Maintenance prédictive et IdO - Le guide complet !

Gartner estime que d’ici 2023, l’automatisation des décisions sous forme de maintenance prédictive générera la plus grande valeur commerciale pour les entreprises possédant des actifs lourds.

Les entreprises des secteurs à forte intensité d’actifs s’efforcent de maintenir un équilibre entre la réduction des coûts et la disponibilité des actifs. Une gestion et une maintenance efficaces des actifs jouent un rôle clé dans le maintien de cet équilibre. Permettant à ces entreprises de se conformer aux réglementations, d’éviter les coûts associés à une maintenance inutile et les temps d’arrêt non planifiés. 

Qu’est-ce que la maintenance prédictive ? Définition !

La maintenance prédictive est une technique qui utilise des outils, des solutions logicielles et des techniques de surveillance de l’état pour contrôler les performances d’une structure ou d’un équipement pendant son fonctionnement.

Les informations enregistrées permettent à un ingénieur de prédire le point de défaillance futur de l’actif surveillé. Ce qui permet de réparer ou de remplacer l’actif juste avant qu’il ne tombe en panne.

La maintenance prédictive permet de réduire considérablement la fréquence de maintenance ; tout en évitant une maintenance réactive non planifiée. Elle permet de minimiser les temps d’arrêt de l’équipement et les coûts associés à la maintenance préventive. La maintenance prédictive permet d’optimiser la durée de vie en bon état de marche de l’actif surveillé.

Quelle différence entre la maintenance prédictive et préventive ?

La maintenance préventive est une maintenance planifiée ou programmée qui a lieu régulièrement, indépendamment de l’état des actifs, tandis que la maintenance prédictive n’est effectuée que lorsqu’elle est nécessaire ; en fonction de l’état des actifs. C’est-à-dire lorsqu’il existe un risque prévisible de dysfonctionnement ou de défaillance de l’équipement.

Quid du retour sur investissements ? Bien que l’investissement initial pour la maintenance prédictive soit comparativement plus élevé que pour la maintenance préventive, les frais et coûts opérationnels, à long terme, peuvent être réduits en éliminant la maintenance inutile. 

Maintenance prédictive et internet des objets

Comment fonctionne la maintenance prédictive ?

La maintenance prédictive est réalisée en évaluant la santé et les performances des équipements par le biais d’une surveillance périodique ou continue de l’état des actifs. La collecte de données par les dispositifs IoT connectant différents actifs et systèmes permet aux entreprises de prévoir, planifier et prendre des mesures proactives pour tout événement comme la réparation de pièces ou la défaillance d’un équipement avant qu’il ne se produise.

Ainsi, la maintenance prédictive est le plus souvent effectuée pendant que l’équipement fonctionne dans des conditions normales de travail, afin d’éviter toute perturbation de l’activité.

Quels sont les avantages de la maintenance prédictive ?

Selon un rapport de PwC, en moyenne, la maintenance prédictive dans les usines pourrait :

  • Réduire les coûts de 12 %.
  • Améliorer le temps de fonctionnement de 9%.
  • Réduire les risques en matière de sécurité, de santé, d’environnement et de qualité de 14 %.
  • Prolonger la durée de vie d’un actif vieillissant de 20 %.

Notons aussi que pour un tiers des grandes entreprises industrielles, la mise en place d’un processus de maintenance prédictive est un objectif stratégique.

Une solution pour réduire les coûts de maintenance

Chaque actif a de multiples coûts associés, et le coût des pannes inattendues contribue de manière significative au coût total de possession de tout actif. Par conséquent, les entreprises peuvent économiser de l’argent en étant capables de prévoir et d’éviter les pannes d’équipement.

Dans les industries à forte intensité d’actifs, l’amélioration de la planification de la maintenance peut entraîner d’énormes économies. La maintenance prédictive basée sur l’IoT se base sur l’utilisation des données historiques provenant de plusieurs sources. Notamment des appareils et des capteurs IoT, pour faire des prédictions précises sur la santé des actifs, leur utilisation et la possibilité de défaillance ; ce qui vous permet de prendre des mesures en fonction de ces informations.

Par exemple, un capteur de mesure et d’analyse des vibrations pourra être utilisé dans le cadre de la maintenance prédictive. L’imagerie thermique est également utilisée dans ce cadre.

Les interventions de maintenance prédictive basées sur l’internet des objets vous permettent de programmer systématiquement la routine de maintenance et d’inspection optimale afin d’éviter les temps d’arrêt non planifiés et les efforts inutiles. Les coûts évitables peuvent être fortement réduits et vous pouvez également réduire la durée d’immobilisation de la machine ou de l’équipement pour la maintenance.

Augmenter l’utilisation des actifs d’une entreprise 

Ensuite, les temps d’arrêt non planifiés dus à une défaillance de l’équipement, les coûts encourus en raison des retards de production, ainsi que la maintenance et les réparations coûteuses font baisser la rentabilité.

La maintenance prédictive basée sur l’IoT permet une utilisation plus efficace des actifs existants en offrant la possibilité de prévoir les défaillances des machines et de réduire les problèmes de maintenance.

