Découvrez les finalistes

À l’heure de l’industrie 4.0, nous voulons décerner le prix Asset Performance 4.0 pour une transformation numérique qui met l’accent sur la maintenance, la fiabilité et la disponibilité des actifs. En principe, tous les types de processus d’amélioration numérique sont éligibles, c’est-à-dire les améliorations techniques et organisationnelles.

Vous pouvez voter pour votre favori via le vote du public qui est accessible jusqu’au mercredi suivant le webinar en ligne.

Vous pouvez suivre les cas en direct ou les consulter sur la plateforme Asset Performance 4.0. Plus d’informations ici.

Les finalistes de 2020

Engie European Maintenance Support: Améliorer la performance des actifs de notre flotte thermique en utilisant la meilleure technologie d’analyse

Pour soutenir la performance commerciale de ses centrales thermiques, ENGIE a décidé d’investir dans Robin Analytics afin de l’améliorer et de le transformer en plate-forme numérique du Groupe dédiée aux actifs thermiques.

Les TCV (valves de contrôle de température) et FWP (pompes d’eau d’alimentation) font partie de BUGEN, 2 équipements liés à la BOP qui ont un impact significatif sur la performance des actifs. Une défaillance de la TCV a contraint ENGIE à un arrêt imprévu à deux reprises au cours des 5 dernières années, ce qui a eu un impact négatif sur la S-P. Lors des arrêts planifiés des FPW, ENGIE a dû faire face à des coûts de réparation imprévus liés aux dommages causés par les conséquences d’un dysfonctionnement de l’équipement. L’anticipation de la dégradation des équipements aura également un impact positif sur les coûts de maintenance.

Sur la base d’analyses supervisées, ENGIE établit les tendances du dysfonctionnement de l’équipement et prévoit la dégradation en recommandations lisibles par l’homme. Ainsi, la maintenance peut être facilement planifiée avant la fin de vie de l’équipement. Selon les analyses de Robin, le coût d’investissement augmentera de 0,3 % en 2021 en évitant les pannes d’équipement non planifiées.

Yara Asset Performance 4.0

Yara Tertre: Maintenance et risques industriels majeurs dans un contexte 4.0

L’objectif de la stratégie de numérisation de Yara était de développer de nouvelles sources de données sur les performances et de déployer des méthodologies et des technologies permettant de mesurer et de quantifier les performances des usines en toute transparence. En outre, ils voulaient développer des outils numériques pour récolter des informations plus prédictives à partir des données existantes collectées.

Ils sont particulièrement fiers des éléments clés des différents tests pilotes 4.0, tels que la surveillance de l’efficacité énergétique et le contrôle de l’usine d’ammoniac (550 MW). Ils ont également pu modifier la possibilité d’interface de courbe dans le but d’assurer la “sécurité des processus” et la “fiabilité” du site. Plus important encore, l’interaction humaine a eu des avantages supplémentaires : les collègues des différents départements (processus, opérateurs et maintenance) ont été assurés d’un développement à jour et ont amélioré leurs compétences personnelles.

Siemens Logistics: Surveillance des actifs critiques en appliquant le ML, FFT basé sur l’informatique de pointe et le cloud computing

Siemens a dû faire face à des temps d’arrêt inattendus et à une maintenance inutile. Au cours d’un cycle annuel, les courroies de distribution ou les lourdes chaînes en caoutchouc étaient remplacées par l’organisme de service le moins cher. Le travail était mal exécuté et causait un mauvais alignement des arbres d’entraînement, des vibrations plus importantes qui ont entraîné un relâchement.

Siemens a commencé à travailler avec 3 grands aéroports sur une technologie moderne, qui comprenait la collecte et le prétraitement des données à l’aide de capteurs de vibrations sans fil modernes (avec connexion électrique externe) enregistrant 24h/24 et 7j/7, l’informatique de pointe et l’utilisation de l’écosystème MindSphere de Siemens comme référentiel de données, et un tableau de bord moderne alliant des diagrammes de dispersion qui permettent à un “non-technicien” d’identifier les pannes sans être obligé d’analyser des données techniques complexes.

En conséquence, les enquêtes à forte intensité de main-d’œuvre et à haut risque (travail en hauteur et dans un espace confiné) ont été réduites au minimum. Les temps d’arrêt inattendus des actifs surveillés ont été réduits de manière significative et, l’année dernière, “éliminés”.

À propos de l'édition précédente

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