Il est 2 heures du matin et votre plateforme de surveillance des équipements a parfaitement rempli la fonction pour laquelle vous l'avez acquise.
Quatorze jours avant l'incident, le système a détecté une augmentation de la signature vibratoire sur une pompe d'exportation essentielle. La prévision est fiable. Le délai de préavis est largement suffisant.
Et pourtant, vous allez quand même en faire les frais, car le joint dont cette pompe a besoin provient d'un seul fournisseur, avec un délai de livraison de 16 semaines, et il n'y en a pas un seul en stock dans votre entrepôt ni nulle part ailleurs dans votre réseau.
Si vous êtes responsable de la fiabilité ou directeur des opérations, vous connaissez déjà ce scénario. La défaillance n'a jamais été le problème. C'est l'incapacité à donner suite à la prévision qui a posé problème.
Cet article s'adresse aux personnes qui se trouvent dans cette situation.
Le coût de cette position n'est pas abstrait. Selon Avathon, l'entretien et l'exploitation quotidiens d'une plate-forme de forage s'effectuent De $50 000 par jour pour une plate-forme terrestre à $1 million par jour, voire plus, pour les plates-formes offshore, et une panne du système d'entraînement par le haut dont la réparation prend une semaine peut entraîner des pertes totales avoisinant les $8,5 millions. Le cabinet d'études Kimberlite a constaté qu'une installation offshore absorbe en moyenne environ 27 jours d'indisponibilité imprévue par an, soit environ $38 millions de pertes, les plus mauvais résultats dépassant $88 millions.
Avant d'aller plus loin, repérez-vous sur cette carte. La gestion des actifs n'a pas la même signification dans un gisement de schiste, dans la salle de contrôle d'un gazoduc ou dans une raffinerie.
Comment en sommes-nous arrivés là ? Une brève histoire de la gestion d'actifs
Le parc d'actifs pétroliers et gaziers moderne est le fruit de l'intensité capitalistique de l'après-guerre. Alors que la demande explosait dans les années 1950 et 1960, les opérateurs ont investi massivement dans des installations toujours plus grandes, et dès les années 1970, le secteur s'est lancé à la conquête de nouvelles frontières offshore, telles que la mer du Nord et le golfe du Mexique.
Chaque plate-forme constituait une ville industrielle à part entière, et les équipements étaient robustes, surdimensionnés et coûteux.
À cette époque, le principe consistant à exploiter les équipements jusqu’à leur panne était une option par défaut tout à fait justifiable. Les équipements étaient plus simples. Les marges réalisées sur chaque baril étaient suffisamment généreuses pour absorber le coût d’une panne.
Quand quelque chose tombait en panne, on le réparait. La perte de production était considérée comme un coût acceptable inhérent à l'activité. Il existait peu d'outils permettant de détecter l'imminence d'une panne, et peu de raisons d'investir dans la prévision de celle-ci.
Ce qui a changé, c'est l'échelle et la densité de valeur. À mesure que les plateformes gagnaient en complexité et que la valeur produite se concentrait dans un nombre plus restreint d'actifs, plus volumineux et davantage interconnectés, le coût d'une seule défaillance a cessé d'être une simple erreur d'arrondi pour devenir un sujet d'actualité.
En 1965, une pompe qui mettait une tête de puits à l'arrêt constituait un simple désagrément. En 1988, une défaillance similaire sur une plate-forme offshore d'un milliard de dollars pouvait coûter la vie à des personnes et anéantir une part importante de la production d'un pays.
La gestion d'actifs n'est pas née d'une ambition. Elle a été imposée par la perte.
Quatre périodes marquées par des défis qui ont façonné la pratique actuelle
Période 1 : Exploitation jusqu’à la défaillance (avant les années 1980)
La maintenance réactive constituait le mode de fonctionnement habituel du secteur, et non une exception à la règle. Le problème ne résidait pas seulement dans le coût des réparations, mais aussi dans l'absence totale de données permettant de comprendre comment et pourquoi les équipements tombaient en panne.
En l'absence d'antécédents de défaillances, chaque panne était une surprise, et chaque surprise coûtait cher.
Le Programme fédéral de gestion de l'énergie du ministère américain de l'Énergie quantifie clairement cette pénalité. Dans son Guide des meilleures pratiques en matière d'exploitation et de maintenance, le DOE estime que la maintenance purement réactive s'élève à environ 1 TP4T18 par cheval-vapeur et par an, contre $13 pour la maintenance préventive, $9 pour la maintenance prédictive et $6 pour la maintenance intégrale axée sur la fiabilité.
Les réparations imprévues coûtent généralement plusieurs fois plus cher que les mêmes interventions effectuées dans le cadre d'un programme de maintenance planifiée, en raison des heures supplémentaires, de la livraison urgente des pièces de rechange et des dommages collatéraux causés aux équipements secondaires. Les interventions réactives constituent le moyen le plus coûteux d'assurer le bon fonctionnement d'une usine.
Période 2 : Le déficit en matière d'entretien préventif (des années 1980 aux années 1990)
Le secteur a réagi en mettant en place un programme de maintenance préventive basé sur un calendrier. Révision de la pompe toutes les 4 000 heures. Remplacement du joint tous les 12 mois. Inspections selon un calendrier fixe, que l'état de l'équipement le justifie ou non.
