L’optimisation de la maintenance : un levier pour améliorer la sécurité et la fiabilité

Traditionnellement, la plupart des entreprises considéraient la maintenance comme un coût inévitable de la gestion des actifs. Aujourd’hui, les nouvelles technologies et les nouveaux outils, tels que les plateformes de gestion de la maintenance assistée par ordinateur (GMAO), les capteurs de type Internet des objets (IdO) et l’intelligence artificielle (IA), permettent de collecter des données plus rapidement. Ils prennent également en charge des données plus volumineuses que jamais et permettent d’accélérer leur analyse. Cette évolution a fait de la stratégie de maintenance un facteur de différenciation potentiel pour les entreprises disposées à investir du temps et des ressources dans l’optimisation de la maintenance.

Les stratégies modernes d’optimisation de la maintenance varient, mais elles combinent généralement des aspects de la maintenance préventive, prédictive, conditionnelle (CBM), corrective et réactive.

Plutôt que de traiter chaque tâche de maintenance de la même manière, une optimisation efficace permet de prendre en compte des facteurs tels que la criticité des actifs, leur taux de défaillance, leur état de fonctionnement et leurs performances historiques lors de la planification des activités.

L’optimisation de la maintenance permet également aux entreprises de rendre leurs processus et leurs conditions d’exploitation plus sûrs en donnant à leurs équipes les moyens d’identifier les actifs et les modes de défaillance qui présentent le plus grand risque. La CBM en temps réel permet de détecter les problèmes à un stade précoce et d’intervenir avant qu’ils n’entraînent des pannes d’équipements dangereuses.

L’optimisation de la maintenance et la maintenance axée sur la fiabilité (RCM) sont des concepts étroitement liés. Ces termes sont souvent utilisés de manière interchangeable, mais il s’agit en réalité de pratiques complémentaires.

La RCM est une méthodologie structurée visant à déterminer la maintenance nécessaire pour garantir le bon fonctionnement continu d’un actif. Elle intègre également souvent l’analyse des modes de défaillance et de leurs effets (FMEA), un cadre structuré permettant d’identifier les défaillances potentielles dans une conception, un processus de fabrication ou un produit.

Si l’optimisation de la maintenance inclut souvent la RCM, elle recourt à d’autres techniques analytiques pour déterminer les intervalles appropriés, l’allocation des ressources et les coûts.

Bien qu’il n’existe pas de processus universel pour optimiser la maintenance, les entreprises suivent généralement ces sept étapes et les adaptent à leurs besoins.

La première étape consiste à déterminer quels actifs sont les plus importants pour une entreprise. Ce processus est appelé « évaluation de la criticité des actifs ».

Au cours de cette évaluation, les équipes de maintenance identifient les actifs dont la défaillance peut perturber les processus métier essentiels, mettre en danger la sécurité des travailleurs ou compromettre le respect des normes environnementales ou réglementaires. Ces actifs sont désignés comme « critiques » et se voient attribuer la priorité absolue.

Ensuite, les entreprises examinent comment les actifs qualifiés de « critiques » sont le plus susceptibles de tomber en panne et quelles en sont les conséquences. Cette étape fait généralement appel à la RCM et à la FMEA pour aider les équipes de maintenance à identifier les modes de défaillance potentiels.

Les historiques des ordres de travail et les données de maintenance fournissent des preuves supplémentaires de défaillances récurrentes et permettent aux équipes d’identifier des tendances. L’objectif de cette étape est d’acquérir une meilleure compréhension des relations entre l’état des actifs, le taux de défaillance, les conséquences et l’intervention.

Ensuite, les entreprises examinent les stratégies de maintenance qu’elles utilisent actuellement et identifient les lacunes et les axes d’amélioration.

Par exemple, la maintenance préventive convient à certains actifs, tandis que la maintenance prédictive ou la CBM s’avère plus efficace pour d’autres. Certains actifs à faible risque se prêtent même à une maintenance réactive planifiée ou à des stratégies d’exploitation jusqu’à défaillance afin de réduire les coûts.

