La maintenance prédictive progresse rapidement dans l'emballage et le traitement

Les entreprises d'emballage et de transformation utilisent de plus en plus la maintenance prédictive pour réduire les temps d'arrêt et réduire les coûts de maintenance.

La maintenance prédictive est au sommet des efforts de numérisation dans l'emballage et le traitement, et son adoption augmente rapidement.

C'est selon le rapport 2023 de PMMI Business Intelligence, "Durabilité et technologie - L'avenir de l'emballage et de la transformation". Dans une enquête auprès des parties prenantes de l'industrie menée pour le rapport, 71 % des personnes interrogées ont déclaré avoir mis en place une forme de technologie de maintenance prédictive, contre seulement 37 % pour les robots collaboratifs, la deuxième initiative de numérisation la plus populaire.

Ce chiffre élevé pour l'adoption de la maintenance prédictive est encore plus significatif par rapport à la proportion de personnes interrogées (45 %) qui ont répondu "oui" à la même question lorsque la société d'études de marché Interact Analysis l'a posée il y a à peine deux ans.

Près des trois quarts des personnes interrogées dans l'industrie de l'emballage et de la transformation déclarent utiliser la technologie de maintenance prédictive.PMMI Business Intelligence : 2023 Sustainability and Technology - The Future of Packaging and ProcessingPresque les trois quarts des personnes interrogées ont déclaré que leur entreprise utilise la maintenance prédictive. Les avantages comprennent la réduction des temps d'arrêt imprévus, l'amélioration de la productivité, la réduction des stocks de maintenance, de réparation et d'exploitation (MRO), l'augmentation des temps de fonctionnement, l'amélioration de l'efficacité globale de l'équipement (OEE) et l'amélioration du service client.

La réduction des temps d'arrêt est revenue à plusieurs reprises dans les réponses aux enquêtes, tout comme la réduction des coûts de maintenance.

Les types de maintenance prédictive utilisés comprenaient la surveillance des vibrations basée sur le cloud, l'analyse de données basée sur l'IA et le suivi en ligne.

Interrogés sur la surveillance de l'impact de la maintenance prédictive, certains représentants ont déclaré qu'ils venaient tout juste de commencer la mise en œuvre ou de se préparer au lancement de la version bêta, de sorte qu'ils n'avaient pas encore établi d'informations clés sur les performances. D'autres avaient des métriques pour mesurer les impacts sur des variables telles que les coûts de maintenance, les temps d'arrêt et le temps moyen entre les pannes (MTBF).

Les dirigeants ont également déclaré qu'ils utilisaient des systèmes existants, tels que les systèmes d'exécution de la fabrication (MES) ou la maintenance productive totale (TPM), pour surveiller les effets de la maintenance prédictive sur leurs opérations.

« Nous mesurons le pourcentage de maintenance préventive par rapport à la maintenance corrective via notre système ERP (planification des ressources d'entreprise). Et nous mesurons l'efficacité des lignes de production », a déclaré un responsable de l'ingénierie et des produits chez un fabricant, importateur et distributeur international de produits alimentaires.

La maintenance prédictive mène de loin les efforts de numérisation.PMMI Business Intelligence : 2023 Sustainability and Technology - The Future of Packaging and ProcessingAu-delà de la position dominante de la maintenance prédictive dans la numérisation, une part importante des parties prenantes a déclaré utiliser la technologie robotique.

Les robots collaboratifs peuvent arriver en deuxième position en termes de popularité, mais plus d'un tiers (37 %) des personnes interrogées utilisent la technologie. Cela s'ajoute aux robots mobiles, que 17% des répondants ont déclaré que leurs employeurs avaient adoptés.

Les initiatives de mégadonnées, à la fois sur site (35 %) et basées sur le cloud (34 %), et la réalité augmentée et/ou virtuelle à 23 %, se sont également avérées populaires parmi les répondants à l'enquête. La fabrication additive (19 %) et le jumeau numérique/la simulation (13 %) en étaient aux premiers stades de mise en œuvre.

SOURCE : PMMI Business Intelligence, 2023 Développement durable et technologie – L'avenir de l'emballage et de la transformation

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