C'était un pas en avant par rapport à une simple réaction. Mais cela reposait sur une hypothèse sous-jacente qui s'est avérée erronée.
On partait du principe que les défaillances étaient principalement liées à l'âge. L'étude phare qui a réfuté cette hypothèse provenait d'un secteur autre que celui du pétrole et du gaz.
En 1978, Stanley Nowlan et Howard Heap, de la compagnie United Airlines, ont démontré dans leur rapport sur la maintenance axée sur la fiabilité, commandité par le ministère américain de la Défense, que seuls environ 9% des incidents survenus dans leur flotte d'avions étaient liés à l'âge. La grande majorité d'entre elles étaient aléatoires, voire, pire encore, provoquées par les opérations de maintenance censées justement les éviter.
Il convient toutefois de faire une mise en garde. Il s'agissait de données issues de l'aviation commerciale, et non d'une règle universelle applicable aux équipements rotatifs du secteur pétrolier et gazier. Les six pourcentages initiaux correspondant aux types de défaillance doivent être considérés comme représentatifs de la population étudiée par Nowlan et Heap, et non comme une constante valable pour toutes les catégories d'actifs.
Mais l'idée centrale a fait son chemin. Les révisions à intervalles fixes ne permettent pas de réduire de manière fiable les taux de défaillance, et une maintenance intrusive peut entraîner des défaillances précoces qui ne se seraient jamais produites autrement.
Puis vint cette nuit qui a définitivement lié la gestion d'actifs à la santé, à la sécurité et à l'environnement.
Le 6 juillet 1988, le Piper Alpha Une plate-forme située en mer du Nord a été détruite par une série d'explosions et d'incendies. L'incident a été provoqué par une défaillance au niveau de la maintenance et des autorisations de travail, exactement le genre de situation que redoutent tous les responsables de la fiabilité.
La soupape de sécurité d'une pompe à condensats avait été démontée en vue d'une révision, et la conduite ouverte avait été temporairement obturée à l'aide d'une bride aveugle. Ces travaux n'étaient pas terminés. Or, cela n'était pas indiqué dans les documents administratifs.
Lors de la passation de service, l'équipe de nuit, ignorant que la soupape de sécurité était manquante, a remis la pompe en marche. Du condensat s'est échappé par la bride mal fixée, s'est enflammé, et la cascade d'événements s'est enclenchée.
L'enquête publique menée par Lord Cullen a duré 13 mois et a abouti à 106 recommandations, qui ont toutes été retenues. L'enquête a révélé que le système d'autorisation de travail était inadéquat et qu'il y était régulièrement dérogé, que la communication lors des relais d'équipe était insuffisante et que la formation laissait à désirer.
Le le montant total des sinistres couverts s'est élevé à environ $3,4 milliards. L'accident de Piper Alpha a donné naissance au dispositif britannique de « safety case » et a fait prendre conscience de manière durable que la rigueur en matière de maintenance, l'intégrité des autorisations et les données relatives aux installations ne relèvent pas uniquement des services administratifs. Il s'agit de systèmes essentiels à la sécurité des personnes.
Ère 3 : La surabondance de capteurs (des années 2000 aux années 2010)
Les années 2000 ont vu l'émergence de l'Internet industriel des objets, la généralisation des systèmes SCADA et l'avènement d'une véritable maintenance prédictive. Une seule plateforme offshore moderne peut intégrer des dizaines de milliers de capteurs.
Les technologies permettant de détecter une défaillance naissante sont désormais peu coûteuses, largement répandues et performantes.
Les bénéfices sont réels là où ils se concrétisent. Le guide du FEMP du DOE indique qu’un programme de maintenance prédictive fonctionnant correctement peut permettre de réaliser des économies de de 8% à 12% par rapport à la seule prévention, et de 30% à 40% par rapport à l'entretien réactif.
Birlasoft, en citant une étude de McKinsey, décrit un opérateur offshore qui a réduit ses temps d'arrêt de 20% grâce à une solution prédictive, ce qui a entraîné une augmentation de la production de plus de 500 000 barils de pétrole par an.
Mais voilà le piège dans lequel l'industrie est tombée. Le problème de la détection a été résolu. Pas celui de la réaction.
Les opérateurs ont passé une décennie et dépensé une fortune à apprendre à anticiper les pannes, tandis que la chaîne d'approvisionnement, les données relatives aux pièces de rechange et le processus d'approvisionnement qui leur auraient permis de réagir à ces signaux d'alerte sont restés pratiquement inchangés par rapport à 1995.
Le tableau de bord s'est allumé en rouge. La pièce n'était toujours pas en stock.
Ère n° 4 : la dette liée aux fusions-acquisitions (des années 2000 à aujourd'hui)
Le quatrième défi est à la fois d'origine interne et structurel. Le secteur pétrolier et gazier est caractérisé par les fusions, les acquisitions et les coentreprises, et chaque opération vient ajouter un nouveau système ERP hérité au parc informatique sans jamais harmoniser les données sous-jacentes.
Cette même pompe figure dans le catalogue sous dix-neuf descriptions différentes, réparties sur six systèmes. Personne ne se charge de regrouper ces informations, car les besoins de l'atelier de production sont toujours prioritaires par rapport à un projet de nettoyage des données.
