Qu'est-ce que la maintenance prédictive ?
La maintenance prédictive évalue en permanence et en temps réel l'état des équipements. Ce processus vous aide à maximiser la performance, le temps de fonctionnement et la durée de vie de vos équipements, tout en minimisant le coût total de possession.
Définition de la maintenance prédictive
La maintenance prédictive est une approche qui permet de comprendre les données transmises par les actifs de votre entreprise. Les machines dans vos usines, votre flotte de camions, vos équipements industriels envoient constamment des signaux depuis des années. Si vous y êtes attentif, vous pouvez identifier des signes avant-coureurs de pannes et des besoins auxquels vous devez répondre pour prolonger leur durée de vie ou améliorer leur fonctionnement.
La maintenance prédictive permet à votre entreprise d'anticiper les défaillances et de planifier la maintenance où et quand elle est immédiatement nécessaire. Ainsi, vous disposez des informations requises pour optimiser les performances de vos actifs, tout en veillant à ne pas repousser trop loin les limites afin d'éviter tout risque de panne onéreuse. En connectant des actifs d'entreprise basés sur l'IoT, en appliquant une analytique avancée aux données en temps réel qu'ils génèrent, et en exploitant les insights associés pour élaborer des protocoles de maintenance rentables et efficaces, la maintenance prédictive évite toute défaillance et temps d'arrêt des équipements, et prolonge la durée de vie globale des actifs vitaux.
Pourquoi la maintenance prédictive est-elle si importante aujourd'hui ?
La maintenance prédictive est importante. Pour les entreprises, elle est synonyme de gains de temps et d'économies car elle permet d'éviter des pannes d'équipement coûteuses et disruptives. Face à la demande toujours plus forte des consommateurs pour une disponibilité constante des produits, les entreprises qui appliquent un programme de maintenance prédictive peuvent assurer une production sans disruptions. Ainsi, les clients restent fidèles, le chiffre d'affaires est revu à la hausse et leur avantage concurrentiel est renforcé.
Les solutions intelligentes de maintenance prédictive sont à même de prévoir la date de maintenance optimale des actifs, de contribuer à l'amélioration de la rentabilité et de rationaliser les exigences souvent complexes en matière de gestion des actifs d'entreprise. En résumé, l'adoption d'une technologie de maintenance prédictive permet à votre entreprise de gagner du temps, de réaliser des économies et de simplifier les procédures.
Comment fonctionne la maintenance prédictive ?
La maintenance prédictive consiste à capturer et à analyser en temps réel des données propres aux équipements afin d'anticiper des problèmes potentiels et d'éviter une panne.
La première étape du processus de maintenance prédictive implique la collecte de données et d'informations en temps réel issues des capteurs IoT en réseau qui informent sur l'état des équipements. Ces données doivent ensuite être stockées et gérées pour pouvoir être facilement traitées, analysées et accessibles. La composante « prédictive » entre en jeu lors de l'application des technologies d'intelligence artificielle (IA) et de Machine Learning aux données pour en tirer des informations utiles et exploitables.
L'architecture de la maintenance prédictive et du réseau IIoT (IoT industriel) comporte quatre étapes fondamentales :
Processus de maintenance prédictive
- Collecte de données issues de capteurs capables de surveiller les différentes caractéristiques des machines (vibration, température, humidité, pression, bruit, etc.)
- Transmission des données en temps réel vers un système de gestion centralisé sur l'ensemble du réseau
- Application de technologies intelligentes comme l'analytique optimisée par l'IA et le Machine Learning à ces données pour en tirer les insights les plus pertinents et utiles possibles
- Réaction rapide en fonction de ces insights, soit par réponse automatique, soit grâce à une intervention humaine
Utilisation des technologies de maintenance prédictive
Surveillance de l'état
La maintenance prédictive est possible grâce aux systèmes cyber-physiques facilitant l'intégration des machines et des logiciels à un réseau IoT intelligent. Pour établir ce genre de réseau, il convient d'abord de déterminer l'état des actifs à surveiller.
