La maintenance prédictive se nourrit de la réalité du terrain en temps réel, c’est-à-dire qu’elle se base sur les données machines en fonctionnement générées par des capteurs placés directement sur les machines – mais cela ne s’arrête pas là.
Au lieu d’être simplement alerté d’un seuil limite dépassé ou d’une panne, la maintenance prédictive vous permet d’utiliser les données machines récoltées en temps réel pour prédire une anomalie avant même que celle-ci arrive, et ainsi vous laisser le confort d’anticiper les situations lourdes de conséquences financières et opérationnelles.
Comment est-ce possible ? Les données générées par les capteurs sur chaque machine sont directement remontées et traitées par un algorithme de machine learning qui établit une comparaison entre le modèle de données de référence (qui correspond au modèle de comportement normal de la machine) et le modèle de données en temps réel.
Dès qu’un écart significatif est constaté entre le modèle et les données réelles, un signal est envoyé au responsable de production et/ou aux techniciens responsables de la machine afin de les informer du risque de panne. Le diagnostic est clair et précis : la ou les pièces concernées par l’anomalie de fonctionnement sont identifiées ainsi que les causes probables.
Ce type de maintenance est facilité par des outils de business analytics industriels, qui permettent de traduire les signaux envoyés par l’algorithme de machine learning en diagnostics et KPIs clairs et précis sur un dashboard.
Avec la maintenance prédictive, on dépasse rapidement les avantages financiers de la maintenance préventive : elle permet d’éviter les interventions trop rapprochées et pas nécessaires, de déclencher des opérations de maintenance seulement quand nécessaire pour éviter une panne détectable en avance. C’est la fin des arrêts machines imprévus et la réduction des coûts de maintenance au niveau optimal.
Pour mettre en place la maintenance prédictive dans votre usine, deux types d’actions sont à prévoir :
1. Vérifier la possibilité d'exploiter vos données machines actuelles
Vérifier la pertinence des données générées par les capteurs déjà présents pour connaître le potentiel de maintenance prédictive. Quelles sont les données générées ? Ordre de grandeur suffisant et pertinent pour les KPIs visés ? Si oui ok, si non des capteurs supplémentaires peuvent être placés à des endroits stratégiques / recommandés par les experts pour récolter les données en temps réel de l’état de fonctionnement de votre parc machine.
2. Choisir un outil de business analytics industriel
Pour pouvoir exploiter les données générées par les capteurs, vous aurez besoin d’un outil intégrant une bibliothèque d’algorithmes de machine learning pour anticiper les anomalies de fonctionnement et les retranscrire en langage compréhensible par le responsable maintenance ainsi que son équipe de techniciens.
Il est aussi pertinent de s’intéresser aux différentes applications possibles, et donc aux solutions adaptées à votre besoin : avez-vous besoin d’analyser l’entièreté de votre usine, ou souhaitez-vous cibler certains points critiques pour améliorer des KPIs précis ? Vous pourriez par exemple vous concentrer sur :
Vous vous sentez prêt(e) à passer à l’étape supérieure et à upgrader votre manière d’entretenir votre parc machine pour gagner en efficience énergétique et en productivité ?
Pour vous aider à vous poser les bonnes questions et être guidé dans cette étape importante, téléchargez notre guide Industrie 4.0 : Comment déployer un outil de maintenance prédictive sur sa ligne de production
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