Elle peut aider à identifier les causes des retards, qu’elles soient internes ou externes. Elle peut aider à mettre en place des processus pour traiter ces causes. Vous pouvez également détecter les problèmes d’équipement avant qu’ils ne deviennent opérationnels, et fournir des alertes précoces ; améliorant ainsi la disponibilité, la fiabilité et la performance des actifs.

Prolonger la durée de vie des actifs

La maintenance prédictive basée sur l’IoT vous permet de surveiller, d’entretenir et d’optimiser les actifs pour une meilleure disponibilité, utilisation et performance. Vous pouvez obtenir une meilleure visibilité sur les actifs grâce à une surveillance en temps réel. Ce qui vous permet de prévoir les défaillances des machines et d’identifier les pièces à remplacer.

Vous pouvez programmer la maintenance et les réparations, prédire les événements avant qu’ils ne se produisent et recevoir des notifications en temps réel qui vous permettent de prendre des mesures rapides, prolongeant ainsi la durée de vie de vos actifs.

Améliorer l’efficacité des équipes de terrain

Les solutions de surveillance des actifs basées sur l’IoT permettent aux entreprises de surveiller la santé des actifs sur le terrain à intervalles réguliers. Une vue à 360 degrés de l’état de santé des actifs peut aider les entreprises à planifier, prioriser et programmer le travail.

Les temps d’arrêt imprévus ou les pannes de machines nécessitent souvent la réaffectation d’équipes de service sur le terrain depuis d’autres lieux de travail pour résoudre le problème, ou l’embauche de personnel supplémentaire ; ou encore la reprogrammation complète d’autres activités de maintenance planifiées.

Cela peut être évité grâce à la maintenance prédictive basée sur l’IoT. Ce qui permet d’améliorer l’utilisation et les temps de réponse des équipes de service sur le terrain et de réduire la durée de la maintenance et les temps d’arrêt des actifs.

Améliorer la sécurité, l’assistance et la conformité

Enfin, la maintenance prédictive des actifs permet aux entreprises d’anticiper et de traiter les éventuels risques pour la sécurité et de prévoir les problèmes potentiels avant qu’ils n’aient un impact sur les travailleurs. Elles peuvent prendre rapidement les mesures appropriées pour atténuer les risques pour la sécurité en analysant les données provenant de plusieurs sources ; à la fois internes et externes, ainsi que les données générées par les appareils et capteurs IoT.

En analysant les données sur de longues périodes, vous pouvez identifier les conditions potentiellement dangereuses et estimer leur impact sur les conditions de travail. En intégrant les solutions de gestion du capital humain (HCM), vous pourriez ensuite déclencher des instructions pour réaffecter les ressources et maintenir les niveaux d’exposition en dessous des valeurs seuils, conformément à la réglementation.

Notons que sur des actifs plus anciens mais encore en état de marche, il est possible de connecter une gateway IoT, ou passerelle IoT ; et ainsi profiter des avantages de la maintenance prédictive. 

IoT et maintenance prédictive

Vous l’aurez compris, la maintenance prédictive basée sur l’IoT vous permet de surveiller, d’entretenir et d’optimiser les actifs pour une meilleure disponibilité, utilisation et performance. Vous pouvez obtenir une meilleure visibilité sur les actifs via une surveillance en temps réel. Ce qui vous permet de prévoir les défaillances des machines et d’identifier les pièces à remplacer.

Machine Learning, Intelligence Artificielle et maintenance prédictive

Le Machine Learning, ou apprentissage automatique, est un sous-domaine de l’intelligence artificielle, qui est définie au sens large comme la capacité d’une machine à imiter le comportement humain intelligent. Les systèmes d’intelligence artificielle sont utilisés pour effectuer des tâches complexes d’une manière similaire à la façon dont les humains résolvent les problèmes.

Ainsi, la maintenance prédictive utilisant le Machine Learning vous permet d’exécuter un traitement automatisé des données sur un ensemble de données d’exemple ; ou sur votre propre ensemble de données. Le modèle Machine Learning inclus détecte les défaillances potentielles de l’équipement et recommande les mesures à prendre.

Le cas de l’industrie 4.0

La quatrième révolution industrielle, ou industrie 4.0, englobe la tendance omniprésente à l’automatisation et à l’échange de données, l’internet des objets (IoT), l’informatique cloud, l’intelligence artificielle et, bien sûr, l’analyse prédictive qui est un élément clé.

Dans l’optique de l’industrie 4.0, la maintenance prédictive, qui est par essence une extension et une amélioration de la surveillance conditionnelle, est l’un de ses nombreux résultats positifs. En gérant de manière proactive et préventive la maintenance des actifs en fonction des défaillances prévues, le temps de fonctionnement est considérablement augmenté et la productivité est grandement optimisée.

La boîte à outils qui permet d’y parvenir se présente sous la forme d’une analyse du big data basée sur l’IA. Grâce à l’apprentissage automatique, cette méthode permet de prévenir les défaillances des lignes de production en analysant les données de production industrielle afin d’identifier des modèles et de prévoir les problèmes, les pannes et les défaillances avant qu’ils ne se produisent.

