Optimisation de la gestion des équipements grâce à la maintenance prédictive

La maintenance prédictive révolutionne la gestion des équipements industriels en permettant d'anticiper les pannes et d'optimiser les interventions. Grâce à l'intelligence artificielle et à l'analyse des données, cette approche offre des avantages significatifs en termes de réduction des coûts et des temps d'arrêt. Découvrons comment cette technologie transforme l'industrie et les bénéfices qu'elle apporte.

📊 Chiffre clé

Selon une étude de Senseye, les industries manufacturières subissent en moyenne 27 heures d'arrêt par mois, ce qui représente un coût horaire de 450 000 euros. La maintenance prédictive permet de réduire significativement ces coûts en anticipant les défaillances des équipements.

Des avancées significatives dans la maintenance prédictive

L'IA au cœur de la maintenance prédictive

L'intelligence artificielle joue un rôle clé dans le bon fonctionnement de la maintenance prédictive. Elle est à l'origine des réductions de coûts permises par cette approche. "Les services de maintenance représentent parfois jusqu'à 60% des dépenses opérationnelles. Notre objectif est de diminuer ces dépenses en exploitant l'IA pour analyser les données", explique Lukas Baur, vice-président de TeamViewer, éditeur de la solution de contrôle à distance éponyme. Le machine learning, une branche de l'IA, permet d'analyser de grandes quantités de données à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique. Il est ainsi capable de diagnostiquer des anomalies et des défaillances à un stade précoce. C'est la technologie d'IA la plus utilisée en maintenance prédictive. L'éditeur français Cartesiam, spécialisé dans l'IA embarquée, a développé NanoEdge AI Studio V2, une plateforme simplifiant la création de modèles de machine learning. Elle aide les industriels à qualifier précisément les événements survenant sur leurs machines afin d'intervenir au plus juste.

Une évolution progressive des pratiques de maintenance

Avant l'avènement de la maintenance prédictive, d'autres types de maintenance ont prévalu dans l'industrie :

• La maintenance curative (ou corrective) consistait à réparer une machine une fois la panne survenue.
• La maintenance préventive avait pour but de remplacer préventivement des pièces avant qu'une défaillance ne se produise.

Avec la maintenance prédictive, la panne est anticipée dès l'apparition de signaux faibles captés sur l'équipement. Cela permet de changer les composants au bon moment et de réduire les coûts en évitant des remplacements inutiles.

Maintenance prédictive vs préventive

La maintenance préventive se base sur une estimation de la durée de vie des équipements. Des opérations régulières y sont menées pour assurer leur bon fonctionnement sur le long terme. Elle s'appuie sur le principe "mieux vaut prévenir que guérir". La maintenance prédictive permet, grâce à des capteurs IoT, d'analyser en continu l'état des machines pour détecter en temps réel les signes de défaillance imminente. Des réparations peuvent alors être déclenchées au moment opportun.

Des bénéfices économiques avérés

La maintenance prédictive génère des économies substantielles pour les entreprises industrielles. D'après Praxedo, éditeur de logiciels pour la gestion des interventions, ces gains découlent de plusieurs facteurs :

• Diminution des pannes et donc des temps d'immobilisation des équipements
• Allongement de la durée de vie des machines
• Amélioration de la fiabilité des équipements et optimisation de la production
• Meilleure gestion des stocks de pièces détachées
• Réduction globale des coûts de maintenance

Une étude menée en 2017 par le cabinet Vanson-Bourne révèle que chaque heure d'arrêt non planifiée coûte en moyenne 250 000 dollars aux industriels. Cela souligne l'importance d'éviter au maximum les pannes.

Secteur	Coût horaire d'un arrêt machine
Automobile	1 127 700 €
Pétrole & gaz	184 700 €
Industrie lourde	157 410 €
Biens de grande consommation	19 800 €

Source : Senseye (2021)

Vibrations, température, pression : les paramètres clés

Les vibrations constituent l'un des principaux indicateurs utilisés pour détecter une défaillance ou un dysfonctionnement. La plupart des machines industrielles sont conçues pour fonctionner sans vibration. Une surveillance vibratoire permet donc d'identifier rapidement un problème, des vibrations anormales annonçant souvent une panne à venir. D'autres paramètres comme la température, la pression ou encore le son émis peuvent également être suivis pour anticiper les défaillances. En optant pour une maintenance prédictive, l'entreprise peut ainsi détecter très tôt les défauts et intervenir avant que la panne ne survienne.

Un fort impact dans l'automobile et l'industrie

L'enquête 2021 de Senseye montre que l'automobile est le secteur le plus affecté par les arrêts machines, avec en moyenne 29h de production perdue par mois, pour un coût horaire estimé à 1,1 million d'euros. Pour 67% des constructeurs automobiles interrogés, la maintenance prédictive est devenue un objectif stratégique, d'autant plus avec l'essor des véhicules connectés qui génèrent de nombreuses données exploitables. L'industrie manufacturière est également un terrain de prédilection pour la maintenance prédictive, en particulier pour les machines tournantes. La crise sanitaire a d'ailleurs accéléré son déploiement afin d'éviter les déplacements inutiles de techniciens. Selon l'étude de Senseye, plus de 72% des grandes entreprises industrielles considèrent désormais la maintenance prédictive comme un enjeu stratégique. Une sur cinq a même constitué une équipe dédiée en interne pour mener des projets dans ce domaine.

