Qu'est-ce que la maintenance prédictive ?

La maintenance prédictive vise à prévenir les défaillances et les temps d'arrêt des équipements et à informer les protocoles de maintenance.

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Aperçu de la maintenance prédictive

Les technologies de maintenance prédictive vous permettent de comprendre les données transmises par les actifs de votre entreprise. Ces machines dans vos usines, votre flotte de camions, vos équipements industriels envoient constamment des signaux depuis des années. Ils montrent des signes avant-coureurs de pannes et de besoins auxquels vous devez répondre pour prolonger leur durée de vie ou améliorer leur fonctionnement.

La maintenance prédictive permet aux entreprises d'anticiper les défaillances et de planifier la maintenance où et quand elle est immédiatement nécessaire. Elle fournit aux entreprises les informations requises pour optimiser les performances de leurs actifs stratégiques tout en veillant à ne pas repousser trop loin les limites des performances des équipements afin d'éviter tout risque de panne onéreuse.

Définition de la maintenance prédictive

La maintenance prédictive vise à éviter les pannes et les temps d'arrêt des équipements en connectant les actifs de l'entreprise intégrant la technologie IoT, en appliquant l'analytique avancée aux données en temps réel fournies par ces appareils, et en utilisant les insights qui en découlent pour obtenir des protocoles de maintenance documentés, rentables et efficaces.

Pourquoi la gestion des actifs d'entreprise (EAM) prédictive est-elle si importante aujourd'hui ?

Les entreprises modernes font face à des changements et à une concurrence sans précédent. L'effet Amazon a entraîné une hausse fulgurante des demandes des consommateurs en matière de contrôle, de personnalisation et de rapidité. Les changements d'orientations commerciales et politiques ont affecté de nombreuses entreprises qui s'efforcent de concilier au mieux leurs impératifs de production et d'approvisionnement. Tandis qu'un nombre croissant d'entreprises se lancent dans une transformation digitale, la pression concurrentielle s'accroît et la marge d'erreur s'amenuise graduellement. À l'heure actuelle, les responsables d'entreprise cherchent donc à bénéficier d'un avantage concurrentiel en se tournant vers des solutions intelligentes, qui prévoient la date de maintenance optimale de leurs actifs et permettent d'augmenter la rentabilité tout en rationalisant leurs exigences souvent complexes en matière de gestion des actifs.

Maintenance prédictive ou maintenance préventive

La différence entre les 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 réactive : ce modèle consiste simplement à ne pas intervenir avant une panne. Cette stratégie de maintenance n'est généralement pas adoptée par les grandes entreprises pour des raisons évidentes. Pourtant, il peut s'agir d'une pratique involontaire si certains composants et pièces ne sont plus pris en compte dans la rotation régulière prévue par les programmes de maintenance traditionnels. La maintenance réactive intervient toujours après un événement.
Maintenance préventive : ce modèle se base sur les performances passées des équipements et sur les connaissances et l'expérience des ingénieurs et des opérateurs. Elle comprend la maintenance courante, périodique ou planifiée. En effet, elle permet souvent d'éviter des pannes, mais elle n'est malheureusement 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 (Internet des Objets) 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 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.

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.

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Comment fonctionnent la maintenance prédictive et l'analytique IoT ?

La première étape du processus de maintenance prédictive implique la collecte de données et d'informations en temps réel issues des actifs de réseaux IoT connectés dans l'ensemble de l'entreprise. 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 :

Détection et collecte des données à l'aide de technologies de maintenance prédictive (imagerie thermique ou vibrations, par exemple)
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
Mise en œuvre rapide de mesures basées sur ces insights pilotés par les données pour établir les protocoles de maintenance et de réponse (humains et automatisés) nécessaires

Processus de maintenance prédictive

Surveillance de l'état des actifs et exploitation des technologies de maintenance prédictive

La maintenance prédictive est possible grâce aux systèmes cyber-physiques facilitant l'intégration des machines et des actifs d'entreprise à un réseau IoT intelligent. Ce processus commence par l'identification de l'état des actifs à surveiller, puis se poursuit par l'installation de capteurs et la mise en place d'un réseau IoT. Enfin, la collecte et l'analyse des données de ce réseau permettent de fournir des résultats et des insights exploitables. L'identification de l'état de ces actifs à surveiller est la première étape essentielle vers la transformation de la gestion des actifs d'une entreprise grâce à la maintenance prédictive.