Les chiffres sont sans appel.
CODA Technology Solutions indique que les articles en double représentent généralement entre 15 et 30 % du nombre total de fiches articles dans les grandes entreprises du secteur pétrolier et gazier.
CODA présente également une compagnie pétrolière du Golfe dont les codes de pièces détachées en double faisaient grimper les coûts d'approvisionnement de $2,6 millions par an.
Tous secteurs confondus, une étude de Gartner estime que la mauvaise qualité des données coûte en moyenne $12,9 millions par an à une entreprise. Dans le cas d'un opérateur disposant de nombreux actifs et de plusieurs sites, le chiffre réel est très certainement plus élevé.
Les solutions partielles qui ont engendré de nouveaux problèmes
Le secteur n'est pas resté les bras croisés. La maintenance axée sur la fiabilité a fourni aux équipes une méthode structurée pour déterminer quelle stratégie de maintenance appliquer à chaque équipement. L'analyse FMECA a permis d'établir un cadre permettant de classer les modes de défaillance en fonction de leur gravité, de leur probabilité et de leur détectabilité.
La surveillance des états techniques a évolué, passant des stylos vibrants portables à des systèmes en ligne fonctionnant en continu. Les jumeaux numériques ont fait leur apparition pour simuler le comportement des actifs.
Chacune de ces avancées constituait un véritable progrès. Chacune a engendré un nouveau problème à sa propre frontière.
L'efficacité des méthodes RCM et FMECA dépend entièrement de la qualité des données et de la rigueur avec lesquelles elles sont mises en œuvre ; or, de nombreux programmes se sont transformés en simples exercices administratifs. La surveillance de l'état des équipements a multiplié le nombre de signaux sans qu'un investissement correspondant ne soit réalisé en matière de gouvernance des données ; ainsi, l'augmentation du nombre de capteurs a généré davantage de bruit et de fausses alarmes, ce qui a érodé la confiance des techniciens dans ces alertes.
Les jumeaux numériques nécessitent des données sur les actifs à jour et précises, ce dont la plupart des exploitants ne disposent pas.
La tendance est constante. Le secteur n'a cessé de résoudre le problème de la détection, tout en continuant à sous-investir dans les infrastructures d'intervention.
Le problème non résolu
Le problème non résolu du secteur n'est pas la détection. C'est l'infrastructure d'intervention qui permet de transformer une prévision en action.
Une défaillance prévue quatorze jours à l'avance n'a aucune utilité sur le plan opérationnel si la pièce ne peut être localisée, approvisionnée ou mise à disposition avant que la période de défaillance n'arrive.
La solution réside dans le séquençage, et non dans l'ajout de capteurs.
Les six défis auxquels le secteur est confronté aujourd'hui
Défi n° 1 : Le paradoxe des stocks
Les opérateurs se retrouvent à la fois avec des stocks trop importants et insuffisants. Ces deux affirmations sont vraies sur un même site, le même jour, et elles ne sont pas contradictoires. Ce sont deux symptômes d'un même mal.
En ce qui concerne les ruptures de stock, les études menées par Kimberlite mettent en évidence l'ampleur des coûts qu'elles engendrent. Quant aux excédents, GEP Worldwide estime, via Verdantis, selon laquelle 50 à 60 % des stocks MRO d'une entreprise de production type sont excédentaires, obsolètes ou à rotation lente.
Un Centre des transports et de la logistique du MIT Une étude a révélé que 32% de matériaux MRO chez un opérateur du secteur pétrolier et gazier étaient classés comme stocks dormants et que 54% n'avaient fait l'objet d'aucun mouvement.
Il ne s'agit pas là de problèmes opposés nécessitant des solutions opposées. Il s'agit d'un même défaut de compréhension. L'opération ne sait pas, au niveau des composants, de quoi elle a réellement besoin, de ce dont elle dispose réellement, ni où cela se trouve.
Si vous achetez à l'aveuglette, vous risquez à la fois de vous retrouver avec un stock excédentaire des mauvais articles et de manquer des bons. La solution réside dans l'intelligence, et non pas simplement dans le fait de dépenser plus ou moins.
Pour découvrir plus en détail comment évaluer les besoins en espace, classer et rationaliser l'organisation de votre réserve, consultez notre guide intitulé Gestion des stocks MRO.
Défi n° 2 : une criticité au niveau des actifs qui ne tient pas compte de la réalité au niveau des composants
La plupart des exploitants établissent un classement par niveau de criticité au niveau des équipements. Le compresseur est considéré comme critique, contrairement à la pompe de transfert. La stratégie en matière de pièces de rechange suit ce classement.
Le problème, c'est que les pannes et les achats s'effectuent au niveau des pièces, et que ce niveau ne correspond pas à la désignation au niveau des actifs.
Envisageons deux scénarios.
Une pompe d'eau de service non critique, considérée comme peu importante et largement négligée, est équipée d'une garniture mécanique fournie exclusivement par un seul équipementier, avec un délai de livraison de 16 semaines. En cas de panne, cette pompe « non critique » provoque l'arrêt d'un processus pendant quatre mois.
