La maintenance prédictive : définition, avantages et implémentation

Dans un monde où la compétitivité est de plus en plus forte, les entreprises cherchent constamment à optimiser leurs processus, la rentabilité des machines et à réduire leurs coûts. C’est pourquoi la mise en place d’un plan de maintenance prédictive est une étape fondamentale.

La maintenance prédictive des machines s’impose alors comme une solution innovante pour améliorer la performance des équipements industriels. Mais en quoi consiste vraiment la maintenance prédictive et quels sont ses avantages ?

Qu’est-ce que la maintenance prédictive

Contrairement à la maintenance corrective (réparation après panne) ou préventive (interventions planifiées à intervalles réguliers), la maintenance prédictive s’appuie sur l’analyse de données en temps réel pour déterminer l’état de santé d’un équipement.

En collectant et en analysant des données issues de différents capteurs (vibrations, température, pression, etc.), il est possible d’identifier les signes avant-coureurs d’une défaillance et d’agir en conséquence.

En savoir plus sur les différents types de maintenance industrielle.

Comment fonctionne la maintenance prédictive ?

La maintenance prédictive est une approche révolutionnaire de la gestion des équipements qui aide à anticiper les pannes plutôt que de simplement y réagir.

Ainsi au lieu d’effectuer des entretiens à intervalles réguliers (maintenance préventive) ou d’attendre qu’une panne survienne (maintenance corrective), la maintenance prédictive s’appuie sur des données en temps réel. Aussi cela permet de prédire quand un équipement risque de tomber en panne

Avantages de la maintenance prédictive

Réduction des coûts de maintenance. En évitant les pannes inattendues et en optimisant la planification des interventions, la maintenance prédictive permet de réduire considérablement les coûts. En outre ces coûts peuvent être liés aux réparations, aux pièces de rechange et aux heures supplémentaires.

Augmentation de la disponibilité des équipements. En identifiant les problèmes avant qu’ils ne deviennent critiques, la maintenance prédictive limite les temps d’arrêt. Elle garantit également une meilleure disponibilité des équipements de production.

Amélioration de la productivité. Grâce à une meilleure connaissance de l’état des équipements, il est possible d’optimiser les processus de production et d’augmenter la productivité.

Amélioration de la sécurité. En détectant les anomalies potentiellement dangereuses, la maintenance prédictive contribue à réduire les risques d’accidents. D’ailleurs cela améliore aussi les conditions de travail.

Optimisation des coûts. En évitant les pannes inattendues et en planifiant les interventions de maintenance de manière optimale, les entreprises réalisent des économies substantielles sur les coûts de réparation et de remplacement des pièces.

Amélioration de la fiabilité des équipements. En surveillant en continu l’état des équipements, la maintenance prédictive permet d’identifier les problèmes potentiels avant qu’ils ne dégénèrent. Ce qui augmente ainsi la durée de vie utile des actifs.

Méthodes et outils utilisés en maintenance prédictive

L’accélération de la digitalisation des ateliers industriels a grandement participé au succès de la maintenance prédictive. Notamment par l’utilisation de capteurs pour la collecte de données en temps réel.

En effet les données collectées sont analysées par de puissants algorithmes d’apprentissage automatique. Ces derniers facilitent donc l’identification des patterns complexes pour discerner les anomalies.

Parmi les méthodes les plus souvent utilisées, on retrouve :

  • Analyse vibratoire : En mesurant les vibrations des machines, il est possible de détecter des déséquilibres, des défauts d’alignement ou des problèmes de roulements.
  • Thermographie : Une caméra thermique permet de visualiser les écarts de température et de détecter des surchauffes, des fuites ou des défauts d’isolation.
  • Analyse d’huile : L’analyse de l’huile utilisée dans les équipements permet de détecter la présence de particules métalliques, de produits de dégradation ou de contaminants.
  • Analyse acoustique : L’écoute des sons émis par les machines permet de détecter des bruits anormaux qui peuvent signaler un problème.
  • Modélisation et simulation : Des modèles numériques permettent de simuler le comportement des équipements et de prédire leur durée de vie.

Parmi les outils indispensables pour mettre en place ses méthodes d’analyses, on retrouve donc :

  • L’ensemble des IoT : Ils sont les premiers maillons de la chaîne de la maintenance prédictive. Ils facilitent la collecte en continu des données sur l’état des équipements. On distingue différents types de capteurs : capteurs vibratoires, thermiques, de pression, acoustiques, d’huile…
  • Les logiciels de traitements des données : les logiciels jouent un rôle central en centralisant les données collectées par les capteurs et en les analysant pour détecter les anomalies. Ils offrent de nombreuses fonctionnalités : traitement des données en temps réel, études statistique, apprentissage automatique…

Exemple d’application de maintenance prédictive 

Afin de bien comprendre la différence entre la maintenance classique et la maintenance prédictive, voici quelques exemples concrets : 

Il est vrai que la maintenance prédictive trouve des applications dans de nombreux secteurs industriels :

  • Industrie manufacturière:
    • Machines-outils: Surveillance des vibrations pour détecter un déséquilibre ou une usure prématurée des roulements.
    • Chaînes de production: Analyse de la consommation énergétique pour identifier des inefficacités ou des composants défectueux.
  • Aéronautique:
    • Moteurs d’avion: Surveillance des paramètres de fonctionnement pour détecter des anomalies et planifier les révisions.
    • Systèmes de navigation: Analyse des données de vol pour identifier des composants défaillants avant qu’ils ne causent un incident.
  • Énergie:
    • Éoliennes: Surveillance des vibrations pour détecter des problèmes de pales ou de roulements.
    • Centrales électriques: Analyse des paramètres de fonctionnement pour optimiser la maintenance et réduire les coûts.
  • Transport:
    • Flotte de véhicules: Surveillance de l’état des pneus, des freins et d’autres composants pour optimiser la maintenance et réduire les risques d’accidents.
  • Bâtiment:
    • Systèmes de climatisation: Surveillance de la consommation énergétique et de la température pour optimiser le fonctionnement et réduire les coûts.

La maintenance avec Aquimaint et Aquiweb

Le MES apporte une meilleure efficacité dans la mise en place d’un plan de maintenance. Par ailleurs le logiciel MES se couple efficacement avec un module de GMAO intégré :

  • Meilleure identification des causes d’arrêt récurrentes avant une panne bloquante
  • Anticipation des problèmes, des pannes
  • Aide à la mise en place d’une maintenance prévisionnelle en disposant d’une base de données des causes d’arrêts,
  • Meilleure qualification des opérations de maintenance préventive ou curative,
  • Gains financiers sur la maintenance (identification plus facile et plus rapide des machines qui coutent chère sans attendre les rapports de fin de mois ou d’année)

Les défis à relever

  • Mise en œuvre: La mise en place d’un système de maintenance prédictive nécessite des investissements importants en termes de matériel (capteurs, logiciels) et de compétences (analyse de données, intelligence artificielle).
  • Qualité des données: La qualité des données collectées est essentielle pour la fiabilité des prédictions. Il est donc important de s’assurer que les capteurs sont bien installés et que les données sont correctement traitées.
  • Complexité des algorithmes: Les algorithmes d’intelligence artificielle utilisés pour analyser les données peuvent être complexes à mettre en œuvre et à maintenir.

En conclusion, la maintenance prédictive représente une avancée majeure dans le domaine de la maintenance industrielle. Par conséquent en permettant d’anticiper les pannes et d’optimiser les interventions, elle contribue à améliorer la performance des équipements, à réduire les coûts et à augmenter la sécurité.