Surveillance de l'état des actifs

Les responsables doivent d'abord déterminer les caractéristiques à surveiller pour chaque machine. Cette analyse peut être visuelle, acoustique, thermique ou le plus souvent, une combinaison de ces critères, entre autres. D'un point de vue technologique, à ce stade, il s'agit de déterminer 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 ou d'autres problèmes. L'analyse des vibrations peut constituer un moyen d'alerte précoce en cas de défaillance et 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 en utilisant une analyse infrarouge pour convertir les changements de température en un spectre visible. Même de très 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 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.

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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 progiciel de gestion intégré (ERP), via un réseau IoT connecté au cloud. Enfin, les solutions logicielles pilotées par l'IA indispensables doivent être mises en place pour prendre en charge les différents algorithmes et processus analytiques nécessaires pour fournir des insights et des recommandations 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 de terminaux 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 informatiques. 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 leur 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 moderne optimisé par l'IA avec une base de données In-Memory rapide, réactive et dotée d'une évolutivité quasi infinie.
IA et Machine Learning : John McCarthy, un pionnier de l'informatique, définit l'IA comme « la science et l'ingénierie permettant de créer des machines intelligentes. » 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 et comprendre les données opérationnelles des ressources d'une entreprise et apprendre à partir de ces dernières, mais également pour extrapoler des éléments à partir de ces connaissances avec des recommandations et des insights interactifs.
Analytique avancée : l'IA et le Machine Learning optimisent l'analytique avancée. Les responsables doivent déterminer les attributs et les conditions à évaluer et 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 équipement physique. En créant des jumeaux numériques, les responsables peuvent simuler tous les scénarios opérationnels possibles sans risquer d'endommager une machine ou un terminal 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.

Exemples de maintenance prédictive

Secteur des hydrocarbures : l'exploitation pétrolière met à rude épreuve les équipements et peut engendrer de graves risques en cas de panne. Grâce à une surveillance en temps réel des changements au niveau 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 collectant 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 équipements.
Fabrication d'appareils électroménagers : les mesures des vibrations de la rotation du tambour dans le processus de production de sèche-linges ont aidé à prévoir les dysfonctionnements ou les pannes. Cette application de maintenance prédictive a réduit les défauts de fabrication 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 et 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 permis d'améliorer de 60 % la durée de vie des équipements et de réduire considérablement les pertes dues aux temps d'arrêt et aux retards.

Avantages de la 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 Deloitte de 2022 présente de nombreuses améliorations quantifiables, par exemple une baisse de jusqu'à 15 % des temps d'arrêt, une augmentation de 20 % de la productivité du personnel, et une réduction de 30 % des niveaux de stock liée au moins grand besoin de conserver des actifs et pièces de maintenance de précaution. Pendant des décennies, les entreprises se sont efforcées d'accroître leur visibilité en matière de maintenance des actifs, mais il a fallu attendre l'avènement de technologies comme l'IA et les systèmes ERP modernes pour qu'elles bénéficient des capacités et fonctionnalités nécessaires à l'exécution de solutions de maintenance prédictive opérationnelles. Voici quelques-uns des avantages offerts par ces solutions :

Meilleure visibilité sur l'ensemble de l'opération : visibilité accrue sur les actifs sur site et hors site. Les équipementiers et prestataires de services tiers peuvent ainsi offrir une plus grande valeur ajoutée et des services plus judicieux.
Réduction des coûts de maintenance et amélioration des performances des actifs : la maintenance prédictive améliore systématiquement l'utilisation des ressources existantes et la durée de vie des actifs stratégiques, tout en réduisant les temps d'arrêt.
Amélioration de l'autonomie du personnel : lorsque des opérateurs d'équipements, des prestataires de services et des responsables de Supply Chain bénéficient des avantages offerts par la science des données et l'analytique en temps réel, ils peuvent élaborer des programmes de maintenance opérationnels. Au lieu de jouer un rôle de pompiers en cas de problème, ils deviennent des planificateurs et des stratèges.

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.