Qu'est-ce que la maintenance prédictive ?
La maintenance prédictive est une stratégie de maintenance des actifs qui surveille la performance et l'état de l'équipement lorsqu'une anomalie est observée dans les données lors de l'opération régulière pour éviter une défaillance ou une panne intempestive. Elle aide à identifier les défauts et les problèmes de déviation en intégrant l'équipement avec des capteurs IoT industriels et l'intelligence artificielle (IA) pour analyser les données dans un environnement connecté.
La maintenance prédictive est principalement, mais pas exclusivement, utilisée dans les industries à actifs lourds comme la fabrication, le pétrole et le gaz, l'exploitation minière, etc., qui utilisent des machines et équipements à forte intensité de capital pour effectuer les opérations industrielles quotidiennes. Une stratégie de maintenance prédictive associée à un logiciel de maintenance prédictive peut aider à exploiter les données et l'analytique et aide les départements d'exploitation et de maintenance à connaître l'état de l'équipement.
La maintenance prédictive vise à optimiser les ressources de maintenance et à réduire les coûts opérationnels associés aux pannes intempestives de l'équipement. Elle est essentielle pour le bon fonctionnement d'un équipement, ce qui aidera à une production de qualité et à une bonne rentabilité.
Types de maintenance prédictive
Il existe principalement trois types de maintenance prédictive : l'analyse vibratoire, l'analyse acoustique et l'analyse infrarouge.
- Analyse vibratoire : L'analyse vibratoire suit les vibrations anormales ou irrégulières dans les composants, les machines ou l'équipement qui peuvent échouer. Elle est principalement mise en œuvre dans les industries à actifs lourds comme les usines de fabrication, l'exploitation minière, la construction navale, etc. Les algorithmes de programmes informatiques analysent les données collectées par les tests de vibration. Ensuite, les analystes de vibration identifient et corrigent les anomalies imminentes comme le desserrage, le déséquilibre, le désalignement et les problèmes de lubrification dans le composant.
- Analyse acoustique ou sonique : Cette méthode utilise les ondes sonores pour identifier les changements de fréquence causés par le dysfonctionnement du composant. Elle est principalement utilisée dans les équipements rotatifs, les moteurs, etc., où le composant émet des sons en cas de dysfonctionnement. L'analyse acoustique est effectuée dans un environnement exempt de bruit de fond, et les données collectées sont profondément analysées pour trouver des motifs dans la longueur d'onde. Selon le degré de dysfonctionnement, des mesures correctives sont prises.
- Analyse infrarouge : C'est l'une des méthodes les plus rentables de maintenance prédictive où la température est prise en compte pour identifier les défauts dans la machine. Elle est principalement utilisée pour les actifs électroniques où la chaleur, la perte d'énergie non détectée et le stress du moteur sont étudiés pour trouver la source du problème et le corriger. Les données infrarouges peuvent être collectées en intégrant tout l'équipement dans un système central où l'analyse peut être effectuée à l'aide du logiciel. C'est la plus simple parmi les autres techniques, car elle n'implique pas de contact physique avec l'équipement.
Avantages de l'utilisation de la maintenance prédictive
La maintenance prédictive n'est effectuée sur les machines que lorsque des anomalies sont observées dans le flux de données ou lorsque la machine signale le besoin de travaux de maintenance. Voici les avantages de la maintenance prédictive :
- Optimiser les coûts de maintenance : Les techniques de maintenance prédictive tirent le meilleur parti du coût de maintenance alloué. Elle n'est effectuée que sur l'équipement sélectionné où un dysfonctionnement futur est prédit par les données et signale un travail de maintenance.
- Éliminer les pannes soudaines : Cette approche réduit les chances de mise en œuvre de la maintenance réactive car tous les dysfonctionnements et pannes sont prédits. Les gestionnaires d'exploitation et de maintenance utilisent des algorithmes prédictifs sur les données pour voir quelle partie de la machine a besoin de soins, quand et à quel moment.
- Améliorer la durée de vie des actifs : L'approche de maintenance prédictive dans l'organisation aide à améliorer la durée de vie de l'équipement. La performance de l'équipement est étroitement surveillée. Par conséquent, il est moins sujet aux pannes et offre un bon retour sur investissement (ROI).