L'analyse nécessaire pour identifier l'état des actifs peut être visuelle, acoustique, thermique ou le plus souvent, une combinaison de ces critères. À ce stade, il s'agit de définir les capteurs appropriés et de surveiller l'installation des outils :
Analyse des vibrations : de légères modifications des modèles de vibrations peuvent indiquer un déséquilibre ou un décalage, alors que des niveaux de vibrations élevés peuvent signaler la survenue imminente de problèmes de position. L'analyse des vibrations peut constituer un moyen d'alerte précoce en cas de défaillance. Elle est particulièrement utile pour détecter un déséquilibre, un décalage, un jeu mécanique, ou des pièces usées ou endommagées.
Analyse des sons et ultrasons : dans des conditions de fonctionnement normales, la plupart des systèmes créent des schémas sonores réguliers. Des modifications du schéma sonore de référence peuvent indiquer une usure ou d'autres types de détérioration. Les analyses des ultrasons peuvent également fournir des informations sur l'intégrité globale du système en convertissant les sons à haute fréquence (comme ceux produits par des fuites de vapeur ou d'air) en ondes sonores audibles.
Analyse infrarouge : à l'instar de l'analyse des ultrasons, la thermographie permet aussi de détecter des défaillances invisibles. L'analyse infrarouge convertit les changements de température en un spectre visible. Même de fines variations des températures opérationnelles normales peuvent alerter un technicien de l'imminence de certains problèmes.
Analyse des fluides : bien plus qu'une simple surveillance des niveaux et des températures des appareils, l'analyse physique et chimique des fluides peut fournir de précieuses informations sur l'état des composants mécaniques. Grâce à l'analyse du taux de dégradation des liquides de refroidissement et des lubrifiants, des mesures préventives peuvent être prises dès que les insights correspondants les justifient.
Autres technologies : d'autres technologies de maintenance prédictive sont spécifiques à différents besoins industriels uniques. Parmi ces technologies, on peut citer l'alignement laser, la surveillance des circuits électriques, la détection des fissures, la détection des pannes, la surveillance de la corrosion, les changements des résistances électriques et d'autres moyens spécifiques à certains secteurs pour mesurer la corrosion ou la détérioration des appareils.
Principales technologies de maintenance prédictive
Une fois les critères ci-dessus déterminés, les capteurs et écrans appropriés doivent être installés et connectés à un système de gestion centralisé, généralement un système de planification des ressources d'entreprise (ERP), via un réseau IoT connecté au cloud. Enfin, les solutions pilotées par l'IA doivent être mises en place à des fins d'analyse. Elles fourniront des recommandations et des insights exploitables à partir des données collectées.
Réseau IoT : lorsque des actifs d'entreprise sont optimisés par des capteurs, des capacités de traitement et d'autres technologies, ils peuvent transmettre des données au système de gestion centralisé (et en recevoir de ce même système), généralement via une connectivité cloud. Ce processus implique un réseau IoT et sous-tend une stratégie de maintenance prédictive.
Passerelles IoT : de nombreux actifs anciens fonctionnent toujours parfaitement, mais leurs technologies analogiques sont antérieures à l'intégration digitale. Ces machines peuvent être équipées d'appareils de passerelle IoT (caméras, microphones et thermomètres, par exemple) permettant de collecter et de transmettre des données en temps réel sur leur état opérationnel.
Connectivité cloud : la connectivité cloud indique la disponibilité à la demande des ressources des systèmes IT. Dans un réseau IoT composé de multiples actifs industriels, il est primordial d'intégrer les centres de données multi-sites à une base de données et à un système uniques.
Base de données et système ERP modernes : les performances des bases de données sur disque héritées ne permettent pas de gérer des données volumineuses et non linéaires, notamment le Big Data et les jeux de données complexes. De plus, la maintenance prédictive utilise l'IA et le Machine Learning pour réaliser une analytique avancée sur ces données. Ce processus global est mieux assuré par un système ERP nouvelle génération optimisé par l'IA avec une base de données In-Memory rapide, réactive et dotée d'une évolutivité quasi infinie.
