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25Solutions de service
Solutions de service
Photo ci-contre Un logiciel en cours de développement chez ABB permettra de mieux orchestrer la maintenance des sites industriels.
ABB élargit sa vision du service
Chaque client percevant différemment la qualité des services et la manière de l’améliorer, les centres de recherche ABB, aux quatre coins du globe, abordent le développement de solutions de service sous un angle pluridisciplinaire. Les trois projets décrits dans les pages suivantes ciblent des créneaux différents et répondent à des besoins spécifiques.
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SLeMAN SALIBA, MIChAeL hAMILTON,
CARSTeN FRANke – L’activité Service client des entreprises des secteurs de l’eau, de l’énergie et des télécommu-nications opère dans un environne-ment en perpétuelle évolution (hausse des coûts, réglementation complexe, fusions-acquisitions) et doit satisfaire une clientèle qui réclame un service fiable, rapide et de qualité. Dans ce contexte, il importe d’optimiser les prestations, de gérer au mieux les ressources et les compétences du personnel itinérant, et de renforcer la fiabilité des actifs critiques.
Plus de 100 000 techniciens utilisent quotidiennement la solution de gestion des ressources humaines Service Suite, plate-forme complète et efficace de planification et de pilotage de tous types d’intervention en clientèle ➔ 1. Son module d’optimisation alloue les demandes d’intervention aux techni-ciens les plus compétents en tenant compte de leur disponibilité, puis optimise les tournées pour minimiser les temps de trajet. L’entreprise en tire de nombreux avantages : gains de productivité, baisse des coûts de main-d’œuvre, diminution des temps de déplacement et des frais de véhi- cule, autonomie et responsabilisation accrue des techniciens, meilleure qualité des données.
Optimisation mathématique Des chercheurs ABB travaillent avec Ventyx, une société du Groupe, à l’amélioration des algorithmes existants de planification des tournées pour mieux répondre à la complexité croissante des demandes des clients.Les dernières avancées en optimisa-tion mathématique leur permettent d’incorporer à la solution Service Suite des méthodes de programmation en nombres entiers, de théorie des graphes ou d’optimisation en ligne.
Les plus efficaces seront mises en œuvre dans la génération suivante de la solution ABB.
Dans le domaine de la planification et de l’optimisation des équipes itiné-rantes, un problème fréquent est l’adéquation des compétences aux demandes des clients et l’optimisation des tournées. L’équipe de chercheurs élabore actuellement un algorithme de génération de colonnes et d’étiquetage pour une planification optimale, méthode la plus performante à ce jour pour résoudre les problèmes complexes de tournées [1].
En utilisant l’algorithme d’étiquetage, un très grand ensemble de routes réalisables est ainsi proposé, qui associe le plus grand nombre de demandes clients possibles aux compétences des techniciens.
L’algorithme vérifie également que l’intervention se déroule bien dans la fenêtre de temps prescrite et que les horaires légaux de travail sont respec-tés (repos obligatoires au cours de la
journée et heures supplémentaires autorisées). Pour chaque tournée, il calcule la valeur d’une fonction objectif qui indique le niveau d’optimi-sation de l’association demandes clients/techniciens et des temps de trajet entre les différents sites d’inter-vention. Partant de l’ensemble de routes réalisables et de la valeur de leur fonction objectif, les colonnes sont alors générées pour déterminer la tournée idéale au vu des contraintes suivantes : chaque technicien n’effec-tue qu’une tournée et chaque client n’est visité qu’une seule fois. La valeur de la fonction objectif du planning global est ainsi maximisée.
Cette méthode garantit la meilleure satisfaction des clients tout en rédui-sant le coût global des prestations de service et des primes d’assurance. Enfin, elle alloue les bonnes compé-tentes à chaque intervention.
