La technologie de capteurs adaptée, IoT et l’intelligence artificielle permettent de surveiller les installations et les machines de façon automatisée. Il est ainsi possible de détecter en quelques millisecondes des modifications, même infimes, telles que des déformations ou des ruptures. Cette technique a été mise en œuvre dans le centre de tri postal de la Poste Suisse à Härkingen.
1. Il y a des millions de colis et l’on a donc besoin de systèmes de tri fiables
La Poste Suisse tri et distribue actuellement des quantités record de colis. Car cette année, il y a deux effets concomitants : d’une part, depuis le confinement, la poste traite déjà plus de 20 % de colis en plus. S’y ajoutent les « pics de colis » qui se retrouvent chaque année avec le Black Friday, la Cyber Week et Noël, qui augmentent encore le nombre de colis. En avril 2020, 850.000 colis par jour étaient triés en moyenne dans les centres de tri de la poste. Depuis fin novembre, le nombre de colis traités dans les systèmes de tri atteint souvent plus d’un million de colis par jour. Comment la poste maîtrise-t-elle ce défi ? - La disponibilité des installations est ici un élément clé pour réussir. Chaque temps d'arrêt de l’installation réduit le nombre de colis pouvant être livrés.
Pour cela, la poste a donc décidé bien avant Covid 19 de lancer un projet d’innovation axé sur le thème de la maintenance prédictive en collaboration avec LeanBI AG, Küffer Elektrotechnik AG, les hautes écoles spécialisées de St Galle et de Rapperswil (désormais OST) et le fabricant de capteurs SICK AG. Temporairement, le projet se déroule en ligne et produit un grand volume de données tous les jours.
Quatre fois par an, une petite et une grande maintenance préventive sont réalisées en alternance sur les trieuses de la poste. Pour les équipes de maintenance, cela induit un grand effort de travail lié à cette intervention qui a normalement lieu pendant la nuit et le week-end. Mais les temps d'arrêt imprévus induisent une charge de travail bien plus importante, car ils se produisent très irrégulièrement. Les défauts sur les chariots de tri ne sont malheureusement pas toujours visibles à l'œil nu.
Patrick Egloff, chef d’atelier au centre de tri de Härkingen explique : « Pour nous, il serait très utile de répartir les travaux de maintenance de manière planifiée sur toute l’année et de savoir automatiquement quels sont les chariots défectueux. Nous souhaitons aussi réduire le nombre de temps d'arrêt imprévus. »
1. La vision industrielle machine 3D de SICK crée des images haute résolution en 3D
Différents défauts peuvent apparaître sur les chariots des trieurs à plateau basculant. Il s’agit de déformations et de fissures sur les châssis, de déformations des leviers basculants et de ruptures sur les mécanismes de bascule des plateaux basculants. Avec jusqu’à 1.080 chariots par trieuse, il est quasiment impossible d’équiper les chariots d'un capteur. Le défi consiste à détecter des déformations infimes de quelques millimètres. La poste a donc cherché une solution de surveillance fixe, de grande qualité avec une précision de mesure suffisante.
« Le Ruler de SICK génère des données de mesure selon le principe de la triangulation laser. Ici, la ligne laser projetée sur l’objet est également enregistrée dans la caméra intégrée dans le boîtier. Grâce au mouvement de l’objet (le chariot de tri), un profil complet de la face inférieure de la trieuse est formé. Ce type d’enregistrement des données permet ensuite de contrôler parallèlement la trieuse pour détecter plusieurs défauts. La structure compacte et robuste du Ruler permet de le monter directement sous les trieuses qui passent et donc d’enregistrer chaque trieuse lors du passage.
Les images tridimensionnelles ainsi créées de chaque trieuse sont ensuite évaluées en vue de grandeurs de mesure appelées Features. Ces grandeurs forment une multitude de distances et de surfaces calculées qui permettent à leur tour de déterminer des modifications sur les composants du chariot. «
« En raison du débit élevé de colis décrit plus haut et de la vitesse élevée de l’installation qui est ainsi nécessaire, une analyse très rapide, en quelques millisecondes, s’impose. Cette analyse des grandeurs est réalisée par la plate-forme logicielle de SICK MQCS (Modulare Quality Control System). L’outil logiciel propre de SICK, Easy Ranger, qui calcule les grandeurs y est également intégré. Il est installée sur un IPC de SICK sur place et analyse en permanence. Dans le jargon technique, on parle aussi d’Edge computing. Les grandeurs extraites sont alors fournies périodiquement à une passerelle au moyen de MQTT. »
1. Avec IloT, l’intelligence artificielle et LeanPredict pour la maintenance prédictive
Mais nous sommes encore loin d’être arrivés au but. LeanPredict, la plate-forme de LeanBI est ensuite employée. Les données sont continuellement transférées dans le cloud, directement dans une base de données, au moyen d’un réseau mobile d’un opérateur réseau suisse. Cela a été mis en œuvre par l’entreprise Küffer Elektrotechnik AG. Sur la passerelle de la poste, les données sont préparées de manière à pouvoir enregistrer les informations nécessaires dans le cloud, évidemment en respectant les dispositions de la protection des données suisse. C’est ici qu’entre en jeu l’intelligence artificielle. La LeanBI a été programmée avec un modèle d’apprentissage machine différent pour chaque défaut. Les paramètres d’entrée pour les modèles respectifs sont au nombre de 20 grandeurs.
Le résultat est une valeur de défaut avec une mesure de qualité correspondante par chariot et par tour. En cas de détérioration massive, le chariot est immédiatement contrôlé dans les prochaines 24 heures. Pour cela, un e-mail est envoyé à l’équipe de maintenance, un tableau de bord affiche des informations supplémentaires ou bien un ordre de maintenance est automatiquement déclenché dans un ERP ou un outil de maintenance.
Si le défaut semble être petit, le système continue à surveiller le chariot. Si la détérioration se renforce au fil des jours ou si une quantité supérieure de défauts de ce type se produit, une inspection et une maintenance prévues ont lieu sur ce chariot. La planification de la maintenance dans des unités plus petites sur toute l’année décharge le personnel de maintenance, améliore le diagnostic et réduit les travaux dans les grands circuits de maintenance.
Comme cette solution nous permet de constater des modifications au fil du temps, c’est à juste titre que nous parlons ici de maintenance prédictive. Celle-ci va plus loin que le Condition Monitoring. Une valeur ajoutée de la solution est constituée par l’enregistrement historique de tous les défauts et travaux de maintenance. Ainsi, des rapports sont générés, ce qui permet d’améliorer constamment le processus de maintenance. Un aspect important pour de nombreux exploitants : LeanPredict est totalement découplé de l’installation elle-même, tant dans la logistique qu’au niveau de la production. LeanPredict peut être exploité sous forme de système fermé, ce qui est particulièrement avantageux pour la sécurité des données.
2. L’utilité est toujours le critère initial de la maintenance prédictive
L’évaluation de l’utilité est toujours le critère initial de la maintenance prédictive. Dans ce cas, le bénéfice était clairement d’augmenter la disponibilité de l'installation, souvent la consommation d’énergie joue également un rôle, les coûts d’inspection et de maintenance peuvent et doivent eux aussi être considérés. Cela ne doit pas être perçu comme un « jobkiller » par les spécialistes de la maintenance, comme le montre notre exemple. Notre solution le prouve : la maintenance prédictive assiste l’équipe de maintenance sans pour autant la rendre inutile.
