À l’heure du big data et de la digitalisation dans l’industrie, beaucoup de données sont générées et collectées par l’intermédiaire de capteurs ou manuellement par des techniciens. Mais lesquelles sont importantes pour votre activité et comment les exploiter ?
Quelles données métrologiques peuvent-vous aider pour obtenir des KPI pertinents afin d’enrichir vos processus de maintenance ou d’amélioration continue ?
Pour cela, il ne faut plus voir la récolte de données et la documentation de celles-ci comme une contrainte, mais plus comme une opportunité. Si nous utilisons les données d’étalonnage uniquement pour les auditeurs, nous pouvons vulgairement nous contenter du jugement de conformité, de la date du prochain étalonnage ou de l’étalon utilisé.
Il y a tellement plus d’informations dans un résultat d’étalonnage. On dit souvent qu’un étalonnage sans documentation est inutile. De la même manière, de la documentation sans exploitation est inutile.
Avec toutes les informations que vous avez à votre disposition, pouvez-vous répondre à ces questions ?
Ce sont autant de questions que vous pourriez vous poser. La donnée métrologique peut vous aider à en savoir plus. Voyons cela en détail.
Alors bien évidemment, si nous souhaitons exploiter des données d’étalonnage, il est nécessaire que celles-ci soient exploitables.
Il est extrêmement difficile, voire impossible d’exploiter des données qui se trouvent sous format papier.
Il est donc nécessaire que les données des étalonnages se situent dans une base de données (SQL, Oracle, Access…) dans un format standardisé et uniformisé. Cela va permettre de les traiter et exploiter plus facilement.
Il n’y a pas que les données se trouvant sur mon certificat d’étalonnage ou mon constat de vérification.
Les données se trouvant dans mon logiciel ou plus généralement dans mon système de gestion des étalonnages peuvent être exploitées.
Mais de quel type de données parle-t-on ?
La liste n’est pas exhaustive et en même temps toutes ces données ne sont pas toujours disponibles, mais on voit bien pourquoi le mot Big Data est à la mode. Il peut y avoir énormément de données disponibles et utiles.
Comment donc traiter ces données ?
L’idée est tout d’abord de classifier ces données en fonction de ce qu’elles nous apportent.
Ce sont les données qui doivent parvenir au service client ou à l’opérateur se trouvant sur un équipement et qui se demande s’il peut utiliser l’équipement en question.
Ce sont des données qui vont me permettre de planifier au mieux les interventions d’étalonnages.
Par exemple, ces informations sont :
Pour les Instrumentistes
Pour la Qualité
Pour la Production
Pour les Auditeurs
Ce sont les informations qui vont permettre de connaître le comportement de son parc d’instruments et donc d’anticiper la dérive de ses instruments et par conséquent faire de la maintenance prédictive.
Pourquoi faire de la maintenance prédictive ? Nous savons tous que la maintenance est un centre de coût, notamment la maintenance préventive. C’est pourquoi pouvoir anticiper les problèmes et donc la résolution de ceux-ci permet aux entreprises d’être beaucoup plus flexibles et agiles et de limiter l’impact sur la production.
Les données métrologiques sont importantes pour l’optimisation de la maintenance, mais également dans l’amélioration de sa métrologie.
Plusieurs méthodes sont disponibles pour améliorer sa métrologie : ILAC G24 - OIML D10 ou Opperet. Pour utiliser ces modèles, il faut cependant récolter des données sur sa métrologie.
Par exemple, pour optimiser la périodicité d’étalonnage, il vous faut au moins :
Comme la métrologie est souvent au centre de plusieurs services, la donnée métrologique peut impacter différentes fonctions. Le partage des données avec les autres services est donc indispensable dans une politique d’amélioration continue.
Ce sont les données qui vont permettre de mettre en place des KPIs et ainsi de permettre de monitorer l’activité de son service métrologie, mais également la qualité du travail réalisé.
Voici quelques idées de KPI :
La donnée métrologique peut s’inscrire directement dans la gestion des données de l’industrie du futur et de l’usine 4.0. Beaucoup d’applications de l’usine 4.0 sont possibles avec la donnée métrologique : maintenance prédictive, supervision en temps réel et monitoring de parcs d’instruments..
Nos clients demandent de plus en plus d’applications à ce niveau. C’est pourquoi nous avons développé chez Beamex une solution de dashboarding temps réel utilisant l’application Microsoft Power BI pour monitorer l’activité métrologique de nos clients.
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