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La Maintenance Prédictive au Service de l’Industrie : Opportunités et Enjeux

La maintenance prédictive : l’avenir de la maintenance industrielle ?

La maintenance prédictive a fait son apparition : elle correspond à l’ensemble des actions que les entreprises utilisent pour maintenir leurs outils de production en bon état de fonctionnement, avec l’aide de capteurs IIot (Internet des Objets pour l’Industrie).

Cette maintenance permet aux entreprises d’accroître leur productivité, la qualité de leurs produits et de gagner des parts de marché grâce à une rentabilité élevée.

En venant remplacer la maintenance corrective, la maintenance prédictive vient bousculer les modes d’organisation des entreprises industrielles. Alors comment définir ce nouveau type de maintenance, quelles sont ses avancées et comment la mettre en place ?

InfoProtection fait un tour d’horizon des évolutions liées à la maintenance prédictive.

La maintenance prédictive c’est quoi?

type de maintenance: corrective-préventive-prédictive

Maintenance prédictive vs corrective : deux modèles aux enjeux différents

Depuis les origines de l’industrie, les équipes techniques d’une entreprise n’intervenaient que lorsqu’une panne se produisait. C’est ce que l’on appelle la maintenance corrective.

Les pièces usées étaient alors remplacées par les opérateurs pour remettre en état de marche la machine en panne. Ce type de maintenance est efficace et suffisant lorsque les pièces à remplacer sont disponibles facilement et à un coût raisonnable.

Les techniciens ont maintenant la possibilité d’utiliser les nombreuses avancées technologiques pour une gestion plus efficace de leurs outils de production.

La maintenance prédictive s’appuie sur des capteurs de surveillance connectés qui informent les équipes de l’état d’usure d’une pièce. La maintenance prédictive devient alors un outil précieux pour détecter les éventuelles pannes avant qu’elles ne se déclarent.

Maintenance préventive vs maintenance prédictive

La maintenance préventive consiste à éviter que ne surgissent les problèmes ou les défaillances. Pour cela, elle peut suivre un calendrier donné pour le remplacement des pièces jugées usées ou dégradées.

Des contrôles à intervalles réguliers sont programmés pour la surveillance des appareils. Ce type de maintenance peut s’avérer coûteux en temps et en ressources et demande un important travail de planification.

Lorsque l’on décide de la remplacer par une maintenance prédictive, il suffit d’intervenir uniquement lorsque les signaux des capteurs indiquent une défaillance probable.

Chose possible grâce au machine learning et à l’IOT, qui grâce à la collecte de donnée (durée d’ utilisation de la machine, âge, fréquences des problèmes rencontrée etc) couplée à un ou des algorithmes, est capable de déterminer l’arrivée de problèmes sur des machines et équipements.

Mettre à Profit l’AI et le Machine learning

L’utilisation d’une intelligence artificielle pour recueillir et analyser les données concernant une machine fait gagner un temps précieux, car cela représente un nombre considérable de données à traiter de manière quotidienne.

La maintenance prédictive permet d’identifier les causes de la panne ou d’alerter lorsqu’un seuil d’utilisation est franchi. Les données récoltées servent à créer un modèle de risque et à prévenir les futures défaillances de l’équipement.

La maintenance prédictive : une avancée majeure pour l’industrie ?

Les avantages de la maintenance prédictive

La maintenance prédictive est une maintenance proactive qui peut aider les entreprises à anticiper et à éviter les pannes, ainsi qu’à réduire les coûts de réparation.

Elle diminue donc le besoin de maintenance préventive et permet aux entreprises de tirer parti des nouvelles technologies qui fournissent de meilleurs outils de maintenance. Elle rend également les coûts de maintenance plus prévisibles, ce qui permet une réduction des coûts.

L’impact positif de la Prédiction sur les coûts d’exploitation

Grâce à la maintenance prédictive, les entreprises peuvent prévoir quand elles devront remplacer des composants ou quand elles auront besoin d’une nouvelle pièce. Elles peuvent ainsi planifier leurs activités de réparation et s’assurer qu’elles utilisent efficacement leurs ressources et ainsi faire des économies.

