Maintenance & Entreprise n° 656 SEPEM ROUEN

MAINTENANCE EN

MAINTENANCE EN RÉGIONSRÉGION PARISIENNETIBCO Software et CSSystèmes d’informationau service de lamaintenance prédictiveTIBCO Software est une entreprise informatiqueaméricaine de logiciels, fournisseur de logicielsd’infrastructure pour les organisations dans uncontexte de cloud computing. Elle propose à plusde 4 000 clients de gérer l’information, les prisesde décisions, les process et les applications entemps réel pour la maintenance prédictive. Quantà son partenaire CS Systèmes d’information, ilfournit un service avec des experts et un personnelconfirmé en data science au client final. Certainsemployés recherchent les modèles et travaillentsur les algorithmes. D’autres sont chargés depréparer les données qui représentent 90 %du temps. Enfin, des experts s’occupent de lavisualisation des données pour les partager avecdes experts. Interview croisé.© DR© DRThomas FéronSenior Consultant chez Tibco Software.Jean-Jacques PerezBusiness Developer Data Engineering & DataScience chez CS Systèmes d’information.MAINTENANCE & ENTREPRISE : QUELS SONT LES DÉFISDE LA MAINTENANCE INDUSTRIELLE DANS VOTREDOMAINE ?Thomas Feron : Les enjeux de l’industrie portent sur lesmanières de capter de l’information et de l’initier pour la rendreopérationnelle et obtenir ensuite de l’analyse sur l’historique etune base de temps réel qui entre notamment dans le cadre dela maintenance prédictive.Nous rencontrons ces problématiques chez nos clients : lepassage d’un modèle basé sur des données historiques plutôtfroides et donc la capacité de compréhension. Ce travail doit êtredonc fait en amont. Aujourd’hui, il y a une volonté de rendreplus opérationnelle ce type d’information pour agir au plus tôtsur la chaine industrielle à différents stades : fabrication, transportet cycle de vie de différents produits fabriqués. La maintenanceprédictive permet, en effet, d’anticiper les problèmes queles produits peuvent rencontrer. Cette solution permet de bout àbout de récupérer l’information, de la comprendre et de détecterdes situations particulières à risques potentiels afin de déclencherau plus tôt les éléments. Nous nous rendons compte que l’industriea la volonté d’un point de vue opérationnel. Pour être compétitif,il faut être en mesure d’offrir le meilleur service possible afind’assurer la fluidité des différents composants.Jean-Jacques Perez : Les enjeux sont très importants. Par exemple,le coût d’un avion immobilisé au sol est estimé à 20 000 € par heure.Quant à un avion en panne, il nécessite une ou plusieurs joursd’immobilisation. Par ailleurs, lors d’un arrêt de chaine de production,les coûts de l’immobilisation de la machine, des produits, deséquipes et de la maintenance curative sont considérables. Premier44 IMAINTENANCE & ENTREPRISE • N°656 • Novembre - Décembre 2019

MAINTENANCE EN RÉGIONSLe schéma IoT Reference Architecture – Tibco Capability Mapping.© DRT.F. : Les caractéristiques sont les suivantes : le traitement dutemps et la collecte de l’information. Tibco fournit donc cettepartie applicative qui peut être insérée sur les capteurs au plusproche de l’information et pour faire circuler cette informationà travers le réseau. A ce stade, nous pouvons intercepterune suite applicative qui analysera les données et permettra decomprendre les situations sur lesquelles nous sommes auditionnésà travers des rapports en temps réel à propos des informationssur le comportement du système.Par exemple, nous travaillons avec un transporteur aérien sur lesuivi opérationnel des différents systèmes vitaux des avions afind’anticiper au plus tôt. Nous remontons alors les informationsdes avions lors de leurs vols et nous analysons les comportementsdes différents systèmes. Nous pouvons, en effet, détecterdifférents comportements qui sont dit atypiques et anormauxet nécessiteront potentiellement une maintenance. A l’atterrissagede l’avion, nous sommes en mesure d’avoir préparé la pièceou de mobiliser l’équipe nécessaire. Nous avons ainsi obtenuun gain de temps assez important et une réduction de tempsde l’immobilisation de l’avion. Mais dans cet exercice-là, il fautdonc fournir la suite applicative qui permet de récupérer l’information,de la traiter de manière analytique et de déclencherle plan de secours.point : il faut optimiser sa maintenance car quand le système devientefficace, il est possible d’espacer les visites des machines programméesafin d’avoir moins de maintenance préventive puisque laprévision de la maintenance curative et prédiction des défautsmachine sont possibles.En outre, notre enjeu est de fournir un nouveau service. Parexemple, proposer une offre de maintenance prédictive à unfabricant d’automobiles, d’avions ou de machines-outils, est unnouveau service que le nouveau client va payer et qui permettrade maintenir les produits plus longtemps en circulation eten mode de production.Par ailleurs, l’optimisation des coûts de maintenance par unemeilleure connaissance des stocks de pièces permet de fairedes économies et de valoriser un peu mieux la maintenance.Enfin, le dernier enjeu : la maintenance prédictive permet d’obtenirune durée de vie résiduelle des équipements qui se rallongera.Donc les investissements s’étaleront sur une plus grandedurée et entraîneront une économie pour les entreprises.M&E : QUELS SERVICES PROPOSEZ-VOUS AUXPROFESSIONNELS DE LA MAINTENANCE INDUSTRIELLE ?« Nous travaillons avec un transporteur aérien sur le suiviopérationnel des différents systèmes vitaux des avions afind’anticiper au plus tôt. » Thomas FeronM&E : EN QUOI CES SERVICES SE DISTINGUENT-ILS DEVOS CONCURRENTS ?T.F. : La société Tibco se différencie par sa volonté de se positionnernotamment sur les parties Analyse et Capture desdonnées. Elle intervient sur l’ensemble de la chaine : de lapartie Information à la restitution et la prise de décision. Ellese démarque par sa capacité de traitement de la partie Data Fieldde Tibco Spotfire qui est le seul outil de reporting et analytiqueoffrant cette fonctionnalité sur le marché.J.J.P. : Nous avons utilisé Spotfire de Tibco car cet outil permetaux data scientists de partager leurs visions des données, leursmodèles et leurs différents statuts durant les phases de datascience en particulier à la sortie de la préparation. Nous pouvonsidentifier les données en doublon que nous pouvons éliminer.En revanche, nous pouvons constater des données manquantesou aberrantes dont nous ne comprenons pas les réactions. Doncen partageant visuellement avec les utilisateurs rapidement lesdonnées en mode de préparation, cela nous permet d’avoir unevraie communication avec les experts. L’avantage de cet outilest la souplesse grâce à son changement de visualisation et lerapprochement auprès des signaux. Cela permet ainsi d’éliminerles aberrations, d’identifier s’il faut faire des interpolationsde données manquantes et des coupures dans les signaux etMAINTENANCE & ENTREPRISE • N°656 • Novembre - Décembre 2019 I45