Mise en place de la maintenance prédictive pour optimiser la production et réduire les coûts dans une huilerie tunisienne

L'industrie de l'huile d'olive est un secteur stratégique pour la Tunisie, premier exportateur mondial. La compétitivité des huileries tunisiennes repose sur leur capacité à garantir une production de haute qualité et à optimiser leurs coûts opérationnels, notamment la maintenance des équipements.

Description de la société :

Notre client est une huilerie familiale fondée en 2005, employant 80 personnes et réalisant un chiffre d'affaires de 30 millions de dinars. L'entreprise est reconnue pour la qualité de son huile d'olive extra vierge, exportée en grande partie vers l'Europe et l'Amérique du Nord.

Problèmes rencontrés :

L'huilerie subissait des arrêts de production fréquents et non planifiés en pleine saison de récolte, en raison de pannes imprévues sur les presses et les décanteurs. La maintenance était effectuée de manière réactive, entraînant des coûts de réparation élevés et des pertes de production importantes.

Résultat du diagnostic  :

Le diagnostic, mené avec l'appui du CETIME (Centre Technique des Industries Mécaniques et Électriques), a mis en évidence un manque de stratégie de maintenance proactive. Le CETIME a préconisé l'implémentation d'une solution de maintenance prédictive basée sur l'analyse des vibrations et des données de fonctionnement des machines, en s'inspirant des bonnes pratiques partagées par le Sfax Industry 4.0 Center.

Stratégie de transformation vers l'industrie 4.0 :

La stratégie a consisté à équiper les machines critiques (presses, décanteurs, pompes) de capteurs de vibrations, de température et de pression. Les données collectées sont analysées en temps réel par un algorithme d'intelligence artificielle qui détecte les anomalies et prédit les pannes potentielles. Des alertes sont envoyées à l'équipe de maintenance via une application mobile, permettant de planifier les interventions avant que la panne ne survienne.

Résultats après mise en place et coût :

1. Réduction des arrêts non planifiés : Diminution de 80% des arrêts de production imprévus.
2. Augmentation de la disponibilité des équipements : Le taux de disponibilité des machines est passé de 85% à 98%.
3. Réduction des coûts de maintenance : Baisse de 30% des coûts de maintenance grâce à la planification des interventions et à la réduction des réparations d'urgence.
4. Coût total du projet : 400 000 dinars, avec un ROI de 12 mois.