Fabrication additive : Ocyan s’associe à Spare Parts 3D pour accélérer son adoption de l’impression 3D

Bien que débutante dans le domaine de l'impression 3D, en 2021, l'équipe responsable du département Supply Chain d'Ocyan a défendu l'idée que la fabrication additive pourrait réduire les coûts dans le cadre d'une initiative stratégique sur l'optimisation de cette activité.
Filtre réalisé à l'aide de la fabrication additive

Ocyan, acteur majeur brésilien du secteur pétrolier, s’associe à Spare Parts 3D pour accélérer son adoption de l’impression 3D. Ocyan commence l’année 2022 avec une première pièce imprimée en 3D. L’entreprise souhaitait examiner un nombre important de pièces pour évaluer leur potentiel en fabrication additive (FA). En onze semaines, avec le logiciel propriétaire DigiPART de Spare Parts 3D, l’équipe projet a analysé 17 000 pièces de rechange d’Ocyan (sans fichiers 3D).

En fonction des problématiques de chaîne d’approvisionnement sur lequel l’équipe s’est penchée (réduction des délais, optimisation des minimums de commande, simple réduction des coûts, etc.), le nombre de pièces imprimables en 3D générant de la valeur a totalisé jusqu’à 11 % du total des pièces analysées.

Analyser une pièce sans fichiers 3D

Bien qu’il n’y ait pas de fichiers 3D disponibles, le logiciel de Spare Parts 3D, DigiPART, et ses algorithmes basés sur l’apprentissage automatique ont permis de traiter les données d’ERP/PLM disponibles. En partant des algorithmes de reconnaissance sémantique de DigiPART, l’équipe a réussi à structurer l’inventaire en catégories de pièces (vanne, joints, filtres, bagues d’étanchéité…) et à faire correspondre les équipements (ex. forage), ainsi que l’environnement de travail (par exemple dans un sous-marin), pour établir les spécifications fonctionnelles de chaque pièce. Avec ces prérequis, DigiPART a ensuite exécuté son algorithme de « transfert vers la FA » qui a produit un ensemble de solutions techniques pour chaque pièce.

Ce processus a été considérablement facilité grâce à l’expérience croissante de SP3D dans le secteur pétrolier. Les algorithmes basés sur l’apprentissage automatique de DigiPART sont entrainés sur plus de 250 000 pièces, regroupées en 2 000 catégories de pièces, 7 000 équipements, tous issus de l’industrie pétrolière et gazière. Cela a rendu très efficace l’identification et la sélection précise des solutions de fabrication additive les plus adaptées pour les applications d’Ocyan (la base de données de SP3D contient plus de 3 500 couples matériaux/processus de FA).

De l’analyse aux résultats : une approche pragmatique

Concrètement, l’équipe d’Ocyan a pris les résultats de l’analyse et a utilisé DigiPART pour se concentrer d’abord sur les pièces présentant un potentiel de réduction des coûts et ayant une faible criticité. Par exemple, sur la réduction des coûts : 1 886 références ont été identifiées comme hautement imprimables et avec des avantages significatifs de réduction des coûts (avec un gain potentiel cumulé de plusieurs MUSD). Cela a donné lieu à la première partie imprimée de l’histoire de l’entreprise.

Ce qui a également été réalisé par l’équipe Ocyan, au-delà de l’impression proprement dite d’une pièce, a été la création d’un cadre pour construire la feuille de route d’adoption de la fabrication additive pour les pièces de rechange. Les deux prochaines étapes sont déjà en vue. D’une part, mettre l’accent sur les pièces métalliques où la réduction des délais de commande permet des gains significatifs. D’autre part, l’identification de solutions plus innovantes telle que le remplacement des pièces métalliques par des pièce en polymères haute performance.

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