Gestion des itinéraires routiers Autre défi : intégrer les technologies avancées de gestion des itinéraires routiers en cours d’optimisation, au-delà du simple recours aux sys-tèmes de navigation pour se déplacer d’un client à l’autre. La précision des temps estimés peut être améliorée en utilisant ces technologies pendant la tâche d’optimisation des tournées, plutôt qu’après. De même, les diffé-rents cas de figure, partout dans le monde, peuvent être précisés. Ces solutions perfectionnées de planifica-tion et d’optimisation comportent, en outre, des algorithmes rapides qui réagissent en temps réel aux modifica-tions survenant dans la journée comme les urgences, les annulations ou les interventions terminées en avance.La technique d’optimisation par génération de colonnes est certes gourmande en temps de calcul mais elle permet, au cours de la journée, de
Optimisation de tournées
Les solutions perfectionnées de planification et d’optimisation des tournées comportent des algorithmes rapides qui réa-gissent en temps réel aux modifica-tions.
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revoir les plannings pour tenir compte des modifications (ajout d’une nouvelle tâche, techniciens en arrêt maladie, etc.).
Service Suite réorganise les tournées à la demande. Le traitement des modi - fications ne prenant que quelques minutes, les techniciens sur le terrain en sont très vite informés.
Plusieurs méthodes heuristiques basées sur des algorithmes de recherche locale permettent de ne retenir que les sous-ensembles appropriés de demandes d’intervention et de techniciens pour une nouvelle optimisation mathématique par génération de colonnes. Ces heuris-tiques sont développées pour réagir rapidement et avec précision aux modifications décrites.
Elles tiennent compte des temps de déplacement routier entre les deman-des d’intervention et celles déjà planifiées. De plus, les utilisateurs ont le choix entre plusieurs heuristiques pour arbitrer entre le temps de réajustement et la qualité du planning proposé.
En s’appuyant sur son expertise multisectorielle, le Groupe ABB conforte sa position de leader techno-logique tout en relevant les défis futurs dans le domaine des services.
Les chercheurs peuvent incor-porer à Service Suite des mé-thodes de pro-grammation en nombres entiers, de théorie des graphes ou d’optimisation en ligne.
Sleman Saliba
ABB Corporate Research
Ladenburg (Allemagne)
Michael hamilton
Ventyx (société du Groupe ABB)
Richmond (Canada)
Carsten Franke
ABB Corporate Research
Baden-Dätwill (Suisse)
Bibliographie[1] Desaulniers, G., Desrosiers, J., Solomon, M. M.,
Column generation, Springer, 2005.
1 Capture d’écran de la solution Service Suite d’ABB
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RALF GITzeL, MORITz hOChLehNeRT,
SIMONe TURRIN – Un projet de recherche ABB ambitionne de développer des outils pour mieux appréhender la durée de vie des disjoncteurs d’alternateur et faciliter le basculement d’une démarche traditionnelle de maintenance systématique à échéance fixe vers une maintenance conditionnelle.
De nombreuses installations de production mettent en œuvre diffé-rents types d’équipement de sécu - rité destinés à prévenir ou à atténuer les risques pour la vie humaine. Il va sans dire que ces équipements doivent être correctement et régu-lièrement entretenus. Or, bien sou- vent, les interventions à date fixe entraînent de coûteux arrêts de production. Trouver le bon équilibre entre dépenses de maintenance et niveaux de sécurité n’est pas toujours aisé.
ABB cherche à prolonger la durée de vie de ses disjoncteurs d’alternateur par une offre de services de gestion du cycle de vie de plus en plus complexe. Pour ce faire, il lui faut développer des outils et des concepts lui permettant d’anticiper sur la durée de vie de ses produits et de mieux appréhender la valeur ajoutée pour le client.
C’est dans cette logique que s’inscrit son projet RFS (Reliability Feedback System) dont le logiciel pilote a pour but de collecter, sur le terrain, des données de fiabilité sur les disjonc-teurs d’alternateur qui permettent aux équipes d’ABB Services de proposer aux exploitants de cen- trales d’énergie des intervalles d’intervention plus opportuns.