Quelques exemples dans différentes industries

Maintenance prédictive dans l’industrie manufacturière

De la construction automobile à la production de biens de consommation, la maintenance prédictive est un outil puissant pour assurer le bon déroulement des opérations, prévenir le gaspillage de matériaux et éviter les temps d’arrêt imprévus.

La mise en place de la maintenance prédictive dans l’industrie automobile, ou l’industrie de grande consommation en général, peut également contribuer à améliorer la satisfaction des clients pour les biens de consommation en garantissant la qualité des produits, en réduisant les rappels et les commandes en attente ; et en assurant une livraison dans les délais.

La maintenance prédictive dans les transports

Certaines lignes de trains à grande vitesse en Europe adoptent un modèle de maintenance prédictive. Il s’agit d’utiliser des capteurs pour surveiller les équipements à bord des trains et dans les gares, ainsi que les conditions météorologiques et les rails eux-mêmes.

Selon un rapport de McKinsey, la transition devrait prendre un certain temps. Le rail est un secteur hautement réglementé, avec des exigences strictes concernant les équipements. Toutefois, l’approche fondée sur les données devrait permettre de réduire les coûts et d’améliorer l’efficacité des lignes ferroviaires.

La maintenance prédictive dans la production d’énergie et les réseaux électriques

En raison de la confiance du public et de l’augmentation constante des besoins en énergie, les réseaux électriques ne peuvent pas se permettre de connaître des temps d’arrêt imprévus. Dans de nombreux cas, les fournisseurs d’énergie peuvent se voir infliger une amende en cas d’interruption de service.

La maintenance prédictive est un moyen important d’améliorer la résilience des réseaux électriques classiques ou des réseaux électriques intelligents. De nombreuses entreprises utilisent des terminaux à distance pour recueillir des données en temps réel sur le réseau électrique afin de déterminer quand effectuer des réparations pour éviter les pannes.

La maintenance prévisionnelle dans la maintenance des installations

Les bâtiments « intelligents » équipés de dispositifs IoT comme les capteurs et la connectivité en ligne sont de plus en plus courants. La maintenance prédictive s’adapte naturellement aux bâtiments intelligents.

Ces bâtiments génèrent déjà une multitude de données sur les équipements présents dans l’ensemble du bâtiment. La mise en œuvre d’un processus de maintenance prédictive dans les installations peut conduire à une réduction spectaculaire des pannes d’équipement et peut prolonger la durée de vie des équipements du bâtiment.

La maintenance prédictive dans l’industrie pétrolière et gazière

L’industrie pétrolière et gazière dépend largement des opérations offshore et du forage à distance. Il en résulte que les équipes de maintenance n’ont généralement pas une vision très précise des équipements utilisés. De nombreuses équipes ont adopté une approche de maintenance préventive, en programmant des arrêts réguliers de leurs équipements afin que les équipes de maintenance puissent les inspecter, les nettoyer et effectuer les travaux d’entretien de routine.

Ainsi, la maintenance prédictive évite à l’industrie pétrolière et gazière les dépenses liées à tous ces arrêts planifiés. Grâce aux nouvelles technologies de maintenance prédictive, comme les outils de mesure des vibrations conçus pour les environnements dangereux, les équipes de maintenance peuvent s’orienter vers des visites uniquement lorsque l’équipement présente un problème qui doit être résolu.

La maintenance prédictive dans l'industrie

FAQ autour du thème de la maintenance

Quels sont les 3 types de maintenance ?

Il existe trois types de maintenance :

  • Maintenance corrective ;
  • Maintenance préventive ;
  • Maintenance prédictive ; 

Maintenance corrective

La maintenance corrective, ou maintenance curative, est ce que vous devez faire lorsque quelque chose se casse ; elle est plus connue sous le nom de réparations. Lorsqu’une partie de l’actif a cessé de fonctionner correctement, il est nécessaire de procéder à un entretien correctif.

Maintenance préventive

La maintenance préventive tente de répartir les coûts en planifiant les activités sur une base régulière. Les actifs sont régulièrement inspectés, nettoyés et ajustés par un personnel compétent. Étant donné que l’entretien est effectué selon un calendrier, les actifs sont traités à un moment précis ; et non lorsqu’un événement quelconque se produit.

Maintenance prédictive

La maintenance prédictive tente de prévoir le moment où un bien va tomber en panne. Pour ce faire, on utilise des systèmes de surveillance et l’on utilise les données recueillies pour prévenir la défaillance avant qu’elle ne se produise. 

Comment faire de la maintenance prédictive ?

Voici les étapes nécessaires à la mise en place d’une stratégie de maintenance prédictive :

  • Analysez les données historiques et identifiez les actifs critiques.
  • Installez des capteurs IoT.
  • Définir les paramètres de l’équipement.
  • Mettre en place des éléments d’action lorsque des alertes sont déclenchées.
  • S’assurer que les systèmes appropriés sont en place.

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