IA et Machine Learning : le Machine Learning est un sous-ensemble de l'IA qui utilise des algorithmes pour analyser et comprendre des données. Les solutions de maintenance prédictive dépendent de l'IA et du Machine Learning pour trier, comprendre les données opérationnelles des actifs d'une entreprise et apprendre à partir de ces dernières, mais également pour générer des recommandations et des insights exploitables.
Analytique avancée : l'IA et le Machine Learning optimisent l'analytique avancée. Les managers doivent déterminer les attributs et les conditions à évaluer, ainsi que les résultats analytiques souhaités. Ainsi, les algorithmes qui alimentent l'analytique avancée peuvent être programmés pour optimiser leur pertinence et leur interactivité, et mieux apprendre à partir des données et des nouvelles expériences au fil du temps.
Jumeaux numériques : un jumeau numérique est la représentation virtuelle d'un véritable actif corporel. En créant des jumeaux numériques, les responsables peuvent simuler tous les scénarios opérationnels possibles sans risquer d'endommager une machine ou un appareil coûteux. Ils peuvent ainsi optimiser la maintenance prédictive en permettant aux outils du Machine Learning et de l'IA d'intégrer des expériences inédites et d'apprendre à partir de ces dernières.
Maintenance prédictive ou maintenance préventive
La différence entre ces modèles de maintenance ne réside pas tant dans la manière dont les tâches de maintenance sont réalisées, mais plutôt au niveau du moment auquel la maintenance intervient.
Maintenance préventive : ce modèle se base sur les performances passées, et sur les connaissances et l'expérience des ingénieurs et des opérateurs. Elle comprend la maintenance courante, périodique ou planifiée. Bien qu'elle permette souvent d'éviter des pannes, elle n'est pas d'une grande précision et peut donc engendrer des frais de maintenance onéreux avant une intervention justifiée ou empêcher l'identification de points faibles dans le processus de maintenance. La maintenance préventive est planifiée à intervalles réguliers et prédéterminés souvent longtemps à l'avance.
Maintenance prédictive : cette maintenance n'est possible que si des réseaux d'IoT intègrent tous les actifs de l'entreprise à un écosystème accessible en temps réel. La possibilité de transmettre et d'analyser les données en temps réel signifie que les protocoles de maintenance reposent sur la surveillance de l'état des actifs en temps réel et non sur des calendriers. La maintenance prédictive s'effectue donc en temps réel, au moment et à l'endroit précis où elle est nécessaire.
Autres techniques de maintenance des actifs
Maintenance réactive
Maintenance effectuée en réponse à une panne soudaine ou à une défaillance des équipements. Souvent, ce type de maintenance n'est pas planifié. Elle peut s'avérer coûteuse et engendrer davantage de temps d'arrêt.
Maintenance corrective
Maintenance effectuée pour corriger un défaut ou une panne d'équipement. Ce type de maintenance est généralement assuré après l'identification d'un problème. Elle peut empêcher l'apparition d'autres incidents.
Maintenance prescriptive
Maintenance déterminée par les recommandations ou les directives du fabricant pour un équipement spécifique. Ce type de maintenance est basé sur le calendrier des tâches de maintenance prescrit par le fabricant.
Maintenance selon l'état
Maintenance effectuée en fonction de l'état des équipements, et non selon un calendrier prédéfini. Ce type de maintenance permet de déterminer la nécessité d'une intervention via la surveillance et les inspections. Bien qu'elle puisse réduire les tâches de maintenance inutiles et minimiser les temps d'arrêt, la maintenance selon l'état est principalement manuelle et prend beaucoup de temps.
Maintenance centrée sur la fiabilité
Maintenance qui hiérarchise les tâches en fonction de la fiabilité et de la criticité des équipements. Cette approche consiste à identifier les tâches de maintenance les plus importantes afin d'assurer la fiabilité et la performance des équipements.
Évolution de la maintenance des actifs
Le tableau suivant (créé à partir de données fournies par Deloitte) montre la progression des capacités technologiques au fil des révolutions industrielles et leurs répercussions sur les stratégies de maintenance et l'efficacité des équipements.
