Pour s’assurer du bon fonctionnement de leurs équipements, les entreprises ont recours à différents types de maintenance. La maintenance prédictive est l’une d’entre elles. Quels sont ses avantages par rapport à d’autres stratégies ? Quelles sont les étapes d’une maintenance prédictive ? C’est ce que nous allons voir ici.
Pour aller plus loin, nous étudierons aussi les liens entre maintenance prédictive et intelligence artificielle, IoT, Big Data et machine learning.
La maintenance prédictive est un des types de maintenance industrielle. Plusieurs techniques d’analyse des données permettent d’anticiper les pannes et les dysfonctionnements des installations d’une entreprise. La maintenance prédictive ne repose donc pas sur un planning fixe d’interventions, mais sur la surveillance continue de l’intégrité des machines.
La collecte et l’analyse des informations fournies par les capteurs placés sur les équipements servent à identifier et à localiser les indices de défaillance à venir. Cette connaissance a priori des pannes permet de programmer des interventions proactives, prolongeant la durée de vie des équipements et évitant du même coup un arrêt inopiné de la production.
La maintenance prédictive offre à l’entreprise la possibilité de déceler une défaillance avant qu’elle ne se déclare. Elle garantit ainsi une continuité opérationnelle, mais aussi une productivité optimisée, grâce à la réduction des temps d’arrêt imprévus.
Grâce à l’anticipation des problèmes, elle évite également les dépenses imprévues liées aux réparations d’urgence. L’entreprise peut donc effectuer des réparations ou des remplacements planifiés et réduire ses coûts de maintenance globaux.
La maintenance prédictive permet de prévenir les dommages plus importants, qui pourraient compromettre la fiabilité et la performance des équipements à long terme, car elle identifie et corrige les problèmes potentiels à un stade précoce.
Elle cible de façon précise les équipements qui présentent des signes de défaillance imminente. Ce faisant, la maintenance prédictive optimise l’allocation des ressources et réduit les interventions inutiles liées à un planning défini.
Données et analyses précises de l’état de santé des équipements offrent la possibilité aux entreprises de planifier stratégiquement leurs opérations de maintenance, d’optimiser leurs processus et d’améliorer leur compétitivité sur le marché. La maintenance prédictive favorise ainsi une prise de décision plus éclairée.
La maintenance préventive est une stratégie de maintenance programmée dont le but est d’éviter les défaillances d’équipements avant leur arrivée. La maintenance préventive est donc proactive et intervient avant qu’une panne n’arrive.
Inspections, réparations, remplacements périodiques de composants ou de pièces… la maintenance préventive possède un large éventail d’actions pour maintenir les équipements en bon état de fonctionnement et prolonger ainsi leur durée de vie utile. Cette approche utilise des calendriers prédéterminés ou des rapports de seuils de performance pour déclencher les interventions de maintenance.
Son principal objectif est de réduire les temps d’arrêt impromptus de la production. La maintenance préventive a aussi pour but de diminuer les coûts, via l’anticipation des pannes potentielles et l’intervention proactive. L’entreprise peut, grâce à elle, optimiser l’utilisation de ses ressources disponibles et maximiser la fonctionnalité de ses équipements.
La maintenance prédictive et la maintenance préventive sont toutes deux des approches proactives. Ce sont leurs objectifs et mises en œuvre qui permettent de les différencier. Voici comment faire la différence entre la maintenance prédictive et maintenance préventive.
D’un côté, la maintenance prédictive a pour but de minimiser les temps d’arrêt en identifiant les problèmes potentiels à l’avance. D’un autre côté, la maintenance préventive sert à prévenir les pannes grâce à des actions planifiées régulièrement.
Au niveau de la mise en œuvre, la maintenance prédictive peut avoir recours à des capteurs, ou à l’apprentissage automatique.
La maintenance préventive, elle, se base sur un calendrier fixe pour ses inspections et réparations régulières, quel que soit l’état des équipements.
Avant toute chose, une évaluation de la criticité des équipements pour la production de l’entreprise est nécessaire. Par exemple, si une défaillance d’équipement peut être synonyme de problème de sécurité pour les installations et le personnel opératoire ou si elle peut entraîner des pertes de production ou des coûts élevés, la maintenance prédictive est à préférer. En effet, elle permet d’anticiper les pannes et d’éviter ainsi les temps d’arrêt imprévus et leurs conséquences néfastes.
Un autre point d’évaluation, toujours lié à la nature des équipements, consiste à déterminer si ces derniers sont simples de conception et présentent donc peu de risques de défaillance ou si, au contraire, ils demandent un suivi en temps réel du fait d’une structure complexe et de hautes probabilités de défaillances imprévisibles. Dans le premier cas, il est préférable d’opter pour la maintenance préventive, dans le second, c’est la maintenance prédictive qu’il faudra privilégier.