Durée de vie d’un disjoncteur d’alternateur Un disjoncteur est un appareil méca-tronique de connexion qui interrompt les courants dans un circuit électrique. Dans une centrale, il contribue à la sécurité en coupant les courants de défaut très élevés (jusqu’à 250 kA) dans le jeu de barres entre l’alternateur et le transformateur principal ➔ 1. Il simplifie également certaines opéra-tions comme la synchronisation de l’alternateur avec le réseau. En tant que composant de sécurité, le disjonc-teur d’alternateur est parfois amené à interrompre des courants de court- circuit. Toutes ces manœuvres impo - sent une disponibilité et une fiabilité sans faille. Dans les applications où les disjoncteurs d’alternateur sont fré-
quemment sollicités (stations de transfert d’énergie par pompage, par exemple), leurs contacts s’érodent beaucoup plus que dans les centrales à charge de base car ils assurent le basculement très rapide entre les modes pompage et turbinage, en plus de leur mission de sécurité.
Longue vie aux disjoncteurs d’alternateur
En suggérant des dates de révision basées sur des données d’endurance et de durée de vie, le nouveau logiciel RFS d’ABB est un outil d’aide à la décision.
La durée de vie des disjoncteurs d’alternateur s’étend de 20 à 40 ans. Toute défaillance pouvant avoir de graves conséquences sur la centrale d’énergie, ils doivent être régulièrement contrôlés et révisés. Traduisant leur résistance à l’érosion des contacts, cette durée de vie se mesure par trois valeurs ; une révision s’impose dès que l’une d’elles devient nulle.
endurance électrique
Chaque fois qu’un disjoncteur déclen- che, ses contacts s’érodent et perdent de leur efficacité. Le degré d’érosion varie selon les courants coupés et est différent pour chaque contact. En présence de trois phases (cas le plus courant), trois courbes sont tracées. En conclusion, chaque manœuvre réduit l’endurance électrique avec différents degrés d’érosion.
endurance mécanique
Traduisant l’usure mécanique du système, cette valeur diminue d’une unité à chaque déclenchement du disjoncteur. À la différence de l’endu-rance électrique, une seule courbe est tracée.
Durée de vie théorique
Lorsqu’au bout d’un certain temps, le disjoncteur n’a pas atteint la fin de son endurance mécanique ou électrique, il doit être révisé pour déceler des problèmes non modélisés. Outil d’aide à la décision
Le personnel d’ABB Services utilise une myriade d’informations pour déterminer la meilleure date de révision d’un disjoncteur d’alternateur. L’expé-rience, les mesures et les comptes-rendus d’intervention sont des élé-ments importants du processus décisionnel. En suggérant des dates de révision basées sur des données d’endurance et de durée de vie, le
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nouveau logiciel d’ABB s’apparente à un outil d’aide à la décision. Même si ces dates sont susceptibles de changer à chaque manœuvre excep-tionnelle du disjoncteur, elles consti-tuent un bon point de départ pour planifier à long terme les révisions. Le logiciel utilise un algorithme d’extra-polation qui anticipe l’évolution future de la durée de vie en fonction de son évolution passée. Là où la première des courbes extrapolées (endurance mécanique, endurance électrique et durée de vie théorique) passe par zéro, une révision est prévue. Bien évidem-ment, l’extrapolation comporte une marge de sécurité raisonnable de sorte qu’une endurance ou une durée de vie nulle ne signifie pas que le disjoncteur d’alternateur ne fonctionne plus.
Un calendrier de révisions basé sur les différentes valeurs peut aisément être créé pour chaque disjoncteur d’alter-nateur ou tout un parc. À partir de là, un technicien établit des plans de maintenance individuels et globaux pour minimiser les temps d’indispo-nibilité.
Les disjoncteurs d’alternateur doivent être à la fois contrôlés et révisés. Une révision est obligatoire lorsqu’une des trois courbes d’endurance électrique, la courbe d’endurance mécanique ou celle de la durée de vie théorique est réduite à zéro. À mi-parcours de cette dernière, le disjoncteur doit être contrôlé à une date qui peut également être portée sur le calendrier.
