Une plateforme d’IA permet la gestion prédictive des actifs de métrologie

Hexagon Manufacturing Intelligence a lancé APOLLO, une plateforme basée sur l’intelligence artificielle conçue pour surveiller et gérer les actifs de métrologie tels que les machines à mesurer tridimensionnelles (MMT) et les machines-outils. Le système utilise l’analyse prédictive pour détecter les anomalies et soutenir une maintenance proactive, aidant ainsi les fabricants à maintenir la précision des mesures et la continuité de la production.

Surveillance prédictive des systèmes de métrologie
APOLLO fait évoluer la gestion des actifs d’une maintenance réactive vers des stratégies prédictives en analysant en continu le comportement des machines, les conditions environnementales et les données opérationnelles. La plateforme peut identifier des schémas associés à des défauts ou défaillances potentiels jusqu’à 90 jours à l’avance.

Cette détection précoce permet aux équipes de maintenance de planifier des interventions pendant les arrêts programmés, réduisant ainsi le risque de pannes imprévues et minimisant les perturbations des processus de production.

Amélioration de la fiabilité des mesures et de l’efficacité globale des équipements (TRS)
Les systèmes de métrologie jouent un rôle essentiel dans la garantie de la qualité des produits, en particulier dans les industries de haute précision. Les arrêts d’équipement ou les dérives de mesure peuvent entraîner des retards de production et des écarts de qualité.

En surveillant les performances des équipements en temps réel, APOLLO contribue à maintenir une précision de mesure constante tout en améliorant le taux de rendement synthétique (TRS). La plateforme identifie également les machines sous-performantes, permettant une optimisation ciblée des plans de maintenance et de l’allocation des ressources.

Intégration dans les environnements de production
La plateforme est conçue pour être compatible avec les équipements Hexagon ainsi qu’avec des équipements tiers, permettant son déploiement dans des environnements industriels variés. Un tableau de bord centralisé offre une visibilité globale sur l’état des actifs, facilitant la gestion coordonnée de plusieurs machines.

APOLLO peut être déployé dans des environnements cloud pour une meilleure évolutivité ou en local afin de répondre aux exigences de souveraineté des données et de cybersécurité. Cette flexibilité permet aux fabricants d’intégrer la plateforme dans leurs infrastructures numériques existantes.

Répondre aux défis liés à la main-d’œuvre et à la complexité
Les fabricants sont de plus en plus confrontés à une pénurie de main-d’œuvre qualifiée et à une complexité croissante des processus de production. Les approches traditionnelles de gestion des actifs reposent souvent sur des journaux manuels et l’expérience des opérateurs, ce qui peut entraîner des pratiques de maintenance incohérentes.

APOLLO remplace ces méthodes par des analyses fondées sur les données, standardisant les processus de surveillance et de prise de décision. Cela réduit la dépendance aux connaissances non documentées et favorise des performances opérationnelles plus cohérentes.

Optimisation de la maintenance basée sur les données
La plateforme exploite les données opérationnelles et environnementales pour optimiser les intervalles de maintenance en fonction des conditions réelles d’utilisation plutôt que de calendriers fixes. Cette approche permet de réduire les interventions inutiles tout en garantissant des actions au moment opportun.

En stabilisant les performances des machines et en réduisant la variabilité des mesures, APOLLO contribue à augmenter le débit de production et à améliorer la qualité sans accroître les risques opérationnels.

Pertinence pour la fabrication numérique
L’introduction de la surveillance des actifs basée sur l’IA reflète les tendances plus larges de la fabrication numérique, où les systèmes connectés et l’analyse de données permettent des opérations plus efficaces et résilientes. L’intégration des données de métrologie dans une chaîne d’approvisionnement numérique permet d’aligner le contrôle qualité avec la planification de la production et les stratégies de maintenance.

À mesure que les environnements de production deviennent plus complexes, des plateformes comme APOLLO offrent la visibilité et les capacités prédictives nécessaires pour maintenir les performances, réduire les temps d’arrêt et garantir une qualité produit constante.

Édité par Romila DSilva, rédactrice chez Induportals, avec l’aide de l’IA.