Passer à la maintenance prédictive intelligente grâce à la GMAO et à l’IoT

La maintenance désigne les opérations effectuées pour assurer le bon fonctionnement d’un système ou d’une machine. On distingue trois grands types de maintenance : corrective, préventive et prédictive.

Les problèmes posés par la maintenance corrective :

La maintenance corrective intervient lorsque la panne est avérée ou que l’appareil dysfonctionne. Les opérateurs réparent la machine, remplacent des pièces ou un équipement ou corrigent un bug. La maintenance corrective peut être :

palliative, lorsqu’on répare provisoirement une panne en attendant une intervention plus complète ;

curative lorsque la réparation est définitive (mais l’intervention est généralement plus lourde).

La maintenance corrective a longtemps été le standard dans l’industrie, mais pose de nombreux problèmes. Les pannes surviennent de manière aléatoire et occasionnent des temps d’arrêts imprévus pouvant être coûteux. Par ailleurs, la maintenance corrective occasionne des surcoûts, soit parce qu’il faut immobiliser un stock de pièces de rechange, soit parce qu’il faut commander en urgence les pièces nécessaires à la réparation.

Les limites de la maintenance préventive :

De plus en plus, les opérateurs de maintenance se sont orientés vers la maintenance préventive. Elle consiste à programmer des opérations de remplacement ou d’entretien afin d’éviter les dysfonctionnements. Selon l’AFNOR, elle est « exécutée à des intervalles prédéterminés ou selon des critères prescrits ». Il s’agit de réduire la probabilité de défaillance ou de dégradation du fonctionnement d’un bien ou d’un service. On s’appuie pour cela sur les réglementations, le retour d’expérience des utilisateurs et les préconisations des fabricants (par exemple, changer telle pièce tous les x produits fabriqués).

Cependant, la maintenance préventive ne prend pas toujours en compte l’état réel des machines. Les interventions régulières et programmées sont parfois superflues si l’appareil fonctionne bien, ce qui provoque un gaspillage des ressources et un coût de maintenance supérieur.

La transition vers la maintenance prédictive :

Plus proactive, la maintenance prédictive (ou prévisionnelle) consiste à détecter les faiblesses du système afin de remplacer les pièces avant que l’appareil ne tombe en panne, mais en tenant compte de la réalité du fonctionnement. Selon la norme NF EN 13306 X 60-319, la maintenance prédictive intervient en suivant les prévisions extrapolées de l’analyse et de l’évaluation de paramètres significatifs de la dégradation du bien, notamment grâce à des capteurs installés sur la machine (IoT). Les analyses de données historiques et en temps réel permettent ainsi de prendre les décisions qui s’imposent.

La maintenance prédictive intelligente repose sur des techniques avancées d’IA comme le machine learning pour transformer les processus de maintenance industrielle.

Le rôle de l’IA en maintenance prédictive :

L’intelligence artificielle en maintenance prédictive repose sur l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatiques (ou machine learning) et d’apprentissage profond (deep learning) pour analyser des volumes massifs de données provenant des équipements. Ces algorithmes identifient des schémas et des anomalies souvent indétectables par une analyse humaine.

Par exemple, de légères fluctuations de température ou des vibrations anormales sur un moteur peut signaler une dégradation des composants internes. Les systèmes IA sont capables de reconnaître ces variations comme des signes avant-coureurs de panne et d’alerter le personnel pour qu’ils interviennent avant que la panne ne survienne.

Analyse prédictive et machine learning :

Le machine learning est une technologie essentielle pour la maintenance prédictive. Deux principaux types d’algorithmes sont employés.

• Le machine learning supervisé utilise des données annotées, c’est-à-dire des informations où les incidents et pannes passés sont déjà connus et identifiés. Les algorithmes apprennent à associer des données de capteurs spécifiques (vibrations, températures, etc.) avec des pannes déjà documentées, ce qui leur permet de détecter ces signes similaires dans le futur.
• L’apprentissage non supervisé dans lequel l’algorithme cherche des schémas sans données préétiquetées, en détectant des comportements anormaux. Ces anomalies sont souvent des signes précoces de défaillances à venir, même si elles n’ont pas été identifiées auparavant. Cet apprentissage est utile pour des systèmes complexes où les pannes ne suivent pas toujours des schémas prédéfinis.

Grâce à cette double approche, les algorithmes de machine learning deviennent plus performants avec le temps, car ils accumulent des connaissances à partir des données des machines. Couplés à des systèmes de GMAO, ils rendent ainsi la maintenance prédictive de plus en plus précise et pertinente.

