- Dans son usine de Bourbon-Lancy, FPT Industrial a mis en place une application de collecte et d’analyse en temps réel de certains paramètres de fonctionnement d’une de ses machines outils.
- Ces paramètres fournis par la commande numérique remontent via la passerelle IIoT Mindconnect de Siemens vers la plate-forme Cloud MindSphere où elles sont analysées afin de déterminer l’état d’usure des vis à bille.
L’usine FPT Industrial de Bourbon-Lancy produit annuellement jusqu’à 40000 des moteurs de la série Cursor couvrant une gamme de puissance comprise entre 245 et 570 CV. Soit un moteur, pesant de 1 à 1,5 tonnes, produit toutes les cinq minutes. Les quelques 260 machines de son parc sont attentivement surveillées pour garantir leur disponibilité maximale. Les pièces maîtresses sont actuellement remplacées lors d’arrêts planifiés et les interventions de maintenance effectuées à des périodes déterminées. « Nous souhaitions évoluer vers un mode de maintenance 4.0 en mettant davantage l’accent sur les actions prédictives afin d’intervenir sur les machines seulement lorsque cela s’avère nécessaire », rapporte Eva Rother, responsable des services techniques de l’usine FPT Industrial de Bourbon-Lancy.
Pour évoluer d’une organisation de maintenance planifiée à une maintenance prédictive, il est nécessaire de disposer de données en temps réel relatives à certains paramètres de fonctionnement des machines. Dans un premier temps, FPT Industrial a envisagé équiper les machines de capteurs appropriés. Mais compte tenu de la disparité du parc et de la spécificité de certains équipements, la tâche s’avérait complexe. Les services techniques ont choisi une autre démarche : exploiter les nombreuses données de fonctionnement que peut fournir la commande numérique d’une machine-outils. L’analyse de certaines de ces données à partir d’outils logiciels adaptés permettent en effet de déterminer l’état de certains composants clés d’un centre d’usinage.
FPT Industrial a d’abord choisi de s’intéresser aux vis à billes de l’une de ses nombreuses machines-outils. « Nous avons opté pour la passerelle IIoT Mindconnect pour collecter en continu des paramètres de fonctionnement de cette machine depuis sa commande numérique afin d’assurer sa maintenance prédictive. Nous avons identifié avec Siemens une quinzaine de variables qui fournissent des informations sur l’état d’usure de ses trois vis à bille. Ces données sont remontées vers la plate-forme Cloud MindSphere de Siemens où elles sont analysées par des outils dédiés », explique Eva Rother.
Le service de maintenance est alerté en temps réel dès qu’une intervention est nécessaire sur la machine. Lorsque ce projet pilote sera validé, la surveillance à distance de ce centre d’usinage sera étendue à sa broche et à son circuit de graissage. Puis, si l’expérience s’avère concluante, cette solution pourra ensuite être déployée sur d’autres machines de l’usine.