Exemples de maintenance prédictive
Industrie des hydrocarbures : l'exploitation pétrolière met à rude épreuve les actifs et peut engendrer de graves risques en cas de panne. Grâce à une surveillance de la température du pétrole et de la vitesse des boîtes de vitesses des équipements de forage, la maintenance prédictive a considérablement amélioré la sécurité et a réduit les coûts de maintenance jusqu'à 38 %.
Industrie automobile : sur les chaînes d'assemblage, chaque pistolet de soudage par points effectue environ 15 000 points de soudure par jour. En connectant les pistolets de soudage utilisés dans le monde entier et en rassemblant leurs données opérationnelles, les constructeurs automobiles peuvent collecter des millions de points de données afin d'obtenir une précision prédictive inégalée concernant l'état et le fonctionnement de ces actifs.
Production d'appareils électroménagers : les mesures des vibrations de la rotation du tambour pour la production de sèche-linges ont aidé à prévoir les dysfonctionnements ou les pannes. Cette application de maintenance prédictive a réduit les défauts de production de 33 % et les coûts de maintenance pour les consommateurs de 27 %.
Gestion des équipements ferroviaires : une « cavité » désigne un espace vide qui se forme sous une voie. Elle peut provoquer un retard potentiel ou même un déraillement. Une innovation récente a permis de créer des systèmes de surveillance basés sur les cabines des trains et capables de détecter différentes variables au passage des rails. Ce dispositif a permis d'améliorer la détection des cavités et donc la sécurité des passagers.
Secteur de l'acier : la détection des anomalies sert à collecter des relevés en temps réel des vibrations, de la vitesse de rotation et du courant électrique (ampères) des équipements de laminage à froid utilisés dans la transformation de l'acier. Cette application a engendré une amélioration de 60 % de la durée de vie des équipements, et une réduction considérable des pertes dues aux temps d'arrêt et aux retards.
Avantages des programmes de maintenance prédictive
La mise en œuvre de systèmes de maintenance prédictive a permis d'obtenir des résultats impressionnants dans différents secteurs d'activité. Un rapport de 2022 signé Deloitte souligne de nombreuses améliorations quantifiables. Parmi elles, citons une réduction des temps d'arrêt allant jusqu'à 15 %, une augmentation de 20 % de la productivité pour le personnel et une baisse de 30 % des niveaux de stock, combinée à un besoin réduit de stocker des pièces de précaution.
Grâce aux technologies comme l'IA et l'ERP intégré, les entreprises montrent que les avantages offerts par les solutions de maintenance prédictive sont nombreux. Les voici en détail :
Visibilité accrue sur toutes vos opérations : dotés d'une plus grande visibilité sur les actifs sur site et hors site, les équipementiers et les prestataires de services tiers sont à même de proposer des services plus judicieux et une plus grande valeur ajoutée.
Coûts de maintenance réduits et performance des actifs améliorée : en minimisant les temps d'arrêt, la maintenance prédictive vous permet de faire des économies et vous aide à exploiter de manière optimale les actifs en place, même si vous prolongez leur durée de vie.
Des équipes plus autonomes : grâce à la science des données et à une analytique en temps réel, vos opérateurs liés aux actifs, vos prestataires de services et vos responsables de la Supply Chain n'ont plus à gérer les départs d'incendie, et se consacrent davantage à la planification et à la stratégie.
Relever les défis courants liés à la maintenance prédictive
Cette section reprend tous les défis courants associés à la maintenance prédictive et étudie les stratégies pour les surmonter.
Qualité et disponibilité des données : la maintenance prédictive repose pour beaucoup sur des données historiques qui soient suffisantes et de grande qualité. Dans le cas contraire, les entreprises s'exposent à des prévisions inexactes. Pour assurer la qualité des données, il existe une bonne pratique qui consiste à établir un programme de gouvernance des données, appuyé par des parties prenantes clés.
Connectivité IoT : pour mettre en place un réseau IoT, il convient de disposer d'appareils intelligents et de périphériques avec capteurs, capables de se connecter à des lacs de données et de transmettre des données dans des formats de fichiers plats. Simplifiez au maximum vos scénarios de connectivité afin de vous connecter sans problème à tout type de source de données IoT.
