La labellisation des anomalies fait partie intégrante de la maintenance prédictive. Son importance est prouvée grâce à la complémentarité entre Hommes et les machines.
La labellisation des anomalies : une étape cruciale de la maintenance prédictive
Pour mener à bien une stratégie de maintenance, il faut établir un plan. L’industrie 4.0 a apporté des outils permettant de faciliter les opérations de maintenance. L’implémentation de capteurs reliés à des logiciels de machine learning a permis aux entreprises de franchir un cap en termes de productivité.
Grâce à la collaboration entre les Hommes et les machines, les opérations difficiles ou dangereuses sont effectuées et n’entravent pas la chaîne de production. On constate alors une certaine complémentarité entre ces deux entités. D’un côté, les Hommes permettent aux machines de s’améliorer avec la labellisation des anomalies. De l’autre côté, les machines déchargent les Hommes de certaines tâches.
Qu’est-ce que la labellisation des anomalies dans le cadre de la maintenance prédictive ?
Le machine learning est un atout certain pour la maintenance prédictive. Grâce à ce système, le logiciel ne requiert pas de données historiques de pannes pour identifier le mode de fonctionnement sain d’un équipement. Toute sortie de ce cadre normal est repérée et traduite. Le logiciel prescrit la marche à suivre pour corriger l’anomalie afin de prévenir la panne future. Dans le même temps, le logiciel enrichit son dictionnaire. Cela permet aux experts maintenance de définir la pertinence d’une intervention.
Développé par Amiral Technologies, DiagFit permet aux industriels de planifier ces interventions avec comme objectif l’augmentation de la productivité et l’amélioration de la qualité de la production.
La collaboration entre les Hommes et les machines
La maintenance prédictive vise à établir un équilibre entre les Hommes et les machines. Il n’est nullement question de remplacer l’un ou l’autre, mais plutôt de chercher une complémentarité. Les tâches jugées trop dangereuses ou difficiles sont exécutées par des machines intelligentes comme les cobots (robots collaboratifs). Armés d’un bras programmé pour effectuer des missions sans interruption, les cobots facilitent grandement le travail des Hommes.
En parallèle, ces cobots ne peuvent pas fonctionner de manière optimale sans la supervision des Hommes. C’est là tout l’intérêt de la labellisation des anomalies. Un capteur placé sur un bras robotisé indiquera par exemple un niveau d’usure problématique. C’est à l’expert maintenance de confirmer ou d’infirmer la pertinence d’une intervention pouvant mener à un changement de pièce.
L’objectif : renforcer la maintenance prédictive
Un logiciel comme DiagFit est doté d’un algorithme de machine learning puissant qui permet aux entreprises d’être autonomesune fois l’environnement assimilé. Toutefois, le contrôle humain est indispensable. La labellisation des anomalies vise à raffermir la maintenance prédictive dans les entreprises compétitives. En supervisant le logiciel, les experts maintenance augmentent sa fiabilité.
A terme, DiagFit déterminera lui-même le score de confiance associé aux résultats de ses propres analyses. Là encore, il ne s’agit pas pour la machine de remplacer l’Homme. Même si la finalité est l’autonomie des systèmes de production, certaines interventions devront être effectuées par l’Homme.
En somme, tout est question d’équilibre et d’interdépendance. L’Homme a besoin des machines pour effectuer certaines tâches, celles-ci sont supervisées par l’Homme afin d’améliorer les performances des actifs et des logiciels de maintenance. La maintenance prédictive facilite quant à elle l’ensemble de ces processus mais nécessite une attention particulière, notamment en ce qui concerne la labellisation des anomalies. Une fois ces dernières recensées et notées en fonction de leur importance, l’expert maintenance exerce alors son métier avec tous les éléments fournis par DiagFit.
