Maintenance prédictive : une brève introduction

La maintenance prédictive est une stratégie de maintenance qui utilise des algorithmes de machine learning entraînés avec les données de l’Internet des objets industriel (IIoT) pour faire des prédictions, notamment pour déterminer la probabilité de défaillance d’un équipement ou d’une machine.

En utilisant une combinaison de données, de statistiques, de machine learning et de modélisation, la maintenance prédictive parvient à optimiser le calendrier et les procédures de maintenance des machines industrielles. Via l’analyse prédictive, la maintenance prédictive contribue à éviter de coûteuses réparations et maximise l’utilisation et la disponibilité de l’équipement en service.

La maintenance prédictive prend en compte une estimation des intervalles de service ainsi que des informations axées sur les données et basées sur la mesure des conditions d’exploitation, afin de superviser et diagnostiquer les problèmes des équipements en temps réel. Elle détecte ainsi les anomalies des opérations automatisées avant qu’elles ne deviennent des problèmes graves pouvant nuire à l’entreprise. Dans la plupart des cas aujourd’hui, les objectifs des programmes de maintenance prédictive peuvent être résumés à l’amélioration de l’efficacité de la production, de la maintenance et des opérations.

La maintenance prédictive acquiert une importance croissante car elle est très efficace pour isoler et identifier les défaillances des systèmes, de la production et autres défaillances avant qu’elles ne se produisent, réduisant ainsi les interruptions et les pertes. La supervision est simplifiée par l’utilisation de capteurs qui supervisent l’état de la machine. De plus, les données des capteurs sont associées aux données de log traditionnelles des bases de données et des systèmes de stockage cloud pour produire des informations précises sur l’infrastructure technique dans son ensemble. On crée ainsi un dépôt de données archivées auxquelles on peut ensuite appliquer des techniques d’analyse des données machine à des fins de diagnostic et de maintenance. La capacité à découvrir des motifs et des signaux dans les données des capteurs permet aux entreprises de prendre les devants, d’appliquer des stratégies de maintenance au bon moment, et de prédire la prochaine défaillance d’équipement, voire la prochaine catastrophe.

Dans cet article de blog, nous allons aborder la maintenance en général, les différents types de stratégies de maintenance et des ressources supplémentaires sur la maintenance prédictive.

L’importance d’une bonne stratégie de maintenance

La maintenance est le processus qui consiste à inspecter, réparer et entretenir la machinerie et l’équipement pour que tous les outils nécessaires à la production fonctionnent en permanence avec 100 % d’efficacité. La maintenance est essentielle pour les activités, car une défaillance de machine peut entraîner des interruptions et des retards de production, qui nuisent aux revenus.

Dans de nombreux secteurs, les interventions de maintenance représentent souvent un pourcentage élevé des coûts d’exploitation globaux. Comme il existe un certain degré d’imprévisibilité avec l’équipement et la machinerie, les entreprises ont souvent des difficultés à estimer précisément les coûts. La productivité et la rentabilité dépendent au moins en partie de stratégies de maintenance économiques. Les entreprises doivent mettre en œuvre des processus complets et optimisés pour garantir la fonctionnalité et la fiabilité de leur équipement dans tout leur site.

En fin de compte, il n’existe pas de stratégie de maintenance parfaite. Il n’existe pas de moyen de garantir qu’une machine ou un équipement ne va pas subir de défaillance. Heureusement, des progrès technologiques ont permis l’avènement de stratégies de maintenance nouvelles et plus intelligentes, comme la maintenance prédictive, qui permet d’adopter une approche proactive plutôt que réactive. En élaborant un plan de gestion de maintenance bien pensé et combinant de multiples types de maintenance, les entreprises peuvent anticiper les interruptions prévues (et imprévues).

Maintenance planifiée et non planifiée

Il existe deux types de maintenance : la maintenance planifiée, et non planifiée. La maintenance non planifiée, également appelée maintenance réactive, s’applique lorsqu’un équipement a déjà subi une défaillance. La maintenance prévue ou planifiée intervient avant une défaillance. Il existe plusieurs types de maintenance planifiée, mais les deux grandes catégories dont nous parlons dans cet article sont la maintenance préventive et la maintenance prédictive.

Quels sont les types courants de maintenance ?

Il existe différentes variétés de stratégies de maintenance, mais les plus importantes sont la maintenance réactive, la maintenance préventive et la maintenance prédictive.

