Industrie : maîtrisez vos coûts et vos process grâce à la maintenance prédictive

Capter les signaux faibles d’usure ou de dysfonctionnement des équipements pour pouvoir lancer des réparations au bon moment et ainsi éviter des pannes, voici la promesse de la maintenance prédictive. Et ça marche ! On estime que la maintenance prédictive – qui combine des capteurs connectés, des algorithmes d’IA, du big data et un système de gestion de maintenance automatisée par ordinateur – permettrait de réduire de moitié les arrêts de production et d’abaisser les coûts de maintenance de 10 à 40 %.

Les différentes stratégies de maintenance

En matière de maintenance, il est possible d’adopter trois grandes stratégies. La première, c’est d’attendre qu’un équipement tombe en panne pour le réparer ou le remplacer : c’est ce que l’on appelle la maintenance corrective. Son grand écueil ? Il est impossible de savoir où et quand le problème va survenir, ni de stocker des pièces de rechange pour toutes les machines. On court donc le risque, lorsque le problème survient, de paralyser l’ensemble de la ligne de production, ce qui peut coûter très cher.

La seconde stratégie, c’est de planifier des contrôles et des opérations de maintenance à intervalles précis sur des équipements ciblés, pour prévenir autant que possible les pannes. Ce type de maintenance, dite préventive, intervient en amont et vise à éviter les dysfonctionnements. Mais les pièces ou équipements remplacés de manière préventive auraient peut-être pu être utilisés encore longtemps sans problème ! Ne pourrait-on pas optimiser les choses, ne remplacer que le strict nécessaire et juste au bon moment ?

C’est tout l’objet de la troisième stratégie, la plus performante de toutes : la maintenance prédictive. Des capteurs connectés (infrarouges, acoustiques ou de vibrations) sont installés et calibrés sur tous les équipements clés. Ils permettent de suivre en temps réel, sur un logiciel dédié, l’état des machines pour éviter les pannes et déterminer le moment où la maintenance sera nécessaire. Dès que les paramètres relevés par ces capteurs s’écartent de la norme, une alerte apparaît sur le logiciel de gestion de maintenance automatisée par ordinateur (GMAO), qui dans l’idéal est partagé et distant. Les collaborateurs concernés peuvent alors décider de lancer, ou non, une opération de maintenance.

Il est possible d’aller encore plus loin dans la maintenance prédictive en utilisant des algorithmes de machine learning. Dans la masse de données recueillie par les capteurs, ces algorithmes sont capables de détecter des signaux faibles indicatifs d’un problème à venir, que même un expert ne saurait voir. L’intelligence artificielle permet d’atteindre un degré supérieur de fiabilité de vos équipements.

Les nombreux bénéfices de la maintenance prédictive

Même si la mise en place initiale d’un système de maintenance prédictive peut s’avérer coûteuse (installation de capteurs, déploiement d’IA…), le retour sur investissement est grand.

La maintenance prédictive permet en effet de réaliser d’importantes économies, notamment parce que :

• les chaînes de production paralysées par une panne imprévue, c’est fini (ou presque) ;
• le nombre de pannes est fortement réduit ;
• les interventions de maintenance sont à la fois plus pertinentes et plus rares (ce qui permet, par ailleurs, de réduire le risque d’accident pour les opérateurs et techniciens) ;
• la durée de vie des équipements est rallongée ;
• il n’est plus nécessaire de garder en stock des pièces détachées en quantité pour palier à toute éventualité.

Notez que pour tirer le meilleur parti de votre système de maintenance prédictive, il est essentiel que la communication entre les différents acteurs de la chaîne de maintenance soit fluide et facilitée.

Sources :
The Internet of Things: mapping the value beyond the hype, MCKinsey Global Institute