Afin de réduire les défaillances des machines et des dispositifs de production, ainsi que de faire face à l’accroissement fulgurant des systèmes intelligents, il est primordial de mettre en place des stratégies efficaces. C'est là que la maintenance prédictive entre en jeu.
La maintenance industrielle est un enjeu majeur pour les entreprises car elle impacte directement leur productivité et leur compétitivité. Les temps d'arrêt non prévus, les pannes coûteuses et les dommages économiques causés par une interruption de la production peuvent avoir des conséquences graves sur l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement.
Pour éviter ces problèmes, les services de maintenance doivent être en mesure de prévenir les pannes avant qu'elles ne se produisent. Cela implique une surveillance constante des équipements pour détecter les signes d'urgence et les défaillances imminentes.
Une approche classique pourrait se révéler inefficace à long terme avec l'avènement de l'Industrie 4.0. Les entreprises qui s'appuient uniquement sur des stratégies de maintenance réactive et préventive pourraient être dépassées par des concurrents utilisant la Big Data, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour mettre en place une maintenance plus efficace.
Pour rester compétitives, les entreprises doivent donc évoluer et adopter de nouvelles stratégies, davantage dans l’ère du temps. Elles doivent investir dans des compétences et des outils sophistiqués, pour mettre en place des systèmes d'analyse de données proactifs.
Lorsqu'un technicien effectue une inspection visuelle et choisit - sur la base de ses connaissances, de son expérience et de son intuition - le meilleur moment pour arrêter un équipement afin d'effectuer des réparations, il effectue en fait de la maintenance prédictive. (source)
Le niveau de maturité suivant consiste à compléter l'expertise de l'opérateur par des inspections périodiques à l'aide d'instruments qui fournissent des informations plus spécifiques sur l'état des actifs en question.
Cependant, la quantité de données utilisées pour faire ces prédictions a évolué au fil du temps. Leur utilisation accrue correspond à des niveaux de maturité de plus en plus élevés, qui s'accompagnent d'une amélioration des performances de maintenance.
Les pannes imprévues de vos équipements sont le spectre de la maintenance, auquel la maintenance prédictive promet une solution, un remède.
Il s’agit donc d’une approche proactive qui utilise des données en temps réel et des analyses pour prévoir les pannes et les défaillances avant qu'elles ne surviennent. Elle est particulièrement efficace pour les équipements critiques et complexes qui nécessitent une surveillance régulière, afin de prévenir les temps d'arrêt coûteux.
Les ensembles de données peuvent provenir de sources internes et externes.(source) Les sources internes représentent les vastes ensembles de capteurs intelligents, connectés à l’internet des objets et aux équipements (ces derniers sont reliés à un réseau centralisé ou décentralisé de logiciels) et les croise avec des historiques de maintenance.
En ce qui concerne les données externes, il peut s'agir de données environnementales sur la température, l'humidité et la vitesse du vent (pour certains secteurs), ou de spécifications des matériaux traités au moment de la défaillance.
Les données collectées sont ensuite utilisées pour planifier les activités de maintenance, en prenant des mesures préventives pour éviter les pannes. Cela donne aux entreprises la possibilité de prendre des mesures immédiates et d'éviter un échec total. Le potentiel de réduction des coûts ici est considérable.
La maintenance prédictive s’appuie donc sur plusieurs outils et techniques pour collecter et analyser toutes ces informations. En effet, l'intégration des outils mentionnés ultérieurement est très importante car cela permet de maximiser l'efficacité de la stratégie en question.
Les capteurs interconnectés mesurent une multitude d’éléments différents : température, pression, vibration, vitesses de rotation, courant ou encore les propriétés chimiques de l'huile. Ils soumettent ensuite ces données à des algorithmes prédéfinis et, selon les valeurs supérieures ou inférieures à la normale, ces derniers estiment quand l’équipement est le plus susceptible de tomber en panne.
La GMAO sert de point d’ancrage et de base de données pour toutes les informations recueillies au fil du temps concernant les performances des actifs. Il s’agit donc d’une source de données fiable et complète sur la santé globale de vos machines, dans le but de maximiser leur disponibilité et de réduire les pertes de coût de leur cycle de vie.