Impacts de l'utilisation de la maintenance prédictive
Les impacts suivants résultent de l'utilisation de la maintenance prédictive :
- Réduit les risques de défaillance de l'équipement : La maintenance prédictive agit de manière suprême par rapport à la maintenance préventive et réactive, réduisant considérablement les risques de défaillance de l'équipement.
- Permet un meilleur ROI : Les fabricants et les propriétaires d'entreprises tirent le meilleur parti de l'investissement dans la maintenance prédictive car elle aide à obtenir le meilleur ROI.
- Réduit les coûts et économise du temps : Les capteurs IoT et l'intelligence artificielle aident à extraire des données précieuses et permettent d'effectuer la maintenance uniquement lorsque cela est nécessaire, aidant les installations à réduire les coûts, économiser du temps et maximiser l'utilisation des ressources.
- Aide à atteindre une bonne rentabilité : Une bonne rentabilité peut être atteinte en mettant en œuvre une stratégie de maintenance prédictive bien formulée.
Meilleures pratiques de maintenance prédictive
Un programme de maintenance prédictive, s'il est correctement mis en œuvre, peut réduire considérablement le coût des réparations et économiser du temps. Pour que la maintenance prédictive fonctionne, les entreprises doivent suivre ces meilleures pratiques :
- Collecte de données via des capteurs IoT : Les programmes de maintenance prédictive nécessitent une grande quantité de données à analyser et à intégrer dans des modèles prédictifs robustes pour obtenir des solutions précises. La source de données est l'équipement dans une installation où le programme est mis en œuvre. Il est nécessaire d'utiliser des capteurs IoT pour collecter des données de température, des données de vibration, des données d'analyse d'huile, des données d'alarme, etc., et de vérifier ces capteurs de temps en temps pour éviter les divergences dans les méthodes de collecte de données.
- Sélection et formation du personnel : La maintenance prédictive a une adoption très lente dans l'industrie en raison de la complexité globale de la solution. Elle nécessite une équipe d'experts avec des compétences variées pour faire fonctionner l'ensemble du système. Une formation régulière est également essentielle pour rester à jour avec les changements technologiques et les innovations dans le système. Elle nécessite du personnel ayant de l'expérience en maintenance d'équipement, en analyse de données, en spécialisation IoT, et en analyse opérationnelle avec des compétences dans différents types de techniques de maintenance prédictive.
- Mesurer le succès du programme : Il est essentiel de mesurer le succès ou l'échec du programme de maintenance prédictive et d'adopter une mentalité d'amélioration continue pour le faire fonctionner. Un programme de maintenance prédictive implique la collecte de données, l'identification des métriques PdM, l'identification des objectifs PdM, le choix des bonnes compétences, l'utilisation des modèles corrects pour l'analyse, la mesure des résultats, et la communication des résultats au public cible dans l'organisation. Mesurer chaque métrique et processus aide à identifier les lacunes et à prendre des mesures correctives dans le cycle suivant.
Maintenance prédictive vs. maintenance préventive
Un programme de maintenance prédictive est uniquement planifié en fonction des conditions des actifs, tandis que la maintenance préventive est plus spécifique au temps et planifiée à différents intervalles pour prévenir le dysfonctionnement de l'équipement. La maintenance prédictive utilise des modèles prédictifs pour enquêter sur les données irrégulières ou anormales provenant de l'équipement et planifier la maintenance pour les corriger. La maintenance préventive implique l'examen de la performance et de l'état de l'équipement tels que le nettoyage, la lubrification, les ajustements, les réparations, et le remplacement régulier des pièces avec un contrôle mensuel, trimestriel, semestriel ou annuel. La maintenance prédictive et la maintenance préventive aident à améliorer la fiabilité des actifs et à réduire le risque de défaillances. Cependant, elles diffèrent l'une de l'autre en ce qui concerne le moment de la mise en œuvre de chaque programme.
Subhransu Sahu
Subhransu is a Senior Research Analyst at G2 concentrating on applications technology. Prior to joining G2, Subhransu has spent 2 years working in various domains of marketing like sales and market research. Having worked as a market research analyst at a renowned data analytics and consulting company based in the UK, he holds expertise in deriving market insights from consumer data, preparing insight reports, and client servicing in the consumer and technology domain. He has a deep inclination towards tech innovation and spends most of his time browsing through tech blogs and articles, wiki pages, and popular tech channels on youtube.
