Digitalisation des industries

La 4e Révolution Industrielle a pour principal enjeu la création d’usines intelligentes permettant une interaction continue entre les machines et les utilisateurs et la prise en compte des données pour adapter les processus productifs aux réalités commerciales et techniques.

Pour les entreprises suisses, le passage à une industrie 4.0 devrait être gage de nouvelles opportunités principalement pour une intégration flexible des clients et une forte augmentation de la qualité et de l’efficacité de la production (DELOITTE).

Dans le domaine du dépannage et de la maintenance, la mise en place de stratégies de maintenance prédictive représente l’un des bénéfices attendus de cette numérisation de l’industrie. Selon une étude allemande, une entreprise sur trois aurait déjà mis en œuvre des projets de ce type outre-Rhin en 2021 (bearingpoint, 2021).

Tout comme la maintenance préventive, la maintenance prédictive vise à contrôler les outils de production afin d’anticiper les problèmes pour les corriger à temps. La différence entre ces deux concepts réside dans le fait que la maintenance prédictive se base sur l’utilisation des données historiques et des données en temps réel pour anticiper les problèmes avant qu’ils ne surviennent. Elle permet ainsi de réduire la fréquence de maintenance et les temps d’arrêt par des interventions mineures ne nécessitant idéalement pas d’arrêt des processus de production et corrigeant les problèmes avant qu’ils ne soient trop importants.

La mise en place d’une stratégie de maintenance prédictive

Pour garantir le succès d’une telle stratégie de maintenance, les entreprises doivent suivre certaines étapes essentielles à sa mise en place :

 

  • La fixation de l’objectif : Il s’agit de définir de façon précise sur quels actifs vont porter la prédiction. Ces actifs peuvent être tout type d’installations industrielles, telles que des pompes, des moteurs, des systèmes électriques, … Cette étape vise entre autres à établir des indicateurs permettant de mesurer la rentabilité de la stratégie de maintenance prédictive.
  • La collecte de données : La maintenance prédictive se base sur des données historiques et en temps réel pour être performante. Elle nécessite donc l’installation de capteurs permettant la mesure des paramètres à surveiller. D’autre part, il est essentiel que ces données soient collectées dans une base  centralisant les données issues de ces capteurs tout comme celles issues des opérations humaines (ex : pannes et opérations de maintenance effectuées par les techniciens).
  • L’extraction d’informations : Elle consiste à interpréter les données collectées et à les renseigner dans un système de planification et d’optimisation automatisé pour qu’elles puissent être exploitées. Des logiciels de gestion de bases de données combinés à de l’intelligence artificielle sont en mesure de faciliter ce processus. Le but est de croiser et d’analyser les données pour en tirer des conclusions sur les actions de maintenance à mener avant que les pannes n’apparaissent.

Les méthodes de surveillance de la maintenance prédictive

Pour couvrir efficacement les équipements, la maintenance prédictive se base principalement sur des équipements dotés de capteurs reliés à internet (Internet of Things – IoT) et doit donc pouvoir effectuer certaines analyses, telles que :

  • L’analyse des vibrations : Elle a pour objectif principal, la détection de problèmes liés à une défaillance de composants mécaniques et des défauts d’alignement. Elle permet aussi de collecter des données pour rendre un processus plus performant.
  • L’analyse des ultrasons : Grâce à des capteurs qui transforment les sons en données audios ou numériques, des défaillances de systèmes électriques, de valves et des fuites peuvent être détectées.
  • L’analyse infrarouge ou l’imagerie thermique : Elle sert notamment à mesurer, grâce à la lumière, les variations de température des équipements électriques et mécaniques tels que les roulements, les moteurs électriques, …
  • Toute autre méthode permettant la mise en évidence automatisée de dysfonctionnements ou de prémisses de dysfonctionnements

Les avantages de la maintenance prédictive

Comme tous les concepts de maintenance, la maintenance prédictive, constitue une solution pour allonger la durée de vie des équipements et accroître leur retour sur investissement. En planifiant la maintenance des objets sans arrêter le processus de production, la maintenance prédictive permet aux entreprises industrielles ou agricoles d’optimiser leur temps de fonctionnement en minimisant le nombre d’heures perdues sur des opérations de maintenance préventive.

Elle a également pour avantage de réduire certains coûts liés au changement total ou partiel de l’équipement en détectant les pannes avant qu’elles ne surviennent et en évitant le changement de pièces ou composants onéreux. La maintenance prédictive peut aussi permettre la mesure des interactions entre installations pour déterminer les actions de maintenance à entreprendre afin d’augmenter la productivité globale de tout un site de production. Cette hausse de productivité serait évaluée à 25%, la réduction des coûts de maintenance à 25% et la réduction des temps d’arrêts à 70% (DELOITE).

Les limites de la maintenance prédictive

Bien que les estimations les plus optimistes indiquent que la maintenance prédictive puisse entraîner une multiplication par 10 du retour sur investissement des installations (fiixsoftware), les coûts liés à la mise en place d’une telle stratégie freinent beaucoup d’entreprises industrielles et agricoles. En effet, en plus des coûts de démarrage très élevés (ex : installation de capteurs, remplacement d’installations incompatibles, mise en réseaux et installation de logiciels…), les entreprises doivent se doter de personnels compétents et donc capables d’analyser efficacement les données présentées. D’autre part, la maintenance prédictive ne fait généralement que constater l’existence d’un problème et ne notifie pas toujours aux utilisateurs les actions à entreprendre. Finalement, les outils de maintenance prédictive peuvent conduire à des erreurs d’évaluation, car certains facteurs tels que l’âge de l’équipement ou des facteurs externes comme la météo qui influe sur la température des installations peuvent ne pas être pris en compte dans les modèles. Cette technologie peut donc constituer un véritable avantage compétitif, pour autant que l’entreprise aie clairement déterminé ses objectifs et dispose des ressources et compétences nécessaires à sa mise en œuvre. Avant de mettre en place un concept de maintenance prédictive, une étude approfondie est donc nécessaire, afin de déterminer si cette méthode apporte une réelle plus-value à l’entreprise concernée.

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