Par ailleurs, un compresseur destiné à l'exportation, dont le rôle est véritablement crucial, fonctionne grâce à des roulements disponibles en livraison le lendemain auprès de trois fournisseurs.
Le classement au niveau des actifs inverse complètement les priorités en matière de gestion des stocks. La criticité doit être évaluée là où le risque se situe réellement, c'est-à-dire au niveau de la pièce.
Défi n° 3 : le fossé entre la détection et la réaction
C'est là le cœur du problème. Trois entreprises du secteur pétrolier et gazier sur quatre continuent de recourir à une maintenance basée sur des délais ou à une maintenance réactive.
Selon Kimberlite, via hint-global, moins de 24 % déclarent que leur stratégie de maintenance est prédictive et axée sur les données ou l'analyse. Mais même parmi ceux qui ont franchi le pas vers l'approche prédictive, les prévisions restent souvent lettre morte avant d'aboutir à une action concrète.
La brèche se divise en trois nœuds défaillants.
Une alerte sur le tableau de bord n'est pas une réponse. C'est le début d'une réponse. Combler cette lacune est la mission principale de MRO360.
Défi n° 4 : les données de référence, ces saboteurs silencieux
Les données de référence en double ou incomplètes sapent discrètement toutes les autres initiatives. Les enregistrements en double bloquent les transferts entre usines, car le système ne parvient pas à établir le lien entre « GATE VLV 2IN SS316 » de l'usine A et « VALVE,GATE,2',STAINLESS » de l'usine B.
Ils gonflent les stocks fictifs et génèrent des bons de commande superflus pour des pièces qui se trouvent déjà en stock.
Le « fardeau des données » apparaît dès la mise en service, lorsque les équipementiers (OEM) et les prestataires EPCM transmettent les données relatives aux actifs et aux pièces de rechange dans des formats hétérogènes qui ne sont jamais normalisés dans les systèmes de l'exploitant.
EY montre que les temps d'arrêt dans les secteurs du pétrole, du gaz et de la chimie peuvent coûter plus de $500 000 par opération de démarrage/arrêt, et ces données MRO de mauvaise qualité, qui entraînent des achats en double, peuvent bloquer De $37 millions à $52 millions de fonds de roulement au niveau des dépenses de maintenance, de réparation et de révision (MRO) d'un grand opérateur type (Étude d'EY et de Verdantis).
C'est pourquoi une base de données de référence fiable, fournie par le Suite MDM de Verdantis, est la condition préalable à tout le reste.
Défi n° 5 : Pressions réglementaires et de conformité
Après la catastrophe de Piper Alpha, le « safety case » a été inscrit dans la législation britannique et est devenu une référence mondiale. Les exploitants doivent démontrer qu’ils ont identifié les risques d’accidents majeurs et qu’ils ont réduit ces risques au niveau le plus bas raisonnablement possible.
À cela s'ajoute la sécurité fonctionnelle, régie par la norme CEI 61511, la norme du secteur des procédés applicables aux systèmes instrumentés de sécurité, qui définit la manière dont les capteurs, les modules logiques et les éléments finaux permettent d'atteindre un niveau d'intégrité de sécurité spécifié tout au long du cycle de vie complet.
Il y a ensuite la nouvelle dimension ESG : les limites de torchage, la surveillance des émissions de méthane et des autres gaz à effet de serre, ainsi que les obligations en matière de démantèlement.
Chacune de ces exigences repose, au fond, sur une exigence d'intégrité des données et des actifs. On ne peut pas prouver la conformité de ce qu'on ne peut pas tracer, et on ne peut pas tracer ce que les données de référence ne permettent pas de décrire.
Défi n° 6 : Planification du redressement (TAR)
C'est là le problème caractéristique du secteur en aval. Un « turnaround » désigne l'arrêt total et planifié d'une unité ou d'une usine à des fins d'inspection, de maintenance et de travaux d'investissement, programmé des mois, voire des années à l'avance, dont le coût s'élève à des dizaines, voire des centaines de millions, et qui concentre une année de travail en quelques semaines.
La rigueur imposée par un TAR est impitoyable, car la fenêtre temporelle est fixe et les modes de défaillance sont bien connus.
AP-Networks, qui évalue les performances des opérations de révision, indique que plus des deux tiers de ces opérations dépassent de 10 % le budget et le calendrier prévus ou connaissent un arrêt après la remise en service, et que 40 % d’entre elles enregistrent un dépassement de budget.
Les pièces identifiées tardivement et le manque de cohérence des données des sous-traitants sont souvent en cause. La mise à disposition des pièces avant le TAR et l'harmonisation des données des sous-traitants peuvent sembler être des problèmes logistiques, mais il s'agit en réalité de problèmes liés aux données de référence qui se présentent sous une apparence logistique.
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Le guide pratique : six stratégies pour combler l'écart
Si le problème non résolu concerne l'infrastructure d'intervention, six stratégies permettent de la mettre en place. Chacune d'entre elles identifie le défi auquel elle apporte une réponse.
Ces stratégies ne sont pas toutes facultatives au même titre. Elles suivent un ordre de priorité. Les données de référence doivent être traitées en premier. Sans elles, toute amélioration en aval ne ferait que renforcer des fondations défaillantes.