• Maintenance réactive (corrective) : la maintenance réactive est une maintenance non planifiée. Également appelée « maintenance prédictive » ou « maintenance suite à une défaillance », cette stratégie ne tente pas de prédire les problèmes à l’avance, mais les traite quand ils se produisent. En dépit de coûts bas et d’une faible planification, cette approche à court terme entraîne des coûts importants en raison des interruptions imprévues, de la réduction de la durée de vie de la machinerie, des pertes de temps et des problèmes de sécurité, entre autres.
• Maintenance préventive : la maintenance préventive est une stratégie de maintenance qui prévoit des interventions d’entretien régulières au cours du cycle de vie de l’équipement pour le maintenir en bon état de marche. Cette stratégie nécessite une planification attentive qui a lieu avant la survenue des problèmes, et la tenue de registres précis des rapports de service et d’inspection. Pour cette raison, les activités de maintenance préventive peuvent être coûteuses et chronophages.
• Maintenance prédictive : la maintenance prédictive est, comme la maintenance préventive, une forme de maintenance planifiée. Mais contrairement à cette dernière, la maintenance prédictive prend en compte une estimation des intervalles de service ainsi que des informations axées sur les données basées sur la mesure des conditions d’exploitation, afin de superviser et diagnostiquer les problèmes des équipements en temps réel. Elle permet de détecter les anomalies des opérations automatisées avant qu’elles ne deviennent des problèmes graves pouvant nuire à l’entreprise. L’un des inconvénients de la maintenance prédictive réside dans le coût élevé de sa mise en œuvre qui nécessite souvent un important investissement technologique. En dépit de ces coûts de départ, les entreprises peuvent s’attendre à voir un éventail de bénéfices, dont un retour sur investissement de facteur 10 au cours des deux premières années, ainsi qu’une réduction des coûts de maintenance oscillant entre 25 % et 30 %.
• Maintenance conditionnelle : sous-catégorie de la maintenance prédictive, la maintenance conditionnelle est appliquée quand le besoin s’en fait sentir : elle s’appuie sur des données en temps réel pour observer l’état des machines et de l’équipement. La maintenance conditionnelle (et donc la maintenance prédictive) s’appuie sur un processus appelé « supervision des conditions », qui suit différents indicateurs sur les machines – comme la température et les niveaux de vibration, entre autres – pour identifier les changements qui peuvent indiquer un problème en cours de développement. Cela permet aux entreprises de traiter les conditions susceptibles de réduire la durée de vie d’une machine en planifiant la maintenance de façon appropriée.

Maintenance prédictive et maintenance préventive

Bien que la maintenance préventive et la maintenance prédictive fassent toutes deux partie de la catégorie de la maintenance planifiée, elles se différencient à plusieurs égards. Essentiellement, la maintenance préventive s’appuie sur des données qui indiquent à quel moment une défaillance se produit en règle générale, ce qui déclenche une intervention de prévention. 

Une maintenance préventive planifiée régulièrement peut également prédire les défaillances causées par l’usure : elle sera déclenchée en fonction du temps de service, des événements et des relevés des instruments. Si elle réduit l’impact des défaillances, elle entraîne des coûts associés à des interventions parfois précoces ou inutiles.

La maintenance prédictive s’appuie sur l’état réel de l’équipement mécanique : les données, les statistiques, le machine learning et la modélisation se conjuguent pour déterminer (et empêcher) les problèmes.

Les avantages de la maintenance prédictive

Le plus grand avantage de la maintenance prédictive pour une entreprise réside dans la réduction des coûts de maintenance et des pertes associées aux défaillances. La prévention des défaillances augmente la productivité dans les contextes de fabrication et améliore l’expérience client lorsqu’une défaillance ou une erreur peut affecter les utilisateurs finaux.

Dans le monde de l’industrie, les temps d’arrêt peuvent coûter des millions de dollars par jour aux entreprises. La maintenance non planifiée peut coûter 12 à 15 % plus cher que la maintenance planifiée, et l’urgence de remettre les opérations en service peut encore faire gonfler les coûts et les risques.

Par conséquent, les entreprises les plus visionnaires adoptent des stratégies de maintenance prédictive. La maintenance prédictive prend en compte une estimation des intervalles de service tout en s’appuyant sur des informations axées sur les données basées sur la mesure des conditions d’exploitation. En utilisant des seuils statistiques, des modélisations ou des prévisions pour calculer les calendriers d’intervention, les entreprises qui adoptent des stratégies de maintenance prédictive sont mieux placées pour gérer les coûts de pièces et main-d’œuvre, ainsi que la disponibilité des actifs.

Maintenance prédictive et industrie 4.0

L’industrie 4.0 représente la quatrième vague de transformation de l’industrie ; cette ère s’appuie sur un perfectionnement des avancées technologiques réalisées au cours de la dernière révolution industrielle. Cette ère précédente, appelée troisième vague industrielle, a apporté des niveaux supérieurs d’efficacité grâce aux technologies numériques et à l’automatisation. Mais elle introduit également de nouveaux problèmes (intégrité des données, complexité de l’entretien et de la maintenance, augmentation des dépenses, failles, etc.). L’industrie 4.0 prend ces problèmes en charge grâce à des avancées dans la connectivité des données et les technologies, conçues pour transformer les services de maintenance et la sécurité.

Certaines tendances technologiques comme l’Internet des objets (IoT), le cloud, le big data, l’analyse, l’analyse avancée, le machine learning, l’intelligence artificielle et la réalité augmentée convergent pour permettre l’avènement de nouvelles stratégies de maintenance qui améliorent la disponibilité, réduisent les coûts, renforcent la sécurité et, au final, éliminent les interruptions imprévues.

En conclusion : la maintenance prédictive possède un grand pouvoir de transformation

Dans tous les secteurs, les outils de maintenance prédictive ont un puissant impact sur l’efficacité, la productivité et la rentabilité des entreprises. Dans des secteurs comme la fabrication, l’énergie et les services essentiels, les transports et la santé ont déjà entamé la transformation de leurs opérations de maintenance. Les entreprises qui n’adoptent pas de stratégies de maintenance prédictive risquent de prendre du retard ou de perdre un avantage compétitif important.