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La maintenance prédictive : comment ça marche ?

26/04/2019 15:53:44
ECI - Mise à jour : le 26/04/2019 15:53:44 - Par
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Comme son nom l’indique, la maintenance prédictive a pour objectif d'anticiper les pannes et on peut facilement lui appliquer le célèbre adage "mieux vaut prévenir que guérir".

La maintenance prédictive : comment ça marche ?

La maintenance prédictive possède bien des avantages par rapport à la maintenance préventive en premier lieu, car elle permet d’éviter les avaries et arrêts de production dans la plupart des cas. Néanmoins, les solutions pour mettre en place un processus de maintenance prédictive sont plus complexes et plus coûteuses. Si elle permet de grandes économies sur le long terme, sa sophistication apparente reste un frein pour de nombreuses entreprises qui lui préfèrent des stratégies plus simples comme la maintenance préventive, ou réactive (comprendre ici curative).

Qu’est-ce que la maintenance prédictive ?

Les nouvelles technologies apportent leur lot d’innovations ces dernières années et amorcent une certaine révolution dans la société et dans de nombreux secteurs d’activités, comme celui de l’industrie. L’internet des Objets (IoT) et le Big Data, entre autres, permettent ainsi d’ouvrir de nouvelles voies pour la maintenance des engins et autres machines. En d’autres termes, la maintenance prédictive s’appuie sur la collecte et l’analyse de données grâce à différents outils : capteurs (on parle ici de IoT), outils informatiques qui permettent de modéliser des schémas de panne en prenant en compte l’historique de fonctionnement de chaque machine, algorithmes prédictifs entrainés par le machine learning, ou apprentissage automatique...

La maintenance prédictive représente un changement conséquent pour le monde de la maintenance, d’abord parce qu’elle est largement compatible avec la maintenance préventive, qui consiste à entretenir les équipements sur la base d’un calendrier préétabli, mais surtout, car elle permet des économies de temps et d’argent substantielles.

Pourquoi mettre en place la maintenance prédictive ?

La maintenance prédictive est aujourd’hui surtout plébiscitée par les grandes entreprises, en raison de son coût de mise en place, mais elle n’en demeure pas moins une stratégie d’une efficacité redoutable.

En effet, la maintenance prédictive, ou prévisionnelle, permet d’intervenir sur un équipement au moment propice, avant qu’il ne tombe en panne. Le but est d'éviter un arrêt de production qui pourrait engranger d’importantes pertes pour une entreprise. Par ailleurs, cette stratégie permet d’améliorer le TRG (taux de rendement global) d’un équipement grâce à son optimisation. Les coûts de réparation et d’intervention sont eux aussi réduits puisque les opérations à réaliser sont souvent moins importantes que lors d’une intervention curative ou corrective. Sur le long terme, la maintenance prévisionnelle peut donc apporter un gain important de temps et d’argent, mais aussi une amélioration non négligeable de la qualité des équipements, ce qui peut être une donnée extrêmement importante pour une entreprise.

L’intelligence artificielle a par ailleurs déjà montré son efficacité et fait ses preuves dans de nombreux domaines. On peut par exemple citer le cas du smart building qui use lui aussi de maintenance prédictive pour les bâtis, ou encore le smart grid, ou réseau électrique intelligent, qui ajuste en temps réel les flux d’électricité au sein d’un réseau.

Pour résumer, une entreprise sera en mesure de diminuer significativement le nombre de pannes sur ces machines et donc optimiser son cycle de production, d’optimiser et de réduire le temps d’intervention, de pouvoir mieux anticiper les besoins sur de nombreux points : pièces détachées et outillage, formation des équipes d’intervention, etc.

Deux types de maintenance prédictive

On distingue deux types de maintenance prédictive qui n’ont pas les mêmes coûts de mise en place, mais ne disposent pas du même niveau d’efficacité.

On retrouve ainsi en premier lieu la maintenance prédictive conditionnelle. Elle se base sur une surveillance accrue de l’équipement et sur ses paramètres de fonctionnement.  Parmi les données collectées dans le cadre de cette stratégie on retrouvera par exemple les heures de fonctionnement de la machine, ses niveaux de liquides, ou encore ses températures de fonctionnement. En collectant ses informations en temps réel avec un flux de données continu, la maintenance prédictive conditionnelle permet déjà un gain de temps considérable et autorise des interventions au bon moment grâce à un système d’alerte automatique qui se déclenche dès que les données collectées s’approchent des seuils d’alerte programmés.

La maintenance prédictive dite prévisionnelle est de loin la stratégie la plus complète. Elle permet en effet de prédire le moment où la machine pourrait tomber en panne grâce à des outils de suivi prédictifs qui utilisent des méthodes comme la thermographie qui permet de détecter des défauts électriques ou une fuite, l’analyse vibratoire qui permet d’identifier la dégradation et l’usure pièce ou encore un défaut de serrage, ou encore la mesure acoustique grâce aux ultrasons qui permettent eux aussi de détecter de nombreux problèmes avant qu’ils ne surviennent. Pour traiter ces multiples informations collectées, les entreprises ont recours à des GMAO (Gestion de Maintenance Assistée par Ordinateur), comme dans le cadre de la maintenance préventive.

 

 

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