Stratégie n° 1 : Évaluation de la criticité au niveau des pièces (répond au défi n° 2)
Cessez d'évaluer la criticité uniquement au niveau de l'actif et commencez à l'évaluer au niveau de la pièce. Une note de criticité justifiable au niveau de la pièce tient compte de plusieurs variables : le mode de défaillance auquel elle se rapporte, le délai d'approvisionnement du fournisseur, la substituabilité, les conséquences en matière de santé et de sécurité, l'activité de l'usine, le temps moyen entre deux défaillances et l'état actuel des stocks.
Ce mécanisme repose sur un système de notation pondérée à variables multiples. Chaque variable est évaluée et pondérée en fonction de sa contribution au risque ; ainsi, une pièce à faible coût dont le délai d'approvisionnement auprès d'un seul fournisseur est de 16 semaines et qui présente un risque pour la sécurité se retrouve en tête des priorités de stockage, même pour un équipement « non critique ».
La méthode FMECA alimente directement ce processus.
Une boucle d'apprentissage par renforcement affine les poids au fil du temps, en tirant les leçons des pannes et des événements de consommation réels survenus dans les centrales, plutôt que de figer les hypothèses formulées dès le premier jour.
C'est la fonction de la Module « Criticité » de MRO360. Un expert en la matière de l'usine A peut modifier une note en fournissant une justification, et cette information est diffusée à l'ensemble du réseau.
Stratégie n° 2 : Système prédictif-approvisionnement en boucle fermée (répond au défi n° 3)
L'objectif de la prévision est l'approvisionnement, et non une simple notification. Un circuit fermé gère l'ensemble du processus sans qu'un intervenant humain ait à suivre chaque étape.
Le signal d'un capteur dépasse un seuil défini. La couche d'analyse convertit ce signal en une prévision de panne pour un équipement spécifique. Le système effectue une recherche dans la nomenclature afin d'identifier la pièce exacte requise.
Il effectue un inventaire sur l'ensemble du réseau, et pas seulement dans la réserve locale. Il déclenche soit une commande de réapprovisionnement, soit un transfert entre sites, en prévoyant un délai suffisant pour devancer la date de rupture prévue.
La différence qui compte. Une alerte sur le tableau de bord signale à un utilisateur qu'il y a un problème. Une action d'approvisionnement permet de faire avancer le processus.
La plupart des opérateurs disposent du premier, mais ne possèdent pas le second. C'est au *** de combler ce fossé. Module prédictif MRO360.
Stratégie n° 3 : seuils de réapprovisionnement dynamiques plutôt que statique « min-max » (répond au défi n° 1)
Les niveaux minimaux et maximaux fixes, définis une fois pour toutes et rarement réexaminés, sont à l'origine du paradoxe des stocks. L'alternative consiste à adopter un seuil de réapprovisionnement dynamique.
La plupart des entreprises négligent un aspect essentiel : le stock de sécurité ne doit pas être un chiffre fixe. Il doit être calculé différemment selon le niveau de criticité. Une pièce critique provenant d'un fournisseur unique justifie une marge de sécurité importante. Une pièce courante non critique peut être gérée selon un système « lean » ou « juste à temps ».
La variable la plus souvent négligée dans toute cette équation est la volatilité des délais d'approvisionnement, et non le délai moyen. Une pièce dont le délai moyen est de 4 semaines, mais dont le délai réel varie considérablement, nécessite un stock de sécurité bien plus important qu'une pièce dont le délai d'approvisionnement est stable, à 6 semaines.
Les systèmes dynamiques recalculent en permanence le ROP à mesure que l'utilisation et les performances des fournisseurs évoluent, ce qui constitue le cœur de MRO360 : Intelligence des stocks.
| Variable | Min-max statique | ROP dynamique |
|---|---|---|
| Taux d'utilisation | Moyenne historique, mise à jour chaque année | Mise à jour en continu à partir des données de mouvements de l'ERP |
| Délai de livraison | Délai de livraison indiqué, à un chiffre | Répartition réelle des délais de livraison, y compris le risque de queue de distribution |
| Stock de sécurité | Tampon fixe, identique pour toutes les pièces | Classé par niveau de criticité, dimensionné en fonction de l'objectif de niveau de service |
| Visibilité inter-sites | Uniquement dans le local de stockage local | Tous les sites de production pour lesquels des transferts sont proposés |
Stratégie n° 4 : Réduction des stocks dormants grâce à la visibilité inter-sites (répond aux défis n° 1 et 4)
Les stocks dormants et les articles qui ne bougent pas, qui s'accumulent dans les entrepôts, constituent du capital immobilisé. La première condition préalable pour le libérer est quelque peu fastidieuse : vous devez d'abord résoudre le problème des doublons dans les enregistrements.
Sans cela, on ne peut même pas savoir si le stock inutilisé de l'usine A correspond exactement à la pièce que l'usine B commande en urgence.
Une fois les données nettoyées, classez chaque élément en fonction de sa vitesse de mouvement : rapide, lent ou inactif, « inactif » signifiant ici une période de plus de 24 mois sans mouvement.
Chaque élément inactif fait alors l'objet de l'une des trois décisions suivantes.
