Dans l'usine traditionnelle, la Production et la Maintenance sont en guerre.
La Production se concentre sur l'OEE (Overall Equipment Effectiveness). Elle suit Disponibilité, Performance, Qualité. Quand une machine s'arrête, elle crie : « Répare-la ! »
La Maintenance se concentre sur le CMMS (Computerized Maintenance Management System). Elle suit les Ordres de Travail, les Pièces de Rechange, le MTTR. Quand une machine s'arrête, elle demande : « Pourquoi tu n'as pas dit qu'elle vibrait ? »
Le problème, ce ne sont pas les gens — ce sont les données. Le « diagnostic » (OEE) est déconnecté du « remède » (CMMS).
L'intégration OEE-CMMS est le pont technique qui ferme cette boucle. Elle automatise le flux de l'observation à l'action. Fabrico est construit exactement pour ça.
La boucle fermée se compose de 4 éléments.
Le capteur (système nerveux) : automate, capteur IoT ou caméra Computer Vision. Attrape le signal quand une machine ralentit ou s'arrête.
Module OEE (cerveau) : Convertit le signal en loss event typé — Functional Failure, arrêt non planifié, perte de performance, perte qualité.
Module CMMS (mains) : Reçoit le loss event, crée automatiquement un ordre de travail avec severity, actif, opérateur et description.
Le feedback : Quand l'ordre de travail est résolu, le MTTR est écrit dans l'historique OEE. La boucle se ferme.
La boucle fermée donne accès à des triggers intelligents, pas seulement aux PM Time-Directed.
Trigger Cycle Count : Après 50 000 cycles → PM automatique. Pas après « 6 mois » — après usure réelle.
Trigger Runtime : Après 2 000 heures d'activité → inspection de roulement. Pas après une date calendaire.
Trigger Performance : Quand la Disponibilité OEE baisse de 5% sous baseline sur 3 équipes consécutives → ordre de travail diagnostic automatique. Préventif, pas réactif.
L'avantage Fabrico : Les 3 types de triggers fonctionnent en natif, sans scripts custom ni intégrations.
Toutes les usines n'ont pas d'automates modernes. Vieilles machines, processus spécialisés, solutions personnel atypiques — souvent, ils rendent la mesure OEE impossible avec des capteurs classiques.
C'est là qu'intervient le Fabrico Computer Vision. Une caméra orientée vers la machine compte les pièces réelles, mesure le cycle time, détecte les micro-arrêts. Pas d'automate, pas de modification machine, pas de projet IT.
Décision : quand le budget automate est de €50k+ et le délai de 6+ mois, le CV OEE sort à €2k et 4 heures. Pour les 30% de vos lignes anciennes, c'est la seule solution.
La vraie boucle fermée ressemble à ça dans le monde réel.
Fault Trigger : 14h32 — La ligne 7 s'arrête. Le module OEE détecte une perte de Disponibilité après 60 secondes.
Response : 14h33 — Le CMMS crée automatiquement un ordre de travail « Ligne 7 — arrêt > 60s, severity Haute » et l'envoie au technicien de garde.
Completion : 14h51 — Le technicien marque l'ordre résolu avec photo et root cause « Roulement bloqué sur convoyeur 3 ».
Restart : 14h52 — La ligne 7 redémarre. Le module OEE détecte à nouveau la production.
MTTR (Mean Time To Repair) : 19 minutes, loggué automatiquement. Sans temps admin.
L'implémentation de la boucle fermée OEE-CMMS se fait en 3 étapes.
Étape 1 : Connectez la source de données. Automate, capteur IoT ou caméra Fabrico CV. Pour le CV : 4 heures par ligne.
Étape 2 : Définissez les failure modes. Qu'est-ce qu'un « rebut », un « arrêt », une « perte de performance » ? Une liste de 5-10 par actif.
Étape 3 : Entraînez la boucle. Les 30 premiers jours, l'IA apprend. Ensuite : loss → ordre de travail automatique. Puis : PM scheduling automatique depuis les cycle counts.
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