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Maintenance prédictive

Maintenance prédictive: qu’est-ce que c’est, types et avantages

Avec la maintenance prédictive (PdM), on surveille les conditions des actifs pour prévenir les pannes et les anomalies. Types, techniques et avantages


Nous savons qu’il existe différents types de maintenance et que selon les caractéristiques du bien à entretenir, l’un sera choisi plutôt qu’un autre ; ou l’option sera la combinaison de plusieurs types de maintenance.

Parallèlement au choix du type de maintenance le plus approprié pour le bien géré, il est conseillé d’utiliser un logiciel de GMAO professionnel pour améliorer la productivité des processus de maintenance et réduire les temps et les coûts liés à la gestion.

Dans la liste des types de maintenance, nous trouvons la maintenance prédictive, mais savons nous vraiment en quoi elle consiste ? Et quand et comment est-il utile de l’implémenter ? Découvrons-le ensemble dans cet article.

Qu’est-ce que la maintenance prédictive ?

La maintenance prédictive, souvent désignée par l’acronyme PdM pour Predictive Maintenance, est une technique d’entretien qui surveille les performances et les conditions des équipements et des différentes parties du bien à entretenir et, grâce à l’analyse des données recueillies, identifie d’éventuelles anomalies et/ou défauts afin de pouvoir les corriger avant que des pannes ne se produisent.

Ce type de maintenance a été introduit dans les années 1990 et son objectif principal est de prédire les pannes en fonction de certains paramètres et facteurs. Une fois que les pannes sont prévues, les responsables de la maintenance peuvent prendre les mesures nécessaires pour empêcher les pannes prévues de se produire.

Comme pour toute stratégie de maintenance, la maintenance prédictive vise également à : 

  • réduire le nombre de pannes et maximiser les temps de fonctionnement en améliorant la fiabilité des actifs ;
  • optimiser les coûts opérationnels en réduisant les travaux de maintenance ;
  • réduire les coûts de maintenance et maximiser les temps de production.

Maintenance prédictive et préventive : quelle sont les différences ?

La différence entre maintenance préventive et maintenance prédictive réside dans les données analysées.
Alors qu’un technicien en maintenance prédictive se base sur la surveillance et l’analyse des données provenant des conditions réelles et actuelles de l’équipement en fonctionnement, la maintenance préventive se base sur des données historiques, des moyennes et des statistiques sur l’espérance de vie pour prédire quand des activités de maintenance seront nécessaires.

Quels sont les avantages de la maintenance prédictive ?

La maintenance prédictive offre plusieurs avantages significatifs par rapport à d’autres approches de maintenance, qui peuvent considérablement contribuer à améliorer l’efficacité opérationnelle et la rentabilité d’une entreprise.
Voici quelques-uns des principaux avantages de la maintenance prédictive : 

  1. intervention préventive : l’un des avantages les plus évidents de la maintenance prédictive est la capacité d’intervenir avant qu’une panne ne se produise. En surveillant constamment les conditions des actifs et en détectant des signaux précoces d’anomalies ou de détériorations, il est possible de planifier les interventions de maintenance à l’avance, réduisant ainsi le risque de coûteux temps d’arrêt de la machine et améliorant la disponibilité opérationnelle ;
  2. maximisation de la durée de vie des actifs : grâce à la capacité d’identifier et de corriger rapidement les problèmes, la maintenance prédictive permet de maximiser la durée de vie des actifs et de leurs composants. Cela signifie que les investissements dans l’équipement et les machines peuvent être pleinement exploités, réduisant ainsi le besoin de remplacements prématurés et optimisant les rendements sur investissement ;
  3. réduction des coûts de maintenance : étant donné que la maintenance prédictive permet d’intervenir seulement lorsque c’est réellement nécessaire, les coûts associés à la maintenance préventive planifiée ou à la maintenance corrective d’urgence sont réduits. Cela se traduit par des économies sur la main-d’œuvre, les pièces de rechange et les temps d’arrêt non planifiés, contribuant ainsi à améliorer la rentabilité globale de l’entreprise ;
  4. amélioration de la sécurité au travail : grâce à la capacité d’identifier et de corriger les problèmes potentiels avant qu’ils ne surviennent, la maintenance prédictive peut également contribuer à améliorer la sécurité au travail. En réduisant le risque de pannes soudaines ou de dysfonctionnements des équipements, un environnement de travail plus sûr est créé pour les opérateurs et le personnel technique ;
  5. amélioration de la planification et de la programmation : étant donné que la maintenance prédictive est basée sur l’analyse des données et la prévision des pannes, elle permet une planification et une programmation plus efficaces des activités de maintenance. Cela permet d’optimiser les ressources disponibles, de planifier des interventions à des moments de moindre impact sur la production et de minimiser les temps d’arrêt imprévus.