Un arrêt des machines prévu lors de la détection d’une défaillances probable d’une heure  impactera moins la production, qu’une panne d’une journée pour causé par des dysfonctionnements non détecté. Arrêter les machines seulement lorsqu’un problème possible est détecté, coûté également moins que l’arrêt pour maintenance d’une pièce en parfait état de fonctionnement.

En d’autre termes, mieux vaut prévenir que guérir mais avec parcimonie.

L’avenir de la maintenance industrielle

La maintenance prédictive s’appuie sur des technologies avancées et l’analyse de données qui permettent d’effectuer la maintenance à l’avance, avant qu’un problème ne survienne.

De cette façon, les entreprises peuvent économiser de l’argent et éviter les risques potentiels. La maintenance prédictive se compose de différentes innovations technologiques.

Parmi les plus importantes, citons:

  • la surveillance à distance,
  • la surveillance des conditions,
  • l’optimisation conditionnelle, etc.

Ces technologies et équipement, déjà utilisées dans d’autres secteurs, sont maintenant transférables à l’ industrie grâce aux progrès des capteurs et des technologies de l’information.

Ainsi, les entreprises disposeront de plus d’informations sur leurs équipements, ce qui leur permettra de mieux les gérer et d’éviter les risques.

Son objectif principal est de minimiser les temps d’arrêt des équipements et de réduire les coûts de maintenance.

Comment mettre en place une stratégie de maintenance prédictive dans votre entreprise ?

La première étape est d’installer un ensemble de capteurs directement sur l’équipement de l’entreprise.

Ces capteurs IIot, aussi appelés capteurs industriels connectés, envoient des informations et prédictions qui sont centralisées par un logiciel.

Les différents capteurs IIOT / IOT sont connectés entre eux et collectent un nombre important de données. Les informations servent à produire une analyse des données, ainsi qu’un rapport.

Il est ensuite possible de piloter l’activité de son usine en temps réel grâce à une interface unique. L’automatisation de la maintenance permet de suivre les opérations et interventions techniques de manière beaucoup plus efficace.

  • Capteurs de pression,
  • jauges de contrainte,
  • accéléromètres ou capteurs de force…,

l’ensemble des pièces clés des machines peuvent être équipés de capteurs IIot.

Exemple de maintenance prédictive réussie

La maintenance prédictive s’est particulièrement développée, et cela, dans tous les domaines d’activité. Agriculture, génie civil, agroalimentaire ou industrie pharmaceutique : tous ont mis en place des solutions d’optimisation de leur maintenance.

Exemple Entreprises offrant Solution de mise en œuvre de maintenance prédictive :
  • La solution Flexio et ses capteurs connectés ;
  • TellMePlus et son analyse prédictive ;
  • HBM et ses solutions sur-mesure.

Maintenance: Le cas de la SNCF

C’est le cas aussi pour la SNCF, Société Nationale des Chemins de Fer français, qui intègre depuis plusieurs années des solutions de maintenance prédictive dans l’ensemble des branches de son activité.

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@SNCF – les étapes d’un télé diagnostique

Anticipation des dysfonctionnements

Elle a notamment mis en place des systèmes de surveillance enregistrant les variables lors du passage des trains. Son système permet de sécuriser l’ensemble du transport ferroviaire en anticipant les pannes, retards et éventuels déraillements.

La Maintenance prédictive: un investissement pour le long terme

La maintenance est un processus qui doit être réalisé régulièrement et efficacement, afin de permettre aux industrielles de contrôler et d’améliorer le fonctionnement et la fiabilité de leurs équipements.

La maintenance prédictive peut contribuer à réduire les coûts d’exploitation à l’aide de nouvelles technologies et permet aux entreprises d’utiliser leurs ressources de manière plus efficace.

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