Les dates de révision/contrôle peuvent changer au fil du temps, du fait d’événements exceptionnels ou imprévus. Par souci de traçabilité, toute date déplacée sur le calendrier est signalée par une croix rouge à son ancien emplacement.
Soulignons que ce calendrier n’est qu’un outil parmi d’autres au service du technicien pour prodiguer ses conseils au client. Le logiciel RFS inclut également l’historique des interven-tions et d’autres données qui consti-tuent le « carnet de santé » d’un disjoncteur d’alternateur. Ajoutées à l’expérience du technicien et aux données collectées sur le site, ces informations servent à étayer les préconisations.
En permettant aux équipes d’ABB Services de suivre l’évolution de l’état fonctionnel des disjoncteurs d’alterna-teur, le logiciel RFS ouvre la voie à une maintenance proactive. Actuellement en phase de test, il aidera les exploi-tants de centrales d’énergie à réduire la durée des interventions de mainte-nance tout en garantissant une dispo - nibilité maximale de leurs disjoncteurs d’alternateur. Conjugué au savoir-faire de techniciens chevronnés, ce logiciel permettra aux clients de planifier de manière optimale la maintenance d’appareils individuels et de parcs complets.
Ralf Gitzel
Simone Turrin
ABB Corporate Research Center
Ladenburg (Allemagne)
Moritz hochlehnert
ABB Power Products, High Voltage Products
Zurich (Suisse)
Un calendrier de révisions fondé sur les valeurs d’endurance et de durée de vie théorique peut aisément être créé pour chaque disjonc-teur d’alternateur ou tout un parc.
1 Disjoncteurs d’alternateur dans l’industrie
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RALF GITzeL, IIRO hARJUNkOSkI,
CAJeTAN T. PINTO – Le moteur électrique est la cheville ouvrière de l’industrie. De nombreuses usines comptent une multitude de moteurs de hauteurs d’axe et de spécifications très différentes dont une partie est essentielle à la production. Cette diversité oblige les utilisateurs à disposer d’un important stock de moteurs de rechange pour anticiper toute défaillance. Au sein des sites les plus anciens où de nombreux moteurs ont de loin dépassé leur durée de vie théorique, le stock doit couvrir au minimum les machines les plus critiques.
Si un stock de moteurs de rechange est un capital immobilisé, un stock insuffisant est un important facteur de risque pour l’entreprise. Un projet ABB de centralisation des stocks cherche à limiter leur coût pour les clients sans augmenter les risques de rupture préjudiciable à la production.Pour chaque client pris individuelle-ment, les économies réalisables sont limitées : les moteurs sont disponibles ou ne le sont pas ! Par contre, un fournisseur de moteurs comme ABB peut parfaitement aider ses clients en leur proposant un service de gestion optimisée des stocks de moteurs de rechange.
effet centralisateurIl y a une grosse différence entre planifier un stock de moteurs de rechange pour quelques machines en exploitation et planifier celui pour un important parc. Exemple : un client a environ 25 % de risque de devoir remplacer, au cours d’une année, plus de 12 moteurs de même type, alors que la probabilité que 10 clients aient à remplacer 120 moteurs est très
inférieure à ce pourcentage (cf. quar- tile ➔ 1). Plus prosaïquement, la courbe verte aplatie et moins resserrée traduit un comportement plus prévisible que la courbe grise pour 10 fois plus de moteurs. Le stock de sécurité requis de la courbe verte est donc inférieur à la somme de tous les stocks de sécurité pour les clients individuels.Avec une telle distribution et une telle diversité de clients, optimiser la centralisation des stocks de moteurs impose une analyse rigoureuse. D’une part, la demande de moteurs de rechange des clients est basée sur le taux de défaillance et varie au cas par cas selon le secteur d’activité et « l’état de santé » de l’usine. Les prévisions de demande doivent donc être fiables. D’autre part, le stock de moteurs n’étant pas sur place, une chaîne logis-tique optimisée doit garantir le respect des délais de disponibilité.