Tous ces avantages entraînent plusieurs économies de coûts en réduisant : 

  • le temps de maintenance ;
  • les heures de production consacrées à la maintenance ;
  • le coût des pièces de rechange et des fournitures.

Il a également été démontré que les programmes de maintenance prédictive augmentent le retour sur investissement (ROI) de dix fois grâce à une réduction : 

  • des coûts de maintenance de 25 à 30 % ;
  • des pannes de 70 à 75 % ;
  • des temps d’arrêt de 35 à 45 %.

Types et techniques de maintenance prédictive

Lorsque nous parlons de « types de maintenance prédictive », nous nous référons aux secteurs sur lesquels ce type de maintenance peut agir et aux techniques utilisées pour chaque domaine d’application. En effet, il n’existe pas une seule technologie dans cette approche de maintenance, mais au contraire de nombreux dispositifs de contrôle sont utilisés en fonction de l’aspect technique à surveiller.
Les principales techniques de maintenance prédictive utilisées, correspondant à autant de types de maintenance prédictive, sont : 

  • thermographie infrarouge : 
    l’analyse thermographique infrarouge est une technologie très répandue et polyvalente surtout parce qu’elle permet une analyse non invasive. Cela signifie qu’il est possible de détecter des températures supérieures à la normale sans affecter le bien ou ses parties, ce qui peut dans certains cas indiquer un dysfonctionnement ou une fuite ;
  • surveillance acoustique sonique et ultrasonique : 
    à travers la surveillance acoustique, le personnel de maintenance peut détecter une série de dysfonctionnements tels que les sons d’émissions de gaz, de liquides ou de fuites d’air. En général, la technologie sonique est moins coûteuse tandis que la technologie ultrasonique est plus chère et est utilisée pour les équipements mécaniques et les appareils électriques qui émettent des sons plus subtils ;
  • analyse des vibrations : 
    ce type d’analyse est particulièrement utile sur les machines qui émettent des vibrations spécifiques en fonction du bon fonctionnement ou non des composants. Lorsque les composants commencent à s’user, en effet, la vibration change et un nouveau modèle de vibration émerge. Avec une surveillance constante, un technicien qualifié peut comparer les lectures du modèle de vibration et identifier à l’avance les composants usés ou défectueux, évitant ainsi l’apparition de pannes;
  • analyse d’huile : 
    l’analyse d’huile est un outil considéré comme très efficace dans la maintenance prédictive. En contrôlant les conditions de l’huile des machines et équipements, les techniciens peuvent déterminer la présence de contaminants, évaluer la viscosité, la présence d’eau, etc. Le principal avantage de l’analyse d’huile est que les résultats des tests initiaux servent de base pour tout nouveau matériel et maintenance.
Les différents types de maintenance prédictive

Les différents types de maintenance prédictive

Les technologies de maintenance prédictive

La maintenance prédictive est soutenue par une série de technologies avancées qui permettent de surveiller, d’analyser et de prévoir l’état des actifs industriels en temps réel. Ces technologies sont essentielles pour identifier les signaux précoces de problèmes et planifier des interventions de maintenance opportunes.
Examinons quelques-unes des principales technologies qui font partie de la maintenance prédictive.

Maintenance prédictive IoT : qu’est-ce que c’est

L’Internet des Objets (IdO) est une technologie clé qui permet la maintenance prédictive en permettant la connexion et la communication entre les appareils, les capteurs et les systèmes de gestion.

Avec l’IoT, il est possible de collecter des données en temps réel sur les conditions de fonctionnement des actifs et de les transmettre à des systèmes centralisés pour analyse et évaluation. Cette connectivité permet une surveillance continue et à distance des équipements, permettant des interventions de maintenance prédictive en fonction des conditions réelles et non seulement des programmes de maintenance prédéfinis.

Apprentissage automatique pour la maintenance prédictive

Le contexte actuel regorge de données et souvent de vastes flux d’informations opérationnelles restent sous-utilisés. C’est là que le «Machine Learning» intervient pour transformer ces données inutilisées en informations utiles sur la santé et les performances de l’équipement.
Le machine learning joue un rôle crucial dans la maintenance prédictive, permettant aux systèmes d’apprendre à partir des données historiques et en temps réel pour identifier des modèles et des tendances significatifs. En utilisant des algorithmes de machine learning, il est possible d’analyser de grands volumes de données provenant de capteurs et de dispositifs de surveillance pour détecter des anomalies et prédire l’apparition de pannes imminentes.

