L’IA : une aide précieuse dans la maintenance prédictive
Introduction
Dans le paysage industriel actuel, la maintenance prédictive s’impose comme un enjeu crucial pour la performance des industries. En s’appuyant sur l’analyse de données et l’intelligence artificielle, cette approche permet d’anticiper les défaillances des équipements et de planifier les interventions de maintenance de manière proactive, optimisant ainsi la disponibilité des machines et réduisant les coûts opérationnels.
I. Les différents types de maintenance
Pour mieux comprendre la maintenance prédictive commençons par énumérer les autres types de maintenance :
1/ La Curative : Réparer une panne après qu’elle se soit produite. Il faut être réactif !
2/ La Corrective : Anticiper une panne imminente suite à des signes avant-coureurs.
3/ la Préventive Systématique : Effectuer des tâches de maintenance à intervalles réguliers définis. Peut être coûteux et inutile !
4/ La Prévention Conditionnelle : Surveiller l’état des équipements et réaliser une maintenance uniquement lorsque nécessaire.
5/ La maintenance Prédictive : Utiliser des analyses et des algorithmes pour prédire les pannes avant qu’elles ne surviennent. Maximise la fiabilité et la rentabilité, la plus avancée !
II. L’IA dans tout ça ?
L’IA n’est pas uniquement utilisée pour la maintenance prédictive, même si elle y joue un rôle crucial.
Pour la maintenance curative et corrective : L’IA peut aider à diagnostiquer rapidement les pannes et à identifier les pièces défectueuses, ce qui permet de réduire les temps d’arrêt.
Dans la maintenance préventive systématique : L’IA peut optimiser les plans de maintenance en analysant les données historiques et en identifiant les équipements qui nécessitent une attention particulière.
Pour la maintenance préventive conditionnelle : L’IA peut améliorer la surveillance de l’état des équipements en analysant des données en temps réel provenant de capteurs et de systèmes de monitoring.
III. FOCUS : L’IA au cœur de la maintenance prédictive
L’IA joue un rôle central dans la maintenance prédictive en analysant de gros volumes de données issues de capteurs installés sur les machines. Ces données, qui reflètent les paramètres de fonctionnement des équipements, permettent à l’IA d’identifier des anomalies et des schémas indicateurs de défaillances potentielles.
L’IA utilise ensuite ces informations pour établir des modèles prédictifs qui anticipent la probabilité et le délai de survenance d’une panne. Ces modèles prennent en compte divers facteurs, tels que l’historique de maintenance, les conditions d’utilisation et les données environnementales, pour offrir une analyse précise et fiable.
Mais tout d’abord, qu’est-ce que la maintenance prédictive ?
- Définition de la maintenance prédictive :
Autrement appelée « maintenance prévisionnelle », celle-ci vient dépasser les limites de la maintenance corrective et de la maintenance préventive. Elle maximise le temps d’utilisation des pièces tout en anticipant les défaillances à venir grâce aux données collectées des équipements IoT.
De cette manière, la maintenance prédictive limite les pannes qui viendront impacter la chaine de production. Cette méthode agile permet de déclencher au moment opportun une opération de maintenance.
- Pourquoi mettre en place la maintenance prédictive ?
L’adoption de la maintenance prédictive basée sur l’IA dans les industries offre de nombreux avantages considérables, dont les suivants :
- Réduction des temps d’arrêt non planifiés et des pannes :
En anticipant les défaillances potentielles, les entreprises peuvent planifier la maintenance proactivement, minimisant ainsi les interruptions de production coûteuses et imprévues. Cela permet d’optimiser la disponibilité des équipements et d’accroître la productivité globale.
b. Amélioration de la durée de vie des équipements :
En surveillant en permanence l’état des machines et en identifiant les signes avant-coureurs de défaillance, la maintenance prédictive permet de prendre des mesures correctives avant que des dommages graves ne surviennent. Cela prolonge la durée de vie des équipements et réduit les coûts de remplacement.
c. Optimisation des ressources de maintenance :
En planifiant la maintenance de manière proactive, les entreprises peuvent affecter plus efficacement leurs ressources de maintenance, en s’assurant que les techniciens qualifiés sont disponibles au moment opportun pour traiter les problèmes. Cela réduit les coûts de maintenance et améliore l’efficacité globale.
d. Meilleure prise de décision :
L’IA fournit des analyses et des informations exploitables à partir des données collectées sur les équipements, permettant aux entreprises de prendre des décisions éclairées concernant la maintenance. Cela peut inclure l’identification des composants sujets aux pannes, la priorisation des tâches de maintenance et l’optimisation des stratégies de maintenance préventive.
e. Amélioration de la sécurité :
La maintenance prédictive peut contribuer à améliorer la sécurité en réduisant la probabilité de défaillances soudaines des équipements qui pourraient entraîner des accidents ou des blessures. Cela crée un environnement de travail plus sûr et réduit les risques de responsabilité pour les entreprises.
f. Augmentation de la satisfaction client :
En réduisant les temps d’arrêt non planifiés et en améliorant la fiabilité des équipements, la maintenance prédictive peut contribuer à accroître la satisfaction des clients en garantissant une livraison des produits et des services en temps opportun et de qualité constante.
g. Avantage concurrentiel :
Avantageons de la maintenance prédictive basée sur l’IA peut donner aux entreprises un avantage concurrentiel en leur permettant d’optimiser leurs opérations, de réduire les coûts et d’améliorer la satisfaction client.
