La maintenance prédictive consiste surtout à anticiper les besoins de maintenance de manière à éviter un arrêt de production qui résulterait d’un bris de machine. C’est une notion liée à la gestion de la maintenance assistée par ordinateur visant à optimiser la chaîne de production. L’expansion du Big data implique aussi l’optimisation de la production. Data et maintenance prédictive sont donc essentiels à l’entreprise.
Data et industrie
Le data attire de plus en plus les acteurs de l’industrie après avoir été lié surtout au marketing personnalisé. Le data peut maintenant répondre à plusieurs questions relatives à la production, comme la durée de vie des machines et l’optimisation de la chaîne de production. Il faut aussi prévoir à quel moment un composant risque de tomber en panne. Les entreprises sont alors obligées de se tourner vers la maintenance prédictive.
La maintenance prédictive apparaît à la suite de la combinaison de certains facteurs. Parmi ces facteurs, mentionnons l’accroissement du nombre de capteurs installés sur des machines, ce qui correspond à l’IoT. Un autre facteur est la plus grande demande en matière d’utilisation du Cloud computing. Ce type de solution est très populaire pour le stockage des données et leur analyse. Ce type de solution s’adapte très bien aux besoins de chaque client.
Le machine learning est un autre facteur lié à la maintenance prédictive. Le deep learning consiste en l’application de méthodes d’apprentissage automatique pour arriver à prédire les défauts de fonctionnement et les pannes.
Maintenance prédictive et maintenance préventive
La maintenance prédictive ne doit pas être confondue avec la maintenance préventive. La maintenance préventive est une pratique beaucoup plus ancienne qui consiste à organiser un planning d’interventions à des moments précis. Il s’agit d’une opération plus simple mais pas aussi complète que la maintenance prédictive.
La maintenance prédictive est différente en ce qu’elle a plutôt pour but de prédire à quel moment une machine ou un équipement peut tomber en panne. Elle permet donc d’éviter un ralentissement de la production puisque la maintenance a lieu avant la panne. La fiabilité est accrue et les coûts de maintenance sont réduits. La satisfaction du client est bien sûr améliorée.
Les objectifs de la maintenance prédictive
Les principaux objectifs de la maintenance prédictive sont de réduire les pannes et de diminuer la fréquence de réparations qui retardent la chaîne de montage. Cette méthode permet d’anticiper le moment précis de la panne. La probabilité des avaries est aussi identifiée. L’entreprise peut donc procéder aux réparations aux moments les plus appropriées afin de ne pas affecter le rythme de production.
Une méthode efficace
Il est important de combiner les méthodes de manière efficace pour optimiser le processus de maintenance prédictive. La maintenance doit respecter certaines étapes. Il faut notamment mettre en place un programme en dressant une liste des pièces à surveiller. Il est aussi nécessaire d’établir les seuils d’alerte. Une autre étape importante est de définir les périodes de vérification. L’industrie doit aussi mettre à jour la procédure dans le plan de maintenance.
Une méthode de maintenance prédictive de plus en plus courante est la méthode acoustique, qui a recours aux ultrasons pour procéder à l’évaluation des machines. Avec les ultrasons, il est possible de détecter un défaut mécanique, une fuite ou un problème électrique, par exemple.
Il est aussi possible de procéder à l’aide de la thermographie. L’équipement permet de surveiller le profil thermique des machines. Les capteurs de température et les caméras infrarouges aident à prévenir une fuite ou peuvent indiquer un point chaud. Il est aussi possible de prévenir un problème d’étanchéité. Cette méthode n’implique aucun contact avec les machines et n’entraîne donc pas d’interruption de la production.
La méthode thermographique peut être complétée par l’analyse vibratoire. Les vibrations émises par les machines sont captées et analysées. Cette méthode aide à détecter un défaut de serrage ou d’alignement ainsi que l’usure d’une pièce. L’amplitude, les décibels ou la fréquence servent d’unités de mesure pour cette méthode.
Un investissement important
Même si les promesses de la maintenance prédictive sont intéressantes, il faut être prêt à débourser une somme importante au départ. Ce n’est qu’à long terme que les bénéfices apparaîtront. Comme le volume de données est considérable, la mise en place est complexe et coûteuse. Les réponses tardent à venir et ne sont pas fournies tout de suite après la mise en place.
La contribution de l’équipe métier est essentielle et là aussi il faut se montrer patient avant que le nouveau mode de fonctionnement soit complètement assimilé. L’équipe métier doit mettre à profit son expérience dans le domaine.
Internet des objets et maintenance prédictive
L’analyse des données que permet l’Internet des objets est ce qui amène à anticiper les éventuels défauts des machines. Les capteurs sur les machines transmettent les données à un logiciel. Elles sont alors analysées et il devient possible de déterminer la probabilité de l’apparition d’une défectuosité. Les pannes peuvent aussi être anticipées. La machine peut être réparée au moment le plus adéquat.
La pertinence de la maintenance prédictive
Les industries qui veulent adopter la maintenance prédictive doivent d’abord évaluer quel gain cette approche peut leur apporter. Il est d’abord nécessaire de faire un audit des lignes de production. Il faut aussi mesurer les éléments de l’équipement en utilisant l’Internet des objets. Toutes les données sont étudiées.
L’analyse des données vient après leur cueillette. Il est important de s’assurer que les données sont en phase avec les objectifs de l’entreprise. C’est à cette étape qu’il faut chercher à comprendre les comportements. L’entreprise a recours à la data science pour mener une analyse intelligente. Cette analyse, si elle est bien menée, aide à découvrir les anomalies grâce entre autres à la data visualisation et au machine learning.
La création des modèles
Par la suite, l’entreprise doit adopter un modèle de détection des défauts. Après la préparation des données, les experts métier effectuent l’analyse des données et s’affairent à expérimenter des modèles. La pertinence de l’historique des événements détermine la fiabilité des modèles adoptés. Lorsque les modèles sont validés, ils sont placés en production dans la chaîne d’analyse. Les flux de données mis en œuvre permettent d’optimiser la méthode.
Il est important de respecter toutes les étapes de la maintenance prédictive avant d’arriver au résultat final. L’entreprise doit passer à une solution évolutive afin de passer sans difficulté à une dimension supérieure. La maintenance prédictive est particulièrement efficace dans le cas d’une initiative ciblée. Lorsqu’il s’agit d’un groupe d’usines, la maintenance prédictive devient plus complexe à appliquer.
L’entreprise doit bien sûr gérer les données de manière efficace. Il faut toujours évaluer d’abord le capital de données. Il est important de bien cibler les informations les plus pertinentes. Il est aussi nécessaire de comprendre la nature des relations entre ces données. Au sein de l’entreprise, la connaissance des enjeux métiers est essentielle pour que la maintenance prédictive remplisse complètement ses fonctions.
La mise en place des modèles en analyse continue constitue l’un des éléments clés de la maintenance prédictive. L’entreprise doit bien cibler ses besoins pour déterminer dans quelle mesure elle doit recourir à la maintenance prédictive. L’application réussie des méthodes de prédiction amène à des économies importantes à long terme, même si elle nécessite au départ un investissement élevé. Les résultats seront visibles à long terme.
Pour en apprendre plus sur la mise en place de ce type de solution, Ryax vous accompagne dans l’analyse de vos données.
La Ryax Team.