Cela nécessite à la fois la base de données de la Suite MDM de Verdantis et la visibilité réseau de MRO360. Aucune de ces deux solutions ne suffit à elle seule. Des données fiables sans visibilité inter-sites ne permettent pas de visualiser les stocks. À l'inverse, la visibilité sans données fiables conduit à ce qu'une même pièce soit comptabilisée trois fois sous trois désignations différentes.
Stratégie n° 5 : Liaison des pièces de rechange basée sur la nomenclature des actifs (répond aux défis n° 3 et 6)
La boucle fermée de la stratégie n° 2 repose entièrement sur la connaissance précise des composants dont un actif donné a réellement besoin. Cela signifie que la nomenclature doit refléter la réalité.
La distinction essentielle porte sur la nomenclature « telle que conçue » (c'est-à-dire celle spécifiée par le maître d'œuvre EPCM lors de la mise en service) et la nomenclature « telle qu'elle est actuellement entretenue » (c'est-à-dire ce qui est effectivement installé aujourd'hui après des années de modifications, de remplacements et de mises à niveau).
La plupart des opérateurs basent leur gestion des pièces de rechange sur la nomenclature telle qu'elle a été conçue, et se trompent sans s'en rendre compte.
Pour établir une nomenclature « telle que maintenue » précise, il faut s’attaquer de front au transfert de données entre l’EPCM et l’OEM, en extrayant des données structurées sur les pièces de rechange à partir des manuels et des plans non structurés remis lors de la mise en service.
La cartographie de l'interopérabilité et de la substituabilité, qui permet de déterminer quelle pièce commerciale peut remplacer quelle pièce d'origine, n'est pas une opération ponctuelle. Elle doit être mise à jour en permanence, à mesure que les fournisseurs et les pièces évoluent.
C'est l'œuvre de MRO360 Parts Intelligence, et c'est ce qui garantit la fiabilité de la mise en place des pièces avant le TAR.
Stratégie n° 6 : une base de données de référence solide comme condition préalable (qui permet la mise en œuvre de toutes les autres stratégies)
Toutes les stratégies mentionnées ci-dessus échouent face à des données de mauvaise qualité. Il faut d'abord poser les bases.
Cette base repose sur cinq éléments. La déduplication des enregistrements redondants. L'exhaustivité des attributs, afin que chaque élément soit décrit de manière complète. La normalisation taxonomique conforme aux normes UNSPSC, eClass ou ISO 14224. La prise en charge multilingue pour les opérations internationales. L'extraction de données à partir de documents, qui permet de extraire des enregistrements structurés des manuels des équipementiers.
C'est également la seule solution durable au problème de la « dette de données » liée aux fusions-acquisitions. Elle harmonise les ERP hérités en une vue unique et dédupliquée, au lieu de laisser chaque acquisition ajouter une couche supplémentaire de chaos.
Le Suite MDM de Verdantis couvre l'ensemble du processus. Harmonize pour la normalisation et la déduplication. Integrity pour la gouvernance continue. AutoEnrich pour l'enrichissement des attributs. AutoSpecs pour la normalisation. AutoDoc pour l'extraction de données à partir de documents.
Parmi ces six stratégies, c'est la seule qui ne présente pas de plafond de retour sur investissement, car chaque capacité en aval renforce la qualité des données qui la sous-tendent.
L'échelle de maturité : un outil d'autodiagnostic
Trouvez votre place en toute honnêteté. À chaque niveau, la question est de savoir ce que cela vous coûte de rester, et ce qu’il faut pour passer au niveau supérieur.
À quoi cela ressemblera-t-il dans 18 mois ?
Après dix-huit mois passés à suivre un programme rigoureux, la situation à 2 heures du matin se déroule différemment.
La signature vibratoire continue de déclencher une alerte au bout de 14 jours. Mais désormais, le système de prédiction identifie automatiquement la référence exacte du joint grâce à une nomenclature précise et mise à jour, vérifie les stocks sur tous les sites, en trouve un dans l'entrepôt d'une usine sœur située à 300 miles de là, et lance la procédure de transfert avant même qu'un opérateur ne prenne connaissance de l'alerte.
La pièce est livrée avec une semaine d'avance. La pompe est réparée dans les délais prévus. Aucun temps d'arrêt n'est à signaler.
À l'échelle de l'ensemble des opérations, les stocks morts ont été classés et une part significative a été libérée grâce à des transferts ou des retours. Le nombre d'enregistrements en double a fortement diminué. Les pièces critiques provenant d'un seul fournisseur sont assorties d'un stock de sécurité pondéré en fonction de leur niveau de criticité. Les pièces courantes sont gérées selon le principe du « juste-à-temps ».
Le périmètre du TAR est figé conformément au calendrier, car les données relatives aux pièces et aux sous-traitants ont été harmonisées plusieurs mois à l'avance.
Dans l'ensemble, il ne s'agit pas d'un problème technologique, mais d'un problème d'enchaînement des étapes. La technologie existe. C'est la rigueur avec laquelle on respecte l'ordre des étapes – d'abord les données de référence, puis la mise en relation des nomenclatures, ensuite la criticité au niveau des pièces, et enfin la boucle fermée – qui distingue les opérateurs qui comblent leur déficit de réactivité de ceux qui ne cessent d'acheter davantage de capteurs.