La maintenance prédictive fait appel à des technologies de surveillance et d’analyse de données très pointues. L’entreprise qui fait le choix de ce type de maintenance doit ainsi s’assurer auparavant de disposer des compétences et infrastructures nécessaires pour collecter et analyser les données en temps réel.
La maintenance prédictive peut représenter un investissement initial plus important. En effet, elle nécessite l’utilisation de capteurs, de logiciels, mais aussi la formation du personnel. Toutefois, elle offre des économies à long terme puisqu’elle évite à l’entreprise les temps d’arrêt non planifiés et les réparations d’urgence, aux coûts élevés.
La maintenance prédictive est une approche qui repose sur l’utilisation de capteurs, le recueil et l’analyse de données en temps réel et l’apprentissage automatique. Ces outils analytiques et méthodes servent à prédire les pannes et les défaillances d’équipements avant même qu’elles se déclarent. Les étapes de maintenance prédictive sont les suivantes.
La première étape de la maintenance prédictive réside dans la collecte, via des capteurs sur les équipements, d’informations pertinentes (données de fonctionnement, données de performances, etc.).
Ces données collectées peuvent être brutes. Elles nécessitent dans ce cas une transformation pour pouvoir être exploitables dans les modèles de prédiction.
Une fois préparées, les données peuvent être analysées. Différentes techniques sont utilisées : l’exploration de données, l’apprentissage automatique ou encore la modélisation statistique.
Tout ce travail d’analyse va servir à identifier des modèles et des tendances, qui pourront à leur tour permettre de prévoir les pannes imminentes.
Une fois construits, ces modèles prédictifs sont déployés dans l’environnement opérationnel. Ils vont permettre de surveiller en continu les équipements et de générer des alertes dès que des anomalies sont détectées.
Les modèles prédictifs sont eux aussi surveillés, car l’évaluation de leur pertinence (performance, précision) permet d’améliorer constamment la qualité des prédictions grâce à des ajustements.
Des actions de maintenance préventive peuvent être planifiées et mises en œuvre avant qu’une défaillance ne se produise, grâce à des alertes générées par les modèles prédictifs.
La maintenance prédictive vise à éviter les pannes et les temps d’arrêt des équipements en connectant les actifs de l’entreprise. En alliant la maintenance prédictive et les nouvelles technologies telles que l’Internet des objets (IoT), l’analytique avancée ou encore l’intelligence artificielle, il est possible d’obtenir des protocoles de maintenance documentés, rentables et efficaces.
Allier la maintenance prédictive aux nouvelles technologies offre des avantages considérables en termes de réduction des coûts, optimisation des ressources et amélioration de la sécurité. Toutefois, il est crucial de prendre en compte les coûts initiaux, la complexité d’implémentation et les besoins en gestion des données pour réussir cette intégration.
Opter pour un logiciel de gestion de maintenance assistée par ordinateur (GMAO) permet d’automatiser la gestion de la maintenance prédictive et présente de nombreux avantages.
Un logiciel de GMAO collecte et analyse en temps réel les données provenant des équipements, ce qui permet de surveiller leur état de fonctionnement en continu et d’identifier les signes avant-coureurs de défaillance.
La GMAO permet des interventions de maintenance préventive en détectant les problèmes potentiels en amont des pannes. À la clé, une réduction des temps d’arrêt imprévus.
Un logiciel de gestion de la maintenance par ordinateur optimise les activités de maintenance grâce à des calendriers de maintenance préventive personnalisés conçus à partir d’analyses de données historiques.
Grâce à une planification proactive de la maintenance, la GMAO optimise l’utilisation des ressources à la fois humaines, matérielles et financières de l’entreprise.
Les GMAO permettent à l’entreprise de réduire les temps d’arrêt et d’optimiser ses processus de maintenance, ce qui contribue à améliorer la productivité globale de l’entreprise.
Un logiciel de gestion de la maintenance par ordinateur fournit l’analyse détaillée des performances des machines. Ces informations permettent par la suite aux gestionnaires de prendre les meilleures décisions relatives à la maintenance et aux investissements futurs.
En s’appuyant sur l’analyse avancée des données, la maintenance prédictive offre une approche innovante dans la gestion des équipements et installations en entreprise, et permet d’anticiper les défaillances et les pannes. Notre logiciel de GMAO Divalto field service vous facilite la mise en œuvre et l’automatisation de votre maintenance prédictive. Avec Divalto field service, plus de surprise 😉
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