Grâce aux capteurs, le logiciel a ainsi la possibilité de faire remonter toutes les informations en temps réel et de détecter les dépassements de seuil, les tendances et les dérives des paramètres. Ces dernières sont disponibles grâce à des tableaux de bord et des rapports détaillés et automatisés.
Un progiciel de ce type ne s’arrête pas à la simple production de données mais va combiner d’autres informations provenant d'autres modules tels que l'historique des actifs, l'inventaire, la gestion des pièces de rechange, la gestion de la main-d'œuvre, les calendriers de réparation, etc., aidant ainsi vos utilisateurs à prendre des décisions plus éclairées.
Un système de workflow permet ensuite un déclenchement automatique, provoquant une alerte pour la génération des actions.
L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle (IA) jouent un rôle crucial dans votre stratégie, en permettant d’améliorer la gestion et l’analyse des informations de manière plus précise et efficace. C’est ce qu’on appelle la maintenance 4.0, qui correspond au 4e niveau de maturité dans la maintenance prédictive.
En utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique, l'IA peut analyser les renseignements collectés par les différents outils pour détecter les signes avant-coureurs de défaillance. Elle permet de découvrir des modèles et des relations cachées entre les données, ce qui peut aider à prédire les pannes avec une grande précision.
L'IA peut également être utilisée pour optimiser les intervalles de maintenance en fonction de l'état réel des équipements plutôt qu'en se basant sur des calendriers de maintenance préétablis. Elle contribue à maximiser la disponibilité des machines tout en réduisant les coûts de maintenance, à fournir des recommandations en temps réel et aider à identifier les meilleures pratiques pour différents types d’actifs.
Diverses commandes, y compris les commandes logiques programmables (PLC) et la technologie OPC, font remonter les informations vers un logiciel de GMAO et permettent de détecter les dépassements de seuils prédéfinis par vos soins. Les équipes procèdent ensuite à l’analyse de ces données pour en tirer des informations exploitables.
Sur la base de ces informations, des réponses automatisées, telles que des ordres de travaux, des alertes et d'autres notifications, peuvent être paramétrées.
Au départ, les responsables doivent établir les conditions qui doivent être surveillées via la GMAO pour chaque machine. Cette analyse peut être visuelle, auditive, thermique ou, le plus souvent, une combinaison de ces critères et plus encore.
L'étape technologique à ce stade consiste à déterminer les bons capteurs et outils de surveillance à équiper :
Même si certaines pannes resteront toujours imprévisibles, la maintenance prédictive est avenue pour éviter les pannes et optimiser les équipements. Voici quelques-uns de ses principaux avantages :
Grâce à cette approche, seules les pièces de la machine ou de l'installation qui doivent être échangées, le sont. Au lieu d'apporter une modification simplement parce que la procédure standard l'exige, même si les pièces sont toujours pleinement fonctionnelles. Cela évite de gaspiller du matériel et des ressources et d’apporter une perspective environnementale à votre stratégie.
En fin de compte, il y a aussi un avantage majeur pour le client : moins de temps d'arrêt de la machine et donc moins de frustration. La satisfaction des clients augmente.
En général, la maintenance préventive peut être utilisée pour des équipements peu critiques, pour lesquels les intervalles de maintenance peuvent être planifiés à l'avance, tandis que la maintenance prédictive est utilisée pour des équipements critiques pour lesquels les temps d'arrêt imprévus doivent être minimisés.
Toutefois, dans certains cas, il peut être judicieux de combiner les deux approches pour maximiser l'efficacité de la maintenance.
En fin de compte, le choix entre maintenance préventive et prédictive dépend de nombreux facteurs, notamment la criticité et la complexité des équipements, la disponibilité des pièces de rechange et les coûts de maintenance. Il est important d'analyser ces facteurs pour déterminer quelle approche est la plus adaptée à chaque situation.
A l'ère numérique, les machines deviennent de plus en plus intelligentes. Et si la clé de la rentabilité et de la productivité se trouvait être la maintenance prédictive ? Cette nouvelle démarche pourrait propulser vos activités de maintenance à un niveau stratégique encore jamais atteint.
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