Conception d’un service prédictif de maintenance d’appareil industriel : Partie 1

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Comment réussir à transformer une documentation de maintenance en un service interactif d’amélioration de la performance ?

 

Le contexte : 

La documentation associée à la réalisation des opérations de maintenance des appareils de transport industriel est généralement complexe. Nous pouvons expliquer cette complexité par le fait que toute réparation peut avoir des répercussions importantes sur le fonctionnement général de l’appareil. Cette règle n’échappe pas au secteur de l’aéronautique et plus particulièrement de l’hélicoptère.

La démarche de création de services que nous avons eu à traiter reposait sur ce postulat. Une documentation dense, difficile à exploiter pour les équipes techniques et qui reste un objet figé dans le processus de maintenance d’appareil.
Qu’entendons-nous par figé ?
C’est-à-dire que la documentation n’évolue pas dans le temps et ne génère pas de nouvelles informations pouvant améliorer la compréhension de son usage.

Pour développer un service évolutif de maintenance, nous avons déployé une méthodologie de Double Diamant.

 

 

Après une phase de diagnostic (découverte et définition), nous avons ainsi décidé de mettre le focus sur la notion d’intelligence de la documentation de maintenance. Cela peut se traduire par la problématique suivante :
Comment réussir à transformer une documentation de maintenance en un service interactif d’amélioration de la performance ?

 

 

L’idéation : une digitalisation via un processus de machine learning

La phase d’idéation nous a amenés à concevoir un processus de création de valeurs par la donnée. En digitalisant la documentation de maintenance, nous sommes partis du principe que :

  • Toute consultation de la maintenance fournirait de la donnée lors de sa consultation (analytics) ;
  • Toute maintenance effectuée fournirait de la donnée par la saisie de l'opération sur une interface ; 
  • Enfin, la base de données serait analysée en temps réel pour fournir de l’information complémentaire (statistiques) lors de la documentation de maintenance. 

Ce principe de système autoapprenant nous amène au cercle vertueux suivant : 

 

 

 

 

Les Wireframes, première approche visuelle de l'interface : 

Le point d’entrée sur la création de valeurs du service est l’interface. Pour que le projet soit un succès, l’interface doit être appréciée et utilisée par les personnes effectuant les maintenances. Si cette interface est adaptée à leur besoin, l’apport de donnée ne sera qu’une conséquence de cet usage. Ainsi, nous avons procédé au choix suivant en fonction des précisions que nous avions à disposition sur les besoins des futurs utilisateurs. 

L’outil doit être portatif et permettre une navigation rapide dans les différentes strates de la documentation. Pour gagner en temps de navigation et correspondre aux découpages des zones de maintenance, nous avons scindé la vue de l’appareil en 7 zones immersives sur lesquelles l’utilisateur peut cliquer pour rechercher une information. Chaque clic entraine un niveau de zoom plus important pour entrer dans un degré de précision plus fin sur la donnée de maintenance. Ensuite, les fiches de maintenance prennent vie sous forme de cartes comme la représentation mentale que peut en avoir l’utilisateur lorsque nous lui parlons de "fiche de maintenance".
Pour matérialiser ce postulat, les wireframes ci-dessous ont émergé : 

 

 

 

Les Maquettes : 

Une fois les wireframes validés, nous entrons en phase de maquettage du service. Nous nous appuyons sur une charte graphique en adéquation avec notre commanditaire et respectons les grilles nécessaires à l’équilibre des éléments graphiques sur une interface type iPad.

Nous retrouvons un menu déroulant sur la gauche permettant d'effectuer l'ensemble des commandes générales de l'interface. Les zones spécifiques de l'hélicoptère sont embarquées via une découpe latérale de l'appareil intégrant une navigation sur les zones par "bullet point". Plusieurs découpes de l'hélicoptère sont disponibles pour permettre à l'utilisateur de retrouver rapidement la zone concernée. Ensuite, au clic sur un "bullet point", l'utilisateur zoome sur l'appareil et entre dans un niveau de spécificités techniques plus fin.

 

 



Un bouton "voir la fiche" est présent ci-dessous pour nous amener à visualiser la fiche en question.
Pour garantir un système de stockage de données d’usage, nous avons prévu des analytics nous permettant de savoir quelle fiche a été cliquée, consultée mais aussi exploitée : 

 

 

La fiche se présente sous forme de bloc pour hiérarchiser l'information et aider à la lecture des informations complexes. Elle prend vie par l'intermédiaire d'options permettant une personnalisation et une évaluation de l'utilisateur. C'est dans la captation de ces données que nous sortons du caractère figé présenté en début d'article et que nous entrons dans un système apprenant. En effet, les équipes de maintenance peuvent désormais noter la fiche (en haut à droite) par l'intermédiaire d'étoiles ou encore commenter la fiche pour expliquer les erreurs constatées comme les ajustements à faire pour corriger ou améliorer une explication de réparation. Enfin, une validation est prévue pour venir signaler qu'une maintenance a été effectuée sur un appareil. Cet historique, nous le verrons dans le second article consacré à ce sujet, nous permet d'améliorer le système et de produire des statistiques pour les équipes de maintenance, la gestion des stocks comme pour les ingénieurs en charge de la conception des appareils.

L'historique de maintenance est accessible via l'interface. Les administrateurs peuvent retrouver l'ensemble des interventions sur une liste déroulante :

 

 


Pour comprendre le mécanisme de traitement de la donnée qu'engendre ce service, nous vous invitons à découvrir la seconde partie de cet article consacrée à la Data Science.


Pour conclure, nous vous laissons avec la mise en situation du service dans un iPad, support privilégié sur ce travail :