La maintenance prédictive est une stratégie axée sur les données, l'intelligence artificielle et les capteurs pour prévoir les défaillances potentielles avant qu'elles ne se produisent. Au lieu de s'appuyer sur des intervalles de maintenance fixes ou de simplement réagir aux pannes, les machines et les systèmes sont surveillés en permanence et en temps réel. Des données clés, comme les vibrations, la température, la pression ou le nombre de cycles, sont collectées par des capteurs, analysées par des algorithmes IA et transformées en informations exploitables.
Par cette approche, les entreprises détectent à un stade précoce les anomalies, l'usure ou les écarts insidieux. Par exemple, les cylindres pneumatiques, les entraînements électriques ou les compresseurs peuvent être surveillés en permanence, le système déclenchant des alertes bien avant qu'un dysfonctionnement n'entraîne un temps d'arrêt imprévu. Résultat : une maintenance ciblée et conditionnelle au lieu de réparations réactives et coûteuses.
En bref, la maintenance prédictive fait évoluer la maintenance de simple facteur de coût à réel avantage stratégique. Avec l'IA au cœur, les constructeurs peuvent stimuler la productivité, réduire les risques et rester compétitifs à l'ère de l'industrie 4.0.
La surveillance continue de l'état des machines et des systèmes permet de détecter assez tôt les événements critiques ou les écarts insidieux. Les capteurs intégrés aux machines et aux systèmes collectent des données qui sont ensuite transmises au système ou à l'intelligence artificielle.
À partir de valeurs et des calculs, l'IA propose des mesures de maintenance et de réparation adéquates.
Predictive maintenance is the key to reducing downtime, cutting costs, and boosting equipment performance. But without the right tools and strategy, manufacturers risk unexpected failures, inefficient repairs, and lost productivity.
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La concurrence (mondiale) galopante, la pression croissante sur les coûts, la pénurie massive de main-d'œuvre qualifiée et l'industrie 4.0 ne constituent qu'une partie des défis auxquels les entreprises manufacturières sont aujourd'hui confrontées. À cela s'ajoutent les défis du quotidien comme la maintenance et l'entretien des machines et des systèmes.
Pour rester performantes, les entreprises manufacturières doivent s'adapter rapidement et avec souplesse. Les concepts de maintenance classiques englobant les réparations réactives ou les intervalles de maintenance fixes, ne sont plus suffisants pour relever les défis actuels. Elles entraînent souvent des coûts inutiles, une exploitation inefficace des ressources et des immobilisations imprévues.
La maintenance prédictive constitue une solide alternative. En associant les données des capteurs et laes algorithmes de l'IA, les entreprises obtiennent des informations en temps réel sur l'état des machines et des composants. Elles peuvent ainsi identifier assez tôt les anomalies et l'usure afin d'appliquer des mesures ciblées avant la survenue des défaillances. Au lieu de remplacer des pièces trop tôt ou de réagir trop tard, la maintenance se révèle conditionnelle et économique.
Les avantages vont bien au-delà de la prévention des immobilisations. La maintenance prédictive permet de prolonger la durée de vie des machines, de réduire les stocks de pièces détachées et d'optimiser le déploiement du personnel. De plus, l'énergie et les ressources matérielles sont exploitées plus judicieusement, ce qui contribue à la réalisation des objectifs de développement durable.
Les entreprises bénéficient ainsi d'une productivité accrue, d'une plus grande transparence et d'un avantage concurrentiel décisif. Grâce à la maintenance prédictive fondée sur l'IA, les constructeurs ne se contentent pas de réagir aux problèmes, mais bâtissent activement l'avenir de leur production.
Une seule minute d'immobilisation imprévue peut coûter jusqu'à 10000 euros (dans une installation de production coûteuse) ! Soit 10 000 bonnes raisons de revoir et d'optimiser des concepts de maintenance devenus obsolètes. D'autant plus que la plupart des immobilisations imprévues sont dues à la défaillance de composants comme les cylindres pneumatiques et sont aisément évitables avec la maintenance prédictive.
L'intelligence artificielle est la clé de voûte de la maintenance prédictive dans l'industrie manufacturière. Alors que les capteurs fournissent des données brutes comme la pression, les vibrations ou la température, ce sont les algorithmes IA qui décèlent les modèles et les corrélations cachés. Les modèles d'apprentissage automatique analysent en permanence les flux de données entrants, les comparent aux valeurs historiques et identifient les moindres écarts susceptibles d'indiquer une usure ou une défaillance.
La véritable force de l'IA réside dans sa capacité à apprendre et à s'adapter. À chaque cycle, les algorithmes s'affinent, de même que les prédictions s'améliorent avec le temps. Au lieu de simplement réagir aux alarmes, les entreprises reçoivent des recommandations exploitables sur le composant à risque, sur les dates d'entretien et sur les moyens d'éviter les immobilisations.
Cette approche proactive transforme la maintenance en un outil stratégique. Les pannes sont évitées, les pièces de rechange organisées "juste à temps" et les ressources de maintenance déployées précisément là où elles sont nécessaires. L'IA transforme la maintenance prédictive, la faisant passer de concept théorique à solution pratique et évolutive qui stimule l'OEE, réduit les coûts et accroît la compétitivité.