Des données fiables sont essentielles à l’optimisation de la maintenance.

La plupart des entreprises modernes s’appuient sur un système GMAO pour enregistrer les données relatives aux ordres de travail, à la main-d’œuvre, aux pièces de rechange, aux pannes d’équipements et aux tâches de maintenance réalisées. Les systèmes de capteurs IdO fournissent des données précieuses sur la température, les vibrations, la pression, les caractéristiques électriques et d’autres indicateurs de l’état des équipements. Au fil du temps, ces informations permettent d’affiner les calendriers de maintenance et de repérer les opportunités de maintenance proactive.

Lorsqu’une entreprise établit une hiérarchie des actifs et collecte suffisamment de données de maintenance, elle peut évaluer si ses intervalles et tâches de maintenance existants sont appropriés ou s’ils doivent être affinés.

Certaines entreprises ont recours à des techniques avancées pour déterminer les intervalles de maintenance optimaux et l’allocation des ressources, telles que la recherche opérationnelle, la programmation linéaire, la programmation quadratique et d’autres modèles d’optimisation. D’autres n’ont pas besoin d’un tel niveau de sophistication et s’appuient sur une analyse simple de l’historique des ordres de travail pour prendre leurs décisions.

Au cours de cette étape, les équipes mettent en œuvre les nouveaux calendriers de maintenance et les instructions de travail définis à l’étape 5.

Les opérations de maintenance modernes s’appuient souvent sur un système GMAO pour générer des ordres de travail récurrents, attribuer des tâches de maintenance et consigner les travaux effectués. Au cours de cette étape, les techniciens doivent également être formés et recevoir les instructions ou les outils nécessaires pour mettre en œuvre efficacement les nouveaux processus.

Considérez l’optimisation de la maintenance comme un processus continu et suivez les indicateurs clés de performance (KPI) tels que le temps moyen entre pannes (MTBF) et les temps d’arrêt imprévus.

Les conditions d’exploitation et environnementales peuvent évoluer au fil du temps, introduisant de nouvelles tendances et de nouvelles exigences de production qui affectent les performances des équipements. Les entreprises doivent examiner régulièrement les données relatives aux actifs et ajuster leurs stratégies de maintenance en fonction des nouvelles informations disponibles.

L’optimisation de la maintenance présente de nombreux avantages. En voici quelques-uns parmi les plus courantes :

• Des conditions de travail plus sûres : l’optimisation de la maintenance contribue à créer des conditions de travail plus sûres pour les techniciens et les opérateurs de machines en prévenant la détérioration et en réduisant le risque de défaillance catastrophique. La détérioration des équipements peut engendrer des risques allant des pannes mécaniques et des défaillances électriques aux fuites, incendies et libérations d’énergie incontrôlées. L’optimisation favorise l’identification précoce des modes de défaillance critiques et la hiérarchisation des activités de maintenance pour y remédier.
• Fiabilité accrue des équipements : L’optimisation de la maintenance améliore la fiabilité des équipements en permettant aux équipes de cibler leurs interventions sur les modes de défaillance jugés les plus critiques pour les processus métier. Un programme de maintenance optimisé applique les principes de l’ingénierie de fiabilité afin d’identifier les opérations susceptibles de réduire la probabilité ou les conséquences d’une défaillance, et concentre les efforts en conséquence.
• Réduction des temps d’arrêt imprévus : ces interruptions non planifiées sont coûteuses. Selon un rapport récent de MaxGrip, elles coûtent 50 milliards de dollars par an aux industriels, avec un coût horaire moyen d’environ 260 000 dollars. L’optimisation de la maintenance s’appuie sur la maintenance prédictive et la CBM pour limiter ces interruptions en émettant des alertes précoces en cas de détérioration des équipements, ce qui permet aux équipes d’intervenir avant la survenue d’une panne.
• Réduction des coûts de maintenance : l’optimisation de la maintenance réduit les dépenses en concentrant les ressources sur les actifs et les activités qui apportent le plus de valeur. Par exemple, elle permet d’identifier les équipements pouvant fonctionner en toute sécurité jusqu’à leur défaillance et d’appliquer une maintenance prédictive ou conditionnelle pour résoudre les problèmes avant qu’ils n’entraînent une panne.
• Utilisation plus efficace des ressources : l’optimisation de la maintenance permet d’allouer les ressources en fonction du coût, du risque et des priorités de l’entreprise, afin de consacrer davantage de temps aux actifs critiques (plutôt qu’aux équipements à faible risque). Cette affectation plus judicieuse des moyens renforce à la fois le temps de fonctionnement et l’efficacité opérationnelle sans embaucher davantage de personnel.