L’aspect le plus convaincant de l’apprentissage automatique dans la maintenance prédictive est son adaptabilité. Ces modèles prédictifs peuvent être entraînés pour s’adapter aux changements dans les conditions opérationnelles et améliorer continuellement les performances du système de maintenance prédictive.

IA pour la maintenance prédictive

L’intelligence artificielle (IA) est utilisée dans la maintenance prédictive pour améliorer l’efficacité de l’analyse des données et des prévisions de pannes.
En utilisant des algorithmes avancés d’apprentissage automatique et de réseaux neuronaux artificiels, l’IA est capable d’identifier des modèles complexes dans les données et de fournir des prédictions plus précises sur l’état des actifs et sur la probabilité de pannes futures. De plus, l’IA peut être utilisée pour optimiser les stratégies de maintenance, en suggérant des interventions prioritaires et en optimisant les ressources disponibles.

Le rôle du cloud et des jumeaux numériques dans la maintenance prédictive

Dans la maintenance prédictive, le jumeau numérique et le cloud computing jouent un rôle crucial en permettant le stockage, le traitement et l’analyse des données sur des plates-formes évolutives et flexibles.
Le cloud offre la possibilité de stocker de grandes quantités de données provenant de capteurs et de dispositifs de surveillance de manière sécurisée et accessible depuis n’importe quel emplacement.

Les jumeaux numériques intégrés à la technologie IoT, quant à eux, sont des modèles virtuels des actifs physiques qui permettent de simuler et de surveiller leur comportement en temps réel.

L’intégration entre le cloud et les jumeaux numériques permet de créer des environnements de maintenance prédictive hautement efficaces et basés sur les données, qui améliorent la capacité à anticiper et à prévenir les pannes et optimisent les opérations de maintenance dans leur ensemble.

Comment mettre en œuvre un programme de maintenance prédictive : meilleures pratiques

Chaque actif à entretenir nécessitera un programme de maintenance sur mesure, mais voici quelques bonnes pratiques à suivre : 

  • vérifier la disponibilité du budget : avant d’approuver le programme de maintenance, il est nécessaire que ce qui est prévu soit réalisable avec les ressources financières disponibles. Il est donc indispensable de collaborer avec les professionnels responsables des aspects financiers et avec le client pour vérifier que le programme est économiquement viable ;
  • identifier les actifs critiques : 
    cette étape vise à identifier les ressources nécessitant une maintenance prédictive, car elles sont plus coûteuses que d’autres ou plus délicates ;
  • créer une base de données : 
    toutes les données historiques disponibles peuvent être utiles pour une analyse prédictive. Ces données peuvent en effet être utilisées pour établir les éventuels modes de défaillance auxquels la ressource spécifique pourrait être soumise et pourraient également être utiles lors du développement de la première version des algorithmes prédictifs ;
  • analyser et établir les modes de défaillance : 
    une fois les ressources critiques identifiées, elles seront analysées et pour chacune, les modes de défaillance les plus courants et les plus probables seront identifiés afin de pouvoir agir pour les éviter ;
  • implémenter des capteurs et des dispositifs de surveillance : 
    une fois les modes de défaillance clairs, il est possible d’agir pour les prévenir. Pour ce faire, les dispositifs et technologies adaptés au cas spécifique seront sélectionnés, parmi ceux que nous avons vus dans le paragraphe précédent et d’autres solutions offertes par le marché des technologies en constante évolution. Parmi les solutions les plus avancées, on trouve la technologie IoT, qui permet la communication entre les machines, les solutions logicielles et la technologie cloud, aidant à collecter et à analyser d’énormes quantités de données ;
  • développer des algorithmes prédictifs : 
    à cette étape, les techniciens spécialisés se chargeront de développer des algorithmes de maintenance prédictive basés sur les mesures des capteurs et d’autres données utiles collectées.
Flux de travail de maintenance prédictive

Flux de travail de maintenance prédictive

La phase de maintenance d’un bien et de ses composants est l’une des plus exigeantes, longues et parfois même coûteuses.

Il est certainement toujours utile, voire indispensable, d’utiliser un logiciel professionnel pour faire en sorte que le travail de maintenance donne des résultats efficaces. Je vous recommande donc d’essayer par vous-même le logiciel de gestion des installations qui vous permettra de planifier les maintenances, de suivre les activités et de gérer les problèmes sur une seule plateforme.

 

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