L'enchaînement des étapes qui permet son fonctionnement
Chaque couche dépend de celle qui la précède. Si l'on fait l'impasse sur les bases, tous les gains obtenus en aval reposent sur des données erronées.
Étape 1. Base de données de référence
Dédupliquez, enrichissez et gérez les fiches relatives aux matériaux, aux actifs et aux fournisseurs. Sans cela, aucune autre solution ne fonctionne de manière fiable.
Étape 2. Criticité au niveau des composants
Évaluez chaque pièce de rechange en fonction des modes de défaillance, des délais de livraison, de la substituabilité et des conséquences en matière de santé et de sécurité. Remplacez les hypothèses au niveau des actifs par la réalité au niveau des pièces.
Étape 3. Logique d'inventaire dynamique
Remplacer les seuils minimaux et maximaux fixes par un recalcul continu des points de réapprovisionnement. Déterminer le niveau du stock de sécurité en fonction du niveau de criticité et de la répartition des délais de livraison.
Étape 4. Fermer la boucle de réponse
Relier les prévisions aux actions d'approvisionnement. Un signal émis par un capteur doit déclencher automatiquement une consultation de la nomenclature, une vérification des stocks, puis soit un transfert, soit une commande d'achat.
Découvrez le montant des fonds de roulement immobilisés par vos pièces détachées. Obtenez une analyse détaillée, pièce par pièce, de leur niveau de criticité, du risque de rupture de stock et des stocks morts sur l'ensemble de vos sites.
Points clés à retenir
Le problème de détection a été résolu. Pas celui de la réponse. Le secteur a consacré deux décennies aux capteurs et à l'analyse de données, tout en négligeant le développement des données relatives aux pièces de rechange, la visibilité inter-usines et les processus d'approvisionnement.
La criticité réside au niveau de la pièce, et non de l'équipement. Une pompe non critique peut fonctionner avec un joint provenant d'un seul fournisseur pendant 16 semaines. Un compresseur critique peut fonctionner avec des roulements standard. Dans ces cas-là, l'étiquette au niveau de l'actif inverse les priorités de stockage.
Le paradoxe des stocks est un seul et même problème, et non deux. Les opérateurs détiennent à la fois trop de ce dont ils n'ont pas besoin et trop peu de ce dont ils ont besoin. La solution réside dans l'intelligence, et non dans une augmentation ou une réduction des dépenses.
Les données de référence constituent la base du système ; il ne s'agit pas d'une mise à niveau facultative. Les doublons, qui représentent entre 15 et 30 % des transferts en bloc, gonflent les stocks fantômes et immobilisent des dizaines de millions de fonds de roulement. Chaque gain en aval s'appuie sur la qualité des étapes précédentes.
Le séquençage l'emporte sur les capteurs. La technologie existe. Ce qui distingue les opérateurs qui comblent le fossé de ceux qui ne cessent d'accumuler du bruit, c'est la rigueur avec laquelle ils mettent en place, dans cet ordre précis : les données de référence, puis la mise en correspondance des nomenclatures, ensuite la criticité au niveau des pièces, et enfin la boucle fermée.
Foire aux questions
Des réponses concrètes aux questions les plus fréquemment posées par les responsables de la fiabilité, les vice-présidents des opérations et les responsables de la gestion des actifs concernant la gestion des actifs dans le secteur pétrolier et gazier.
Qu'est-ce que la gestion des actifs dans le secteur pétrolier et gazier ?
Il s'agit d'une approche coordonnée visant à optimiser la valeur, la fiabilité et la sécurité des actifs physiques tout au long de leur cycle de vie, qu'il s'agisse d'équipements rotatifs, de pipelines ou d'unités de raffinerie. Concrètement, cela englobe la stratégie de maintenance, l'analyse de criticité, le stock de pièces de rechange, les données de référence et les processus d'approvisionnement qui permettent à un exploitant d'agir en fonction des informations issues de ses systèmes de surveillance. Cette discipline existe car une seule défaillance peut coûter entre $50 000 et plus de $1 million par jour et, comme l’a démontré l’accident de Piper Alpha, peut entraîner des pertes humaines.
Qu'est-ce que le « fossé entre la détection et la réaction » ?
C'est le laps de temps qui s'écoule entre le moment où l'on sait qu'une panne va se produire et celui où l'on est en mesure d'y remédier. Le secteur a passé deux décennies à se perfectionner dans la détection grâce à l'IIoT et à l'analyse prédictive, tandis que les données relatives aux pièces de rechange, la visibilité inter-usines et la rigueur en matière d'approvisionnement nécessaires pour réagir sont restées à la traîne. Il en résulte un tableau de bord dans le rouge et des rayons vides. Pour combler ce fossé, il faut identifier la bonne pièce, la localiser au bon endroit et la livrer au bon moment.
Qu'est-ce que la criticité au niveau des composants ?
Cette méthode évalue la criticité au niveau des pièces de rechange plutôt qu’au seul niveau des équipements. Une pompe non critique peut être équipée d’un joint provenant d’un fournisseur unique, avec un délai de livraison de 16 semaines, ce qui peut paralyser un processus pendant des mois, tandis qu’un compresseur critique peut fonctionner avec des roulements standard disponibles dès le lendemain. Dans ces cas-là, un classement au niveau des actifs inverse les priorités de stockage. La criticité au niveau des pièces combine le mode de défaillance, le délai de livraison, la substituabilité, les conséquences en matière de sécurité, le MTBF et le stock actuel pour obtenir un score pondéré.