Ascenseurs connectés : vers une sécurité optimale

Avec l'IoT et la maintenance prédictive, il devient possible de réparer une panne d'ascenseur avant même qu'elle ne se produise. Les principaux acteurs du marché se sont lancés dans une course aux services prédictifs pour leurs équipements, avec des ascenseurs toujours plus connectés et liés à l'IA. L'objectif : résoudre les problèmes de manière proactive pour assurer une sécurité maximale aux usagers.

L'évolution de la maintenance prédictive avec l'IA

L'intelligence artificielle (IA) transforme profondément le domaine de la maintenance prédictive, en permettant une surveillance plus fine et une prédiction plus précise des défaillances des équipements industriels. L'analyse avancée des données issues des capteurs connectés ouvre de nouvelles perspectives pour optimiser la maintenance et réduire les coûts.

L'IA au cœur des systèmes modernes de maintenance prédictive

Les techniques d'apprentissage automatique (machine learning) et d'apprentissage profond (deep learning) sont désormais au cœur des solutions de maintenance prédictive. Des plateformes comme NanoEdge AI Studio V2 de Cartesiam facilitent la création de modèles prédictifs spécifiques à chaque type d'équipement, sans nécessiter de compétences poussées en science des données. Concrètement, les algorithmes d'IA analysent en continu les données de fonctionnement remontées par les capteurs : vibrations, température, pression, débit, etc. En détectant des anomalies subtiles et des tendances à long terme invisibles à l'œil nu, l'IA est capable de prédire les pannes plusieurs jours ou semaines à l'avance. Cela permet de planifier au mieux les opérations de maintenance, en intervenant au bon moment, avant que les problèmes ne dégénèrent.

Des bénéfices multiples pour les industriels

La maintenance prédictive pilotée par l'IA promet des gains significatifs en termes de :

• Disponibilité des équipements : en évitant les pannes et les arrêts non planifiés
• Durée de vie des machines : en détectant l'usure précoce des composants critiques
• Réduction des coûts : moins d'interventions lourdes et de pièces à remplacer
• Sécurité et conditions de travail : en minimisant les risques de défaillance

Selon une étude récente de Senseye, les gains potentiels sont énormes. Une heure d'arrêt non planifié coûte en moyenne 1,1 million d'euros par heure dans l'automobile et 170 000 euros dans l'industrie lourde. Sans surprise, 72% des grands groupes industriels considèrent désormais la maintenance prédictive comme un objectif stratégique.

L'importance d'une approche globale

Pour tirer le meilleur parti de l'IA, la maintenance prédictive doit s'inscrire dans une démarche globale combinant :

• Des capteurs communicants bien positionnés sur les équipements à surveiller
• Une plateforme IoT robuste pour collecter, transmettre et stocker les données
• Des outils d'analyse avancée basés sur le machine learning et le deep learning
• Des processus et compétences pour exploiter les insights fournis par l'IA

Les entreprises les plus matures mettent en place des équipes pluridisciplinaires dédiées, alliant expertise métier et compétences data. Elles développent aussi des partenariats avec des acteurs spécialisés comme Cartesiam pour accélérer leurs projets. A l'heure de l'industrie 4.0, l'IA s'impose comme un atout majeur pour faire de la maintenance prédictive un véritable levier de performance et de compétitivité. En anticipant intelligemment les défaillances, elle contribue à optimiser les coûts, la disponibilité et la longévité des équipements industriels. Une révolution qui ne fait que commencer.

Impact économique et stratégique de la maintenance prédictive

La maintenance prédictive est une technique de plus en plus prisée dans le secteur industriel pour optimiser la gestion des équipements. En utilisant la puissance des données, de l'analyse prédictive et de l'intelligence artificielle, elle permet d'anticiper les pannes et défaillances avant qu'elles ne surviennent.

Un impact économique majeur pour les entreprises

Les avantages économiques de la maintenance prédictive sont multiples pour les industriels. En 2021, une étude du cabinet Senseye a montré l'ampleur des pertes liées aux arrêts machines non planifiés :

• En moyenne 27 heures d'arrêt par mois
• Un coût moyen de 450 000€ par heure d'arrêt

L'impact est encore plus marqué dans certains secteurs comme l'automobile, avec en moyenne 29 heures d'arrêt par mois pour un coût horaire de 1,1 million d'euros. Les enjeux financiers sont donc colossaux. La maintenance prédictive offre une réponse à ces problématiques en permettant de :

• Diminuer le nombre et la durée des pannes
• Allonger la durée de vie des équipements
• Améliorer la fiabilité et les performances des machines
• Optimiser la gestion des pièces de rechange et des stocks
• Réduire globalement les coûts de maintenance

Une priorité stratégique pour 67% des entreprises

Face à ces enjeux, la maintenance prédictive s'impose comme un axe majeur de développement. Selon l'étude Senseye, elle est devenue un objectif stratégique pour 67% des entreprises industrielles interrogées, notamment dans le secteur automobile. Au-delà de l'aspect purement économique, l'anticipation des défaillances permet aussi d'améliorer la sécurité des équipements et des opérateurs. C'est un argument supplémentaire pour déployer ces solutions prédictives de façon prioritaire.

