Explication de la maintenance prédictive

La maintenance prédictive (PdM) est une maintenance qui surveille les performances et l'état de l'équipement pendant le fonctionnement normal afin de réduire la probabilité de pannes. Également connue sous le nom de maintenance conditionnelle, la maintenance prédictive est utilisée dans le monde industriel depuis les années 1990.

Pourtant, en réalité, la maintenance prédictive est bien plus ancienne, bien que son histoire ne soit pas formellement documentée. Selon Control Engineering, « le début de la maintenance prédictive (PdM) a peut-être eu lieu lorsqu'un mécanicien a posé pour la première fois son oreille sur le manche d'un tournevis, a touché l'autre extrémité d'une machine et a déclaré que cela ressemblait à un roulement qui allait mal ."

L'objectif de la maintenance prédictive est la capacité de prédire d'abord quand une défaillance de l'équipement pourrait se produire (en fonction de certains facteurs), puis de prévenir la défaillance grâce à une maintenance régulière et corrective.

La maintenance prédictive ne peut exister sans la surveillance d'état, qui est définie comme la surveillance continue des machines pendant les conditions de processus pour assurer l'utilisation optimale des machines. Il existe trois facettes de la surveillance de l'état :en ligne, périodique et à distance. La surveillance de l'état en ligne est définie comme la surveillance continue des machines ou des processus de production, avec des données collectées sur les vitesses critiques et les changements de position de la broche ("Condition Monitoring of Rotating Machines", Istec International).

La surveillance périodique de l'état, qui est réalisée grâce à l'analyse des vibrations, "donne un aperçu de l'évolution du comportement vibratoire des installations" avec une analyse des tendances ("Condition Monitoring of Rotating Machines", Istec International). Enfin, la surveillance d'état à distance, comme son nom l'indique, permet de surveiller les équipements à distance, avec des données transmises pour analyse.

Avant d'établir un programme de maintenance prédictive, une organisation doit suivre plusieurs étapes, notamment :

• Analyse du besoin et de l'historique des équipements

• Examiner tous les enregistrements disponibles sur les temps d'arrêt, les défauts d'équipement, les pertes (rendement et énergie), les amendes réglementaires potentielles et la sécurité au travail

• Établir des définitions et des concepts ainsi que construire un dossier pour PdM

• Éduquer les principales parties prenantes et obtenir leur adhésion

• Compléter un inventaire de l'équipement et évaluer les conditions actuelles de l'équipement

• Sélection des équipements pour la mise en œuvre initiale du programme

• Développer les détails du système en fonction de systèmes et/ou de composants individuels

• Évaluer toute maintenance préventive ou prédictive existante

• Décider quels systèmes inclure et ce qu'il faut inspecter

• Définir la criticité du programme et établir la fréquence et le type de planning PdM

• Évaluer les ressources prévues et attribuer les rôles et les responsabilités du personnel

• Organiser le programme et l'intégrer dans le système de planification

• Éduquer et obtenir l'adhésion des opérations et de la maintenance

• Mise à niveau des équipements et formation

• Création d'un système de gestion de maintenance informatisé (GMAO)

Environ 65% du personnel de maintenance interrogé dans le cadre de l'enquête sur la maintenance prédictive de Reliable Plant 2019 a déclaré utiliser la maintenance prédictive. Lorsqu'elle est mise en