Maintenance prédictive pourquoi pas vous ?

Dans un monde industriel de plus en plus contraint par une concurrence débridée à l’échelle planétaire, la fiabilité de l’outil de production, est une priorité stratégique. En effet, la disponibilité des lignes de production, tout autant que la chaîne d’approvisionnement en matières premières, constitue l’unique levier pour tenir les promesses faites aux clients et donneurs d’ordre. Pour maintenir (voire réduire !) les coûts de production tout en garantissant le respect des délais, l’unique voie à explorer, c’est l’amélioration continue de l’ensemble des opérations de maintenance.

Avec l’évolution des technologies et le développement de l’IIoT (Internet Industriel des objets), la maintenance n’est plus passive. Il est désormais possible, en analysant des signaux faibles d’anticiper les pannes éventuelles et de rationaliser les activités de maintenance. L’objectif est de ne plus planifier ou subir les interventions, mais seulement de les prédire selon l’usure effective des pièces.

Avant de définir quel seront les moyens techniques, humains ou financiers à engager pour déployer la maintenance prédictive sur un site de production, il s’agit de cerner clairement les objectifs. La maintenance prédictive est d’abord une promesse d’augmentation de l’espérance de vie des équipements. Elle contribuera mécaniquement à réduire sensiblement la probabilité de défaillances du matériel mais aussi à réduire les temps d’arrêt de production, liés aux révisions ou à la résolution des pannes.

En ouvrant la voie à une rationalisation de la maintenance, les entreprises peuvent prévenir les incidents, les anticiper et ainsi, mieux programmer les interventions afin de réduire l’impact financier et organisationnel de la maintenance corrective. La maintenance prédictive contribue également à limiter les consommations anormales d’énergie, de lubrifiant, de pièces détachées et améliore les conditions de travail du personnel de production.

Comme son nom l’indique, la maintenance prédictive à pour vocation de détecter les dysfonctionnements, l’usure, les faiblesses, avant que ces derniers se traduisent par des pannes qui entraveraient des flux de production. Elle est entièrement dépendante des dispositifs de détection et du partage des données.

La maintenance préventive, comme sont nom l’indique est basé sur le principe du remplacement les pièces d’usure selon des prévisions de fiabilité fournies par les fabricants. En effet, si l’on s’en réfère à la définition qu’en donne l’AFNOR dans sa norme EN 13306 :200, répond au principe suivant : « lréaliser des interventions à des intervalles prédéterminés ou selon des critères prescrits et destinées à réduire la probabilité de défaillance ou de dégradation du fonctionnement d’un bien ».

Une fois le principe posé, l’esprit de la maintenance préventive est défini et entièrement basé sur des interventions humaines programmées pour réaliser des contrôles visuels ou appliquer des routines de tests. Sous l’effet des prémices de la transformation digitale, la maintenance industrielle a franchi une nouvelle dimension avec l’arrivée des logiciels de GMAO (Gestion Maintenance Assistée Ordinateur) permettant la planification et la rationalisation des ordres de maintenance.

La multiplication des capteurs, facilitée aujourd’hui par le développement des connectivités sans fil, permet d’assurer un monitoring en temps réel des outils de production. Les capteurs de températures, analyseurs de la qualité de l’air, capteurs de vibration sont autant de dispositifs qui génèrent des données en temps réel, pouvant alimenter la GMAO via un logiciel de supervision. Les bénéfices pour les techniciens de maintenance sont nombreux car, au-delà de la réactivité que leur procurent ces technologies, elles facilitent leur quotidien, notamment pour toutes les tâches de relevés. Moins de risque d’erreur, moins de temps perdu, moins de risques d’accident, la transformation digitale de la maintenance est une avancée majeure mais qui évolue encore !

En effet, la génération d’importants volumes de données, ouvre la voie à l’intelligence artificielle. Celle-ci contribue à améliorer encore l’efficacité de la maintenance. L’IA étudie en permanence d’importants volumes de données, pour édifier tous les scenarii possibles concernant les défaillances éventuelles des lignes de production. En fonction des probabilités identifiées, les agents de maintenance peuvent intervenir de manière plus raisonnée. Des interventions, plus ciblées plus précises, qui ne se limitent pas à garantir la fiabilité de l’outil de production mais aussi à agir avec davantage de granularité pour minorer les coûts, tout en recentrant les techniciens sur des tâches à haute valeur ajoutée.

Lorsque vous aurez négocié le virage de la maintenance prédictive, vous pourrez mesurer les nombreux bénéfices apportés. Cependant, les investissements sont plus conséquents que la méthode préventive puisqu’elle implique l'installation d'une myriade de capteurs, d'un dispositif de stockage et d'un système de traitement des données.