretenue » d'un actif géré dans Verdantis peut réduire de plus de 50% le temps nécessaire à l'identification des pièces lors de réparations d'urgence.

    • Exemple de calcul : Si une pièce incorrecte est commandée en raison d'informations obsolètes dans la nomenclature, entraînant 8 heures d'arrêt supplémentaire pour un équipement critique évalué à $20 000 par heure, le coût s'élève à $160 000. Les données de nomenclature centralisées et précises disponibles dans Verdantis permettent d'éviter ce genre de situation.

• Analyses avancées et rapports sur les performances tout au long du cycle de vie Verdantis propose des outils d'analyse puissants permettant d'extraire des informations pertinentes à partir de l'immense ensemble de données qu'elle gère. Cela inclut le temps moyen entre deux pannes (MTBF), le temps moyen de réparation (MTTR) en corrélation avec les facteurs liés au cycle de vie, le coût total de possession et les tendances en matière de fiabilité des actifs.

  • Impact : Facilite la prise de décision stratégique en matière d'investissement, de rénovation ou de mise hors service d'actifs, sur la base de données complètes relatives aux coûts et aux performances tout au long du cycle de vie.

• Tirer parti du traitement intelligent des documents (IDP) pour les dossiers de maintenance : Les services de maintenance sont souvent confrontés à d'énormes volumes d'informations contenues dans des documents variés et souvent non structurés, tels que des manuels au format PDF, des bons de travail historiques numérisés, des factures de fournisseurs pour des pièces détachées, des rapports d'inspection et des images.

  • Aspects techniques : IDP utilise des technologies d'intelligence artificielle telles que la reconnaissance optique de caractères (OCR), le traitement du langage naturel (NLP) et l’apprentissage automatique (ML) pour extraire, interpréter et structurer automatiquement les champs de données clés (par exemple, les références des pièces sur les factures, les numéros de série sur les formulaires numérisés, les codes d’erreur dans les notes des techniciens, les mesures sur les fiches d’inspection) à partir de ces différents formats. Ces données structurées peuvent ensuite être automatiquement intégrées dans les systèmes de gestion de la maintenance.

  • Impact : IDP réduit considérablement la saisie manuelle des données, minimise les erreurs humaines et rend consultables et exploitables les informations précieuses issues de documents auparavant inaccessibles. Cela permet d’enrichir l’historique des actifs, d’améliorer la qualité des données à des fins d’analyse, d’accélérer le traitement des factures relatives aux pièces MRO et de faciliter la numérisation des connaissances historiques en matière de maintenance. Par exemple, le traitement automatique des listes de contrôle d’inspection remplies par les techniciens peut réduire le temps de saisie des données jusqu’à 80% et garantir la saisie précise des données de conformité.