Qu’est-ce que la maintenance prédictive ?  
 

La maintenance prédictive (PdM) est une approche proactive qui repose sur l’analyse des données et la modélisation prédictive pour évaluer l’état des équipements en service et anticiper le moment idéal pour une intervention de maintenance. 

Contrairement à la maintenance préventive, basée sur des intervalles fixes ou des routines, la maintenance prédictive permet d’intervenir uniquement en cas de besoin réel.

Les données collectées et la technologie prédictive permettent de détecter les défaillances avant qu’elles ne surviennent. Cette approche proactive réduit les temps d’arrêt, limite les coûts de réparation et prolonge la durée de vie des équipements, tout en améliorant l’efficacité de manière générale.

Dans cet article, nous explorerons la maintenance prédictive, son fonctionnement, les technologies impliquées ainsi que des exemples concrets d'entreprises comme MAN, TGW et ZF pour démontrer comment cette solution s'applique au secteur industriel et comment même les PME peuvent en bénéficier.

 

Comment fonctionnent la maintenance prédictive, l’apprentissage automatique et l’IA
 

Une panne imprévue sur une machine peut souvent coûter très cher. Les réparations, les arrêts et les interruptions de production entraînent des coûts élevés. De plus, si des délais promis sont manqués en raison d’un défaut, des pénalités contractuelles peuvent s’appliquer.

Les inspections à intervalles fixes visent à réduire ces risques. Cependant, elles impliquent souvent de remplacer des composants encore en bon état. Malgré leur fonctionnement correct, le fournisseur planifie systématiquement leur remplacement, indépendamment de leur état réel.

 

La maintenance prédictive, quant à elle, prévoit le moment où un équipement risque de tomber en panne.  Cela permet d'effectuer les réparations ou les remplacements au moment opportun. Cette méthode rend les intervalles de maintenance imposés par la réglementation redondants. Les interventions ne se font plus par précaution ou selon un programme, mais uniquement en cas de besoin.

Cela est possible grâce à l’Internet des objets (IoT). Les données générées sont collectées dans un système de maintenance prédictive, qui les regroupe, les pondère et les évalue. 

Des technologies tels que les capteurs, l’intelligence artificielle (IA) et/ou l’apprentissage automatique sont utilisés au cours de ce processus. En associant ces technologies, les écarts critiques par rapport aux valeurs de tolérance définies peuvent être détectés et les probabilités de défaillance des composants prédites.

La maintenance prédictive ne vise pas uniquement des économies en matière de maintenance. Elle permet également de détecter des points faibles dans les processus et d'identifier les possibilités d’amélioration.

 

La situation actuelle des PME en matière de maintenance prédictive
 

Bien que la maintenance prédictive puisse sembler complexe, la puissance de l’apprentissage automatique et de l’IA la rend accessible aux petites et moyennes entreprises (PME). Au départ, les ressources financières et humaines sont moins importantes qu’une stratégie avec un objectif clair. 

Ces technologies permettent d’analyser les données pour prévoir les pannes d’équipements, optimiser les calendriers de maintenance et révéler des modèles cachés, vous faisant gagner du temps et de l’argent.

Cela peut sembler impressionnant au début, mais la mise en œuvre de la maintenance prédictive ne nécessite pas un gros investissement initial. Dans un premier temps, une stratégie claire est plus importante qu’un budget conséquent ou une équipe complète. 

Ne sous-estimez pas la valeur des données dont vous disposez déjà ! De nombreuses entreprises possèdent une mine d’or de données stockées dans des fichiers Excel ou des listes compilées manuellement. Ces données, une fois structurées et analysées à l’aide de l’apprentissage automatique et de l’IA, peuvent vous donner des informations précieuses sur l’état de vos équipements.

Commencez par un projet pilote. Choisissez un système simple avec peu de pièces d’usure, appliquez des techniques de maintenance prédictive et utilisez l’apprentissage automatique et l’IA pour analyser les données. Cela vous permettra de prouver le concept au sein de votre organisation et de le déployer progressivement en fonction des résultats obtenus. 

Des consultants et développeurs externes, spécialisés dans l’IA et le machine learning, peuvent vous aider dans cette phase initiale et adapter les solutions à vos besoins spécifiques.

 

Les 3 meilleurs exemples de maintenance prédictive dans le secteur industriel
 

MAN : 

Les véhicules du constructeur de camions MAN subissaient des pannes répétées dues à un injecteur défectueux dans le moteur. Ces pannes entraînaient des coûts de réparation, des pénalités et une baisse de classement qualité. 

Pour y remédier, MAN a développé un système télématique basé sur le data mining et des comparaisons statistiques permettant de collecter et d’analyser les informations provenant de la bobine d’allumage et du système d’injection. Cela a permis d’identifier des schémas d’erreurs statistiquement prévisibles.

 

TGW :

Le spécialiste de l’intralogistique, TGW, surveille régulièrement l’état du vide pour le préhenseur de son robot de préparation de commandes « Revolution ».  Cela lui permet de réagir rapidement si les valeurs de tolérance spécifiées dévient. 

Par exemple, la présence de particules de poussière peut entraîner une perte de pression dans le système.  Cette surveillance de l’état réel est également connue sous le nom de surveillance conditionnelle.

 

ZF :

ZF est spécialisé dans la construction de systèmes de transmission et de châssis. Cela inclut également les boîtes de vitesses pour les éoliennes. Lorsque ces dernières sont situées en pleine mer, leur maintenance est coûteuse et difficile. Avec un partenaire, ZF a développé un projet de maintenance prédictive qui réduit les coûts d'entretien. Ainsi, les inspecteurs se déplacent désormais uniquement lorsque cela est nécessaire.

La maintenance prédictive et l’apprentissage automatique transforment l’approche des industries vis-à-vis de la maintenance des équipements. Comme démontré avec les entreprises MAN, TGW et ZF, les avantages touchent tous les secteurs : réduction des coûts, amélioration de l’efficacité et diminution des temps d’arrêt. 

Les entreprises de toutes tailles, y compris les PME, peuvent anticiper les problèmes potentiels grâce à l’analyse des données, l’IA et l’IoT. 

La mise en œuvre de la maintenance prédictive nécessite une planification stratégique et parfois une expertise externe, mais ses bénéfices à long terme sont indéniables. À l’avenir, elle sera une clé pour se démarquer et atteindre l’excellence opérationnelle dans un marché concurrentiel.

 

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