En résumé, la mise en place d’une maintenance prédictive basée sur l’IA offre une multitude d’avantages qui peuvent transformer les opérations industrielles, conduisant à une meilleure efficacité, une réduction des coûts, une sécurité accrue et une plus grande satisfaction des clients.
IV. La démarche à suivre pour réussir son projet de maintenance prédictive
- La maintenance prédictive : un investissement rentable ?
Nombreux sont les industriels qui ont déjà sauté le pas en termes d’équipements, notamment dans le secteur de l’aéronautique ou du transport ferroviaire. L’essor de l’industrie 4.0 liée aux mutations technologiques (notamment l’intégration d’équipements IoT et des données associées dans la stratégie globale) vient progressivement bouleverser tout le secteur industriel, des PME aux Grands Groupes.
Pour rester à la pointe et ne pas manquer un virage crucial dans la vie de votre industrie notamment en ce qui concerne la maintenance, il est indispensable de prendre en considération l’enjeu de la maintenance prédictive.
En 2023, une étude OnePoll a été réalisée pour Reichelt Elektronik. Celle-ci démontre que 29% des entreprises sondées hésitent à adopter la maintenance prédictive en raison du coût.
2. Est-ce qu’il y a un véritable besoin ?
Si votre parc industriel contient peu de machines, vous pouvez peut-être vous contenter de la maintenance préventive. Cependant, comme nous l’avons vu auparavant, il faut être conscient des limites de cette méthode.
A contrario, si votre parc industriel est composé d’une centaine de machines et qu’il fabrique plusieurs milliers de références, la maintenance prédictive vous concerne directement. D’autant plus si les pannes de vos équipements ont des conséquences importantes sur la production, il peut être judicieux d’investir dans des équipements IoT qui permettront par la suite une analyse des données recueillies. Tel est le cas pour les industries spécialisées en automobile ou en métallurgie par exemple.
Concrètement, les couts d’un projet de maintenance prédictive peuvent être élevés et demandent un processus de changement fort en interne. Cependant, cet investissement est rapidement amorti car les retours sur investissements sont considérables.
3. L’apport de l’intelligence artificielle dans l’industrie 4.0 :
- Défi : Inondation de données et biais cognitifs
L’ère du Big Data pose un défi majeur : l’analyse d’une multitude de données pour identifier celles pertinentes pour la maintenance. Les équipes internes, sujettes aux biais cognitifs, peuvent s’y perdre.
- Solution : Regard extérieur et expertise métier
L’intelligence artificielle apporte un regard neuf : les datas scientists analysent la base de données sans parti pris, évitant ainsi les biais. De plus, l’intégration des experts métiers est cruciale. Leurs connaissances du terrain permettent de définir un « indice de criticité » pour chaque composant, comme la qualité du sol pour une machine agricole.
- Collaboration homme-machine : modélisation et apprentissage
La collaboration entre experts métier et IA est essentielle. Ensemble, ils modélisent les schémas d’incidents et de défaillances spécifiques aux machines et à l’usine. Des algorithmes de Machine Learning sont ensuite mis en place pour prédire les pannes. Entraînés sur des jeux de données, ces algorithmes s’améliorent avec le temps et s’adaptent à des situations non-programmées, illustrant la puissance de l’IA.
- Mise en production et amélioration continue
Les modèles de prédiction, connectés à la GMAO existante, permettent une maintenance proactive. L’IA continue d’apprendre et d’affiner ses prédictions avec le temps, garantissant une fiabilité accrue des machines et une optimisation des opérations.
Conclusion
L’IA révolutionne la maintenance en la rendant plus proactive, plus efficace et plus rentable. En s’appuyant sur les capacités d’analyse et de prédiction de l’IA, les entreprises peuvent optimiser leurs opérations, réduire leurs coûts et améliorer la sécurité de leurs installations. L’adoption de la maintenance prédictive basée sur l’IA est un investissement judicieux pour les entreprises qui souhaitent accroître leur compétitivité et assurer la pérennité de leurs actifs.
N’oubliez-pas que l’IA peut intervenir également dans la maintenance curative et corrective : L’IA peut aider à diagnostiquer rapidement les pannes et à identifier les pièces défectueuses, ce qui permet de réduire les temps d’arrêt.
Et, dans la maintenance préventive systématique : L’IA peut optimiser les plans de maintenance en analysant les données historiques et en identifiant les équipements qui nécessitent une attention particulière.
Mais aussi, dans la maintenance préventive conditionnelle : L’IA peut améliorer la surveillance de l’état des équipements en analysant des données en temps réel provenant de capteurs et de systèmes de monitoring.