L’optimisation de la maintenance s’étend à de nombreux secteurs, bien que les objectifs et techniques spécifiques varient selon les usages. Voici quelques cas d’utilisation courants :

• Fabrication : les fabricants s’appuient sur l’optimisation de la maintenance pour minimiser les perturbations des principaux processus métier et améliorer la fiabilité des équipements de production. Des capteurs IdO surveillent les vibrations, la température et d’autres indicateurs de changements dans les conditions de fonctionnement, tandis qu’un système GMAO peut relier les données de maintenance aux ordres de travail et aux plannings. Les fabricants ont souvent recours à la RCM et à la FMEA pour identifier les actifs de production critiques et mettre en œuvre une maintenance prédictive ou préventive afin de réduire le risque de défaillance des équipements.
• Énergie et services publics : les entreprises du secteur de l’énergie et des services publics s’appuient sur des actifs critiques de grande taille, souvent coûteux, dont la défaillance peut affecter la sécurité des travailleurs et la continuité du service. L’optimisation de la maintenance permet aux opérateurs de hiérarchiser les interventions sur les turbines, les transformateurs, les pompes, les sous-stations et autres infrastructures critiques en fonction de leur état et des conséquences d’une défaillance.
• Transports : les compagnies aériennes, les opérateurs ferroviaires et les gestionnaires de flottes doivent trouver un équilibre entre fiabilité, sécurité et coûts afin d’assurer le bon fonctionnement des réseaux de transport et d’éviter les interruptions de service. L’optimisation de la maintenance s’appuie sur les données historiques de défaillance, les inspections et la surveillance de l’état des équipements pour déterminer quand inspecter, réparer ou remplacer des composants. Dans le secteur aérien, par exemple, les équipes de maintenance utilisent les données de fiabilité et la FMEA pour identifier les modes de défaillance significatifs lors de l’optimisation des intervalles de maintenance préventive.
• Santé : les hôpitaux et autres établissements de santé dépendent de la disponibilité d’équipements médicaux de pointe et de systèmes techniques du bâtiment, notamment les systèmes d’imagerie, les ventilateurs, les équipements de stérilisation, les ascenseurs et les systèmes d’alimentation électrique de secours. L’optimisation de la maintenance permet aux établissements de santé modernes de hiérarchiser les actifs critiques en vue d’une maintenance proactive et d’appliquer des stratégies réactives plus modérées aux équipements moins critiques.
• Pétrole et gaz : les installations pétrolières et gazières reposent sur des réseaux complexes de pompes, de compresseurs, de canalisations, de vannes, de systèmes électriques et d’équipements de traitement. Les stratégies d’optimisation de la maintenance pour ces installations combinent la RCM, la surveillance de l’état, les données d’inspection et les enregistrements du système GMAO afin d’identifier et de hiérarchiser les actifs nécessitant une intervention proactive. Cette approche permet de réduire le risque de défaillance des équipements, de renforcer la sécurité et la conformité, et de minimiser les risques environnementaux.