Gestion des appareils IoT : la gestion d'appareils associés à un réseau IoT implique des mesures de sécurité optimales afin de limiter au maximum leur vulnérabilité aux cyberattaques. Parallèlement, vous souhaitez promouvoir l'interopérabilité parmi tous les appareils et évoluer si nécessaire. Pour trouver le juste équilibre, mieux vaut se tourner vers des solutions de gestion de la performance des actifs nouvelle génération, capables de prendre en charge la gestion intégrée et avancée des appareils ainsi que de puissantes fonctionnalités de connectivité.
Intégration des données : l'intégration des données issues de différentes sources (capteurs IoT, systèmes hérités ou encore enregistrements de maintenance) peut s'avérer complexe et chronophage. Optez pour une puissante plateforme d'intégration d'entreprise, dotée d'une bibliothèque exhaustive de connecteurs prédéfinis afin de répondre à vos besoins dans ce domaine.
Complexité des données de capteurs : les données de capteurs IoT ne sont pas toujours simples à comprendre. Souvent, elles nécessitent des connaissances spécifiques, ce qui représente un obstacle pour les ingénieurs en charge de la fiabilité. Choisissez des solutions de gestion de la performance des actifs capables de distiller des données que les non-spécialistes puissent comprendre et exploiter.
Sélection des algorithmes : pour prospérer, il convient de choisir des algorithmes adaptés à la maintenance prédictive. Assurez-vous d'évaluer attentivement les cas d'utilisation spécifiques ainsi que les caractéristiques des données afin de choisir les algorithmes les plus appropriés pour répondre à vos besoins en matière d'équipement et de gestion.
Intégration d'une stratégie de maintenance : pour assurer la mise en œuvre d'une maintenance prédictive, il convient de l'intégrer aux stratégies et aux workflows de maintenance en place. Résister au changement et instaurer une inertie organisationnelle peut entraver la réussite de la mise en œuvre. Pour garantir son succès, il faut un leadership fort, un soutien de la direction, une communication limpide et une gestion professionnelle du changement.
Mise en œuvre d'un programme de maintenance prédictive en trois étapes simples
- Définir des objectifs et déterminer un périmètre : commencez par identifier les conditions de surveillance adaptées pour chaque actif. Par exemple, la thermographie infrarouge est idéale pour les équipements exposés aux risques de fuites d'air ou de vapeur. L'analyse des vibrations conviendra davantage aux machines à rotation, à l'exclusion de celles qui tournent lentement (moins de 5 tr/min). Pour ces dernières, mieux vaut se tourner vers l'analyse d'huile et l'analyse acoustique. Assurez-vous également de déterminer le périmètre de la tâche. Par exemple, comptez-vous surveiller des actifs individuels spécifiques ou allez-vous couvrir un plus large champ d'application ?
- Installer des capteurs IoT adaptés : posez des capteurs IoT en fonction des types d'analyse les plus appropriés sur chaque actif surveillé et commencez la collecte des données. Assurez-vous que ces capteurs sont connectés aux systèmes de traitement des données (comme ceux généralement intégrés aux solutions de gestion de la performance des actifs) afin de faire des économies, de gagner du temps et d'éviter toute erreur d'origine humaine.
- Établir des protocoles : sachez réagir comme il se doit en cas de détection d'une anomalie sur un actif. Définissez des protocoles afin d'assurer une réparation efficace, en accord avec les objectifs de temps de fonctionnement. Ces protocoles peuvent être automatisés ou rester manuels. Vous pouvez aussi combiner les deux méthodes.
Transformez votre Supply Chain grâce aux solutions de maintenance prédictive
De nombreuses entreprises n'ont pas modifié leurs stratégies de gestion des actifs depuis des décennies, malgré la modernisation d'autres domaines d'activité. Il est difficile de modifier des processus anciens tout en obtenant l'adhésion de vos équipes. Les plans de transformation d'entreprise les plus performants commencent par une bonne communication et une stratégie de gestion des changements judicieuse pour faciliter l'implication de vos équipes et la suppression des silos. Discutez avec votre fournisseur de logiciels pour en savoir plus sur les outils et solutions à privilégier selon vos besoins uniques afin de coller à votre feuille de route et d'avancer sur votre parcours de transformation digitale.
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