Les perspectives de l’IA en maintenance prédictive :

La maintenance prédictive basée sur l’IA devrait continuer à évoluer avec les avancées en intelligence artificielle et en technologies IoT. Des technologies comme l’apprentissage fédéré (permettant de combiner les données de plusieurs sites sans les centraliser) et les modèles d’IA en temps réel augmentent l’efficacité de la maintenance prédictive. Ces progrès conduisent vers une maintenance 4.0, où les entreprises pourront presque anticiper tous les besoins en maintenance, réduisant encore plus les coûts et maximisant la productivité.

L’internet des objets (IoT pour Internet of Things) est un élément central pour mettre en œuvre la maintenance prédictive. Il permet en effet de collecter et transmettre les données en temps réel aux logiciels de GMAO.

Les capteurs et dispositifs IoT :

Les plateformes IoT collectent de manière automatisée les données provenant de capteurs placés sur les équipements industriels. Ces capteurs surveillent des indicateurs comme la température, les vibrations, la consommation d’énergie ou encore les niveaux d’usure. Les plateformes IoT rassemblent ensuite ces données et les intègrent dans un système de gestion centralisé, la GMAO.

Une fois les données collectées, elles sont analysées en continu pour détecter des variations ou des anomalies indiquant un risque de défaillance. La GMAO permet de traiter et visualiser les données IoT pour anticiper les besoins de maintenance, déclencher des alertes en cas de signes avant-coureurs.

Une visualisation et une gestion centralisée des équipements :

Les plateformes IoT offrent des outils de visualisation des données et des tableaux de bord intuitifs pour faciliter le suivi des indicateurs clés de performance (KPI) des équipements. Grâce à eux, les équipes de maintenance consultent l’état des équipements, visualisent les tendances de consommation d’énergie ou d’usure et gèrent les interventions de manière centralisée.

Cette visualisation permet une gestion plus agile et stratégique des ressources de maintenance. Par exemple, en visualisant la durée de vie restante de chaque composant, les équipes peuvent planifier les interventions de manière préventive, en optimisant les horaires pour minimiser l’impact sur la production.

L’intégration avec d’autres technologies (IA, Cloud et Edge Computing) :

Les plateformes IoT sont souvent intégrées avec des technologies d’intelligence artificielle (IA) et de cloud computing pour renforcer l’efficacité de la maintenance prédictive. Le cloud permet de stocker de grandes quantités de données et de faciliter leur analyse en utilisant des algorithmes d’IA plus sophistiqués, qui identifient des schémas de panne complexes.

L’Edge Computing, quant à lui, permet d’analyser les données au plus proche des équipements, réduisant ainsi la latence et permettant des prises de décision ultra-rapides.

La mise en place de la maintenance prédictive intelligente apporte des bénéfices concrets et mesurables aux entreprises industrielles, en termes de coûts, de productivité, de compétitivité, de sécurité au travail et de durabilité

Réduction des coûts opérationnels :

L'un des principaux avantages de la maintenance prédictive intelligente est de réduire les coûts opérationnels, jusqu’à 25 % selon une étude de Deloitte. En détectant les défaillances avant qu’elles n’entraînent une panne, les entreprises évitent des réparations coûteuses.

La maintenance prédictive pilotée par la GMAO aide notamment à** prolonger la durée de vie des machines** en surveillant et en ajustant leur fonctionnement pour éviter les conditions d’usure excessive. Les interventions ciblées préservent les composants pour limiter leur dégradation et maintenir les machines en bon état plus longtemps.

Amélioration de la productivité :

L’anticipation des pannes et la programmation des interventions de maintenance lors de périodes creuses ou plus propices réduit les interruptions imprévues pouvant entraîner une chute de productivité. Cette approche optimise également l’utilisation des équipements en garantissant un fonctionnement optimal essentiel dans les secteurs industriels où la continuité de la production est primordiale.

Renforcement de la sécurité au travail :

La détection précoce des défaillances renforce par ailleurs la sécurité des employés en évitant les situations de danger associées aux pannes imprévues. L’automatisation de la surveillance et de l’analyse des données des équipements critiques réduisent le risque d’accidents liés à des défaillances soudaines.

Contribution aux objectifs environnementaux :

La gestion optimisée des ressources et la réduction des gaspillages énergétiques permettent à l’entreprise de répondre à ses objectifs environnementaux, définis notamment dans sa politique RSE. La maintenance prédictive et la GMAO limitent les pannes et les interventions inutiles, permettant aux entreprises de réduire leur empreinte carbone et d’améliorer leur durabilité.

La maintenance prédictive intelligente, soutenue par des plateformes IoT, des outils de GMAO et l'IA, constitue un levier de transformation pour les entreprises industrielles cherchant à optimiser leur production, réduire leurs coûts et atteindre leurs objectifs de durabilité. Dans un contexte où la compétitivité est de plus en plus liée à la capacité d’innovation, adopter la maintenance prédictive devient une nécessité pour les entreprises qui souhaitent rester performantes et se démarquer dans un environnement industriel en pleine mutation.