La maintenance prédictive en un coup d’œil
Avec la maintenance prévisionnelle, autrement appelée maintenance prédictive, le bon fonctionnement des équipements peut être suivi en temps réel. Basée sur l’analyse continue de certains indicateurs précis, cette maintenance permet de détecter toute usure, changement ou incident potentiel avant qu’il ne survienne.
Qu’est-ce qui distingue la maintenance prédictive des autres types de maintenance ?
La maintenance prédictive et l’analyse de données gagnent du terrain dans les entreprises. Car une donnée bien exploitée, c’est des anomalies détectées avant que la panne ne survienne, et davantage de souplesse pour l’organisation.
Et en matière d’analyse, la maintenance prédictive va plus loin que les autres types de maintenance. Celle-ci se base en effet sur l’état d’une machine et sur ses indicateurs clés, mais aussi sur son historique, son état d’usure et un grand nombre d’autres paramètres afin d’anticiper d’éventuelles pannes. Les données sont collectées directement sur les équipements et finement analysées pour une maintenance sur mesure.
Ainsi, contrairement à la maintenance conditionnelle, qui consiste à intervenir seulement lorsque certains indicateurs précis (température, vibration, pression) varient de façon anormale, ou à la maintenance préventive, moins personnalisée, la maintenance prévisionnelle considère chaque équipement individuellement. Les réparations n’en sont que plus justes et mieux ciblées, sans perte de temps ni interruption de la production.
Quels sont les avantages de la maintenance prédictive ?
Cette réduction des temps d’arrêt est l’un des avantages majeurs de toute stratégie de maintenance prédictive. Déterminer les sources de panne à l’avance, c’est en effet intervenir sur ses équipements alors qu’ils fonctionnent encore, et ainsi maintenir des unités toujours opérationnelles. Mais les atouts de la maintenance 4.0 ne s’arrêtent pas là. Les retombées touchent l’organisation entière : la main d’œuvre, tout comme les ressources matérielles, sont mieux allouées et le fonctionnement interne amélioré.
La maintenance prédictive, c’est des coûts d’intervention plus faibles – les techniciens n’agissent qu’en cas de réel besoin – et un remplacement moins fréquent des machines – effectuées à temps, les réparations limitent l’usure. L’impact économique est important, en particulier pour les parcs de grande taille et les équipements complexes.
Enfin, un parc mieux maintenu est synonyme de plus de fiabilité. Fiabilité de la production, dont la qualité est plus constante, mais aussi des conditions de travail. La sécurité des locaux et des agents, cruciale pour les organisations, est alors mieux garantie.
Quelles technologies alimentent la maintenance prédictive ?
À la source de la maintenance prédictive se trouve l’analyse de données. Celles-ci sont collec
tées via plusieurs technologies pour optimiser la maintenance :
- L’IoT : les équipements connectés sont une précieuse source de données de fonctionnement (pression, température…). Couplés à des conditions précises, ceux-ci permettent d’identifier les anomalies et de déclencher des alertes en conséquence
- L’Intelligence Artificielle (IA) : grâce au Machine Learning, il est possible de prendre en compte non seulement les caractéristiques de chaque équipement, mais aussi d’identifier de nouveaux types de dysfonctionnements. L’IA fournit également des conseils très personnalisés pour leur résolution.
- Big Data et Smart Data : les sources de données qui se multiplient, et avec elles les formats et la nature de ces données. En découle une analyse riche et plus intelligente, en particulier avec l’IA, qui isole et exploite instantanément la data la plus pertinente.
Comment mettre en place une stratégie de maintenance prédictive efficace ?
La mise en place de la maintenance prédictive passe par un certain nombre d’étapes préparatoires. On veillera notamment à :
- Concevoir un programme adapté, qui assurera la surveillance des bons équipements et indicateurs
- Équiper ses machines de capteurs et en effectuer la connexion
- Intégrer les systèmes pour que la donnée de tout le parc soit centralisée
- Planifier sa maintenance et affiner la surveillance par l’expérience.
Dans ce contexte, un logiciel de gestion de maintenance assistée par ordinateur (GMAO) a un rôle fort à jouer. La GMAO établit en effet un lien précieux entre les équipes de maintenance et le parc de machines. Les nouveaux logiciels, dits de GMAO 4.0, intègrent les données collectées par IoT, analysent les indicateurs et fournissent des complets rapports et fiables. Il est ainsi possible de déployer une maintenance prédictive au sens exact du terme : tous les événements, même les plus imprévus, sont anticipés et l’organisation de la maintenance est en constante amélioration.
Pourquoi la maintenance prédictive est-elle l’avenir de l’industrie ?
L’exploitation intelligente de la donnée est une condition sine qua non de succès pour les industriels. Avec la détection précoce d’anomalies, l’organisation évolue en profondeur. La maintenance prédictive est gage de gain de temps et d’équipes plus flexibles, mais pas uniquement. Car les solutions de maintenance 4.0 sont aussi une véritable aide à la décision et un soutien fiable pour optimiser la performance en continu.
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