L'intelligence artificielle comme levier clé

Si la maintenance prédictive n'est pas un concept nouveau, elle prend aujourd'hui une nouvelle dimension grâce aux technologies d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique (machine learning). Des éditeurs comme Cartesiam proposent par exemple des plateformes spécialisées comme NanoEdge AI Studio V2 qui simplifient la création de modèles prédictifs. Ces outils analysent en continu les données des capteurs IoT installés sur les machines pour détecter les signes avant-coureurs de panne. L'IA rend ainsi la maintenance prédictive plus accessible et plus précise, en s'adaptant aux spécificités de chaque équipement surveillé. Elle promet des gains encore plus significatifs en termes de performance et de coûts.

"Notre ambition est de réduire les dépenses de maintenance en utilisant l'IA pour analyser les données des équipements." Lukas Baur, vice-président de TeamViewer

Bilan et perspectives

En combinant capteurs connectés, analyse de données et intelligence artificielle, la maintenance prédictive offre aux industriels un outil puissant pour optimiser leurs opérations. Les bénéfices sont tangibles en termes de productivité, de maîtrise des coûts et de sécurité. Si certains freins subsistent, comme le coût initial des équipements IoT et des solutions logicielles, le retour sur investissement est aujourd'hui démontré. Nul doute que la maintenance prédictive a un rôle clé à jouer dans l'industrie du futur et sa transition vers plus d'efficacité et de durabilité.

Technologies et outils clés pour une maintenance prédictive efficace

Les technologies de l'Industrie 4.0 jouent un rôle clé dans l'efficacité de la maintenance prédictive moderne. Les capteurs IIoT (Internet industriel des objets) et les plateformes logicielles basées sur l'intelligence artificielle et le machine learning sont au cœur de cette révolution.

Les capteurs IIoT, yeux et oreilles de la maintenance prédictive

La première étape essentielle consiste à collecter des données précises et en temps réel sur l'état des équipements industriels. C'est là qu'interviennent les capteurs IIoT, véritable système nerveux de l'usine connectée. Reliés au réseau, ils mesurent en continu de nombreux paramètres :

• Vibrations
• Température
• Pression
• Force exercée
• Couple des pièces en rotation
• Son

Toutes ces données sont envoyées vers des serveurs ou le cloud pour être analysées par des solutions logicielles dédiées. Les capteurs peuvent collecter les données pendant la production, lors d'phases de surveillance hors production ou de manière historique à des dates précises.

L'IA et le machine learning au service de l'analyse prédictive

Pour transformer ces gigantesques volumes de données brutes en informations exploitables, les solutions de maintenance prédictive s'appuient sur des algorithmes d'intelligence artificielle et de machine learning. L'analyse se déroule généralement en plusieurs étapes :

1. Création d'un modèle de risque à partir des données de plusieurs équipements
2. Analyse des données pour identifier des schémas récurrents
3. Développement d'un modèle prédictif anticipant l'état futur des machines

Sur la base de ces modèles, l'IA est alors capable de recommander des actions préventives pour éviter les pannes. Au fil du temps et de l'expérience, les algorithmes affinent leurs prédictions de manière autonome, c'est le principe du machine learning.

Des rapports pour planifier efficacement la maintenance

Dernière brique technologique : les solutions génèrent des rapports détaillés résumant les résultats des analyses prédictives. Véritables outils d'aide à la décision, ils incluent tableaux, graphiques, alertes et recommandations permettant aux responsables de planifier au mieux les interventions, uniquement quand c'est nécessaire. En combinant capteurs IIoT, IA, machine learning et reporting, la maintenance prédictive 4.0 permet aux industriels de réduire fortement les coûts liés aux pannes et d'optimiser la disponibilité de leurs équipements. Un levier de compétitivité et de performance environnementale majeur à l'heure de l'industrie durable.

Un avenir prometteur pour la maintenance prédictive

La maintenance prédictive s'impose comme un levier stratégique pour les entreprises industrielles, leur permettant d'optimiser la gestion de leurs équipements et de réduire les coûts liés aux pannes. Avec l'essor de l'IoT et de l'intelligence artificielle, cette technologie devrait continuer à se perfectionner, offrant des prédictions toujours plus précises et des gains d'efficacité accrus. Les entreprises qui sauront tirer parti de ces avancées seront mieux armées pour faire face aux défis de l'industrie du futur.