Projet de rechercheLe nouveau projet ABB d’optimisation de la centralisation des stocks de moteurs porte sur cette double problématique. Une équipe pluridisci-plinaire de chercheurs développe, en collaboration avec l’université Carnegie Mellon, un algorithme permettant une gestion prévisionnelle fiable des demandes des clients et une optimisa-tion de la chaîne logistique pour y répondre, tout en réduisant potentielle-ment les coûts des clients.
Le concept actuel établit la demande prévisionnelle de moteurs de rechange à partir des données de défaillance fournies par les clients. Avec les données de maintenance, il est possible de calculer un taux de défaillance annuel et de faire des prévisions selon un processus de Poisson homogène (PPH). Deux paramètres clés sont alors obtenus :
Moteurs en stock
Centraliser les stocks de moteurs de rechange limite les capitaux immobilisés sans augmenter les risques de rupture préjudiciable à la production.
31Bridging customer needs 31Solutions de service
le nombre prévu de défaillances décrivant le cas moyen et un stock de sécurité pour éviter les risques de rupture de stock, calculé à partir des probabilités fournies par le processus PPH.
Résolution des problèmesGarantir la mise à disposition sans retard des moteurs de rechange oblige à résoudre un important problème d’optimisation. Partant du degré de criticité spécifié dans les contrats, les moteurs doivent être livrés avant leurs dates butoirs respectives. Pour ce faire, un nombre suffisant de moteurs doit être stocké au bon emplacement sans surstock. Autrement dit, l’algo-rithme doit déterminer d’une part le réseau optimal d’usines et d’entrepôts, et d’autre part les niveaux de stock des entrepôts. Avec le logiciel proto-type, les clients peuvent visualiser sur écran une solution à leur problème de réseau logistique ➔ 2. Pour trouver la solution optimale, les chercheurs ABB ont recours à la programmation linéaire mixte en nombres entiers MILP (Mixed-Integer Linear Programming). Le modèle MILP doit être rigoureux ; un trop grand nombre de variables peut rendre le problème insoluble pour des raisons de taille, alors qu’un modèle trop simple donne une solution optimisée mathématiquement mais qui ne reflète plus la réalité.
L’algorithme est encore en phase de développement mais les premiers résultats montrent le formidable potentiel d’une approche scientifique au problème. Des demandes prévision-nelles fiables basées sur des méthodes reconnues et une chaîne logistique optimisée avec des algorithmes de dernière génération ouvrent la voie à une centralisation rentable des stocks et à la mise en place d’un service plus performant et plus réactif de gestion des moteurs de rechange. Pour les clients, cette optimisation se traduit par moins de capitaux immobilisés, sans risque accru de perturbation de la production. Elle pourrait également bénéficier à de nombreux sites industriels et être élargie à d’autres équipements que les moteurs élec-triques.
Ralf Gitzel
Iiro harjunkoski
ABB Corporate Research Center
Ladenburg (Allemagne)
Cajetan T. Pinto
ABB Automation Products
Mumbai (Inde)
1 Probabilité de défaillance des moteurs
La courbe grise représente la demande de moteurs de rechange d’un client (un seul type de moteur/an) et la courbe verte, celle de 10 clients identiques.
Fonction de masse (probabilités)
Nombre d’occurrences
20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
0
0,02
0,04
0,06
0,08
0,10
0,12
0,14
P (x
=k)
Moyenne 10
Moyenne 50
Moyenne 100
Quartile 78 %
Probabilitésde défaillance(un client)
Probabilitésde défaillance(plusieurs clients)
2 Optimisation de la centralisation des stocks de moteurs de rechange
Les clients visualisent sur l’écran une solution à leur problème de réseau logistique.
Norvège
Suède Finlande
Stockholm
Göteborg