Comment calcule-t-on un seuil de réapprovisionnement dynamique ?
La formule est la suivante : le ROP est égal à la consommation quotidienne moyenne multipliée par le délai d'approvisionnement, plus le stock de sécurité. Ce qui rend ce calcul dynamique, c'est que le stock de sécurité est calculé différemment selon le niveau de criticité, et que les données d'entrée sont recalculées en continu à mesure que la consommation et les performances des fournisseurs évoluent. La variable la plus souvent négligée est la volatilité des délais d'approvisionnement. Une pièce dont le délai de livraison est irrégulier nécessite un stock de sécurité bien plus important qu’une pièce dont le délai de livraison est stable et prévisible, même s’il est de même durée moyenne.
Pourquoi la maintenance prédictive ne suffit-elle pas à elle seule à résoudre le problème des temps d'arrêt ?
En effet, la prédiction ne représente que la première partie du problème. La détection vous indique qu’une pièce va tomber en panne. Elle ne la met pas en stock, ne la localise pas au sein de votre réseau et ne la fait pas passer par le service des achats à temps. Alors que moins de 24 % des opérateurs mettent en œuvre des stratégies prédictives, et que la plupart d’entre eux sont encore incapables de transformer une prévision en action d’approvisionnement, la maintenance prédictive sans réponse en boucle fermée n’est qu’un système d’alerte précoce coûteux qui aboutit tout de même à des temps d’arrêt.
Quel est le rapport entre la qualité des données de référence et les stocks ?
Tout. Les doublons font apparaître une même pièce comme plusieurs articles différents, ce qui conduit une usine à être en rupture de stock tandis qu’une autre dispose d’un stock excédentaire, et le système passe alors de nouvelles commandes pour des pièces qu’il possède déjà. Les doublons représentent généralement entre 15 et 30 % des enregistrements dans les grandes entreprises du secteur pétrolier et gazier, et les achats redondants qui en résultent peuvent immobiliser entre $37 millions et $52 millions de fonds de roulement. La qualité des données de référence est une condition préalable à la visibilité inter-sites, à la libération des stocks morts et à la mise en correspondance précise des nomenclatures.
Qu'est-ce qu'un TAR ?
Un « turnaround », ou TAR, désigne l'arrêt total et planifié d'une unité de traitement ou d'une usine à des fins d'inspection, de maintenance et de travaux d'investissement qui ne peuvent être réalisés pendant l'exploitation. Courantes dans le secteur du raffinage en aval, les TAR sont programmées des mois, voire des années à l’avance, coûtent entre plusieurs dizaines et plusieurs centaines de millions, et concentrent un périmètre de travaux considérable sur quelques semaines. Une analyse comparative réalisée par AP-Networks montre que plus des deux tiers d’entre elles dépassent le budget ou le calendrier prévu d’au moins 10 %, principalement en raison d’une dérive du périmètre et d’une identification tardive des pièces nécessaires.
En quoi les fusions-acquisitions génèrent-elles une dette de données ?
Chaque fusion ou acquisition ajoute un nouveau système ERP hérité au parc informatique, chacun avec ses propres conventions de nommage, taxonomies et fiches articles. Le rapprochement de ces données est toujours considéré comme moins urgent que la production ; il n’est donc jamais effectué, et au fil des années, une même pièce physique accumule des dizaines de descriptions non rapprochées d’un système à l’autre. Ce retard s'accumule à chaque opération et entrave discrètement l'optimisation des stocks, les transferts entre sites et le reporting de conformité jusqu'à ce que les données soient harmonisées.
Qu'est-ce que la FMECA et quel est son lien avec la notation de criticité ?
La méthode FMECA (Failure Mode Effects and Criticality Analysis, ou analyse des modes de défaillance, de leurs effets et de leur criticité) est une méthode structurée permettant d’identifier les modes de défaillance d’un équipement, les conséquences de chaque défaillance, ainsi que la gravité, la probabilité et la détectabilité de chaque mode de défaillance. La multiplication de la gravité par la fréquence et par la détectabilité donne un indice de priorité de risque (RPN). Ce RPN alimente directement la notation de criticité au niveau des pièces, établissant ainsi un lien entre l'analyse technique des modes de défaillance et la décision logistique concernant les stocks à constituer.
À quoi ressemble concrètement un programme de gestion des actifs de niveau 4 ?
Au niveau prescriptif, une prévision déclenche automatiquement une action d’approvisionnement ou de transfert. Le système identifie la pièce exacte grâce à une nomenclature « telle que maintenue » précise, vérifie les stocks sur l’ensemble des sites et transfère la pièce avant même qu’un opérateur ne prenne connaissance de l’alerte. Les seuils de réapprovisionnement sont dynamiques et classés par niveau de criticité, les données de référence sont propres et maîtrisées, et les stocks morts sont identifiables et activement éliminés dans toutes les usines. L’exploitation effectue la maintenance selon des créneaux planifiés plutôt que de devoir remédier à des pannes de dernière minute.
