En quelques années, la maintenance prédictive a envahi et révolutionné le secteur de l’IoT. Définition, outils, applications… Découvrez l’essentiel de ce qu’il faut savoir sur cette technique de détection des pannes.
La maintenance prédictive consiste à anticiper les défaillances à venir sur un équipement, un objet, un système, etc. Concrètement, il s’agit d’aller au-devant d’une panne ou d’un dysfonctionnement grâce au cumul d’un ensemble de données. En plein essor ces dernières années, la maintenance prédictive présente plusieurs avantages. Elle évite, par exemple, l’immobilisation d’un système de production en panne (avec les répercussions financières qui en découlent). Elle permet, surtout, d’anticiper ces pannes et offre la possibilité d’intervenir en évitant une réparation beaucoup plus coûteuse. Avec le prédictif, les coûts de maintenance sont réduits de 10 à 40% et le nombre de pannes divisé de moitié, rapporte le cabinet McKinsey.
Avant que la maintenance prédictive ne devienne un élément clé de l’industrie 4.0, d’autres types de maintenance ont prévalu. La première est la maintenance curative, aussi appelée maintenance corrective ou réactive, qui consistait à intervenir sur une machine une fois qu’une panne survenait. Ensuite a été adoptée la maintenance préventive, dont l’objectif était de changer les pièces avant qu’une panne ne puisse intervenir. Avec la maintenance prédictive, la panne est anticipée dès que des signes avant-coureurs se font ressentir sur la machine, ce qui permet de changer les pièces au bon moment et de réduire les coûts en changeant des pièces inutilement.
La maintenance préventive se base sur l’estimation du cycle de vie d’un équipement. Des actions y sont effectuées régulièrement pour assurer son entretien dans la durée. Ce type de maintenance s’appuie sur la maxime « mieux vaut prévenir que guérir ». La maintenance prédictive permet, grâce à des capteurs IoT, d’analyser la machine pour suivre en temps réel son état et de procéder à des réparations en temps voulu.
Les vibrations constituent l’un des principaux paramètres de détection d’une défaillance ou d’un dysfonctionnement. Dans le secteur industriel, la plupart des entreprises disposent de machines conçues pour pouvoir fonctionner sans vibration. De ce fait, la surveillance vibratoire permet d’identifier très rapidement un dysfonctionnement sur une machine, des vibrations anormales ressenties sur la machine annonçant une panne à venir.
D’autres paramètres peuvent également être suivis, comme la température, la pression des machines ou le son. En optant pour une maintenance prédictive, l’entreprise a la possibilité de détecter le défaut de sa machine avant sa manifestation et d’intervenir avant que la panne ne se produise.
La maintenance prédictive domine particulièrement le marché de l’industrie car elle s’applique notamment aux machines tournantes. La crise sanitaire du coronavirus a par ailleurs accéléré le déploiement de la maintenance prédictive dans l’industrie, afin d’éviter aux techniciens de se déplacer inutilement.
Ce sont les outils analytiques qui permettent de détecter les anomalies annonciatrices de pannes dans les données relevées par les capteurs. L’intelligence artificielle est ainsi essentielle au bon fonctionnement de la maintenance prédictive. Elle est à l’origine de la réduction de coûts. « Les services chargés de la maintenance sont parfois à l’origine de 60% des dépenses opérationnelles. Notre ambition est de réduire ces dépenses en utilisant l’intelligence artificielle pour analyser les données », explique Lukas Baur, vice-président de TeamViewer, éditeur du logiciel de contrôle à distance du même nom.
Le machine learning est une branche de l’intelligence artificielle qui permet, grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique, d’analyser des données et de diagnostiquer des pannes à un stade précoce. Il s’agit de la technologie d’IA utilisée dans la maintenance prédictive (lire notre article : Pour assurer la maintenance prédictive, l’IoT passe à l’IA). L’éditeur français spécialisé dans l’IA at the edge Cartesiam a développé NanoEdge AI Studio V2, une plateforme qui simplifie la création de bibliothèques machine learning afin d’aider ses clients à qualifier des événements sur leurs machines de manière à pouvoir intervenir encore plus précisément.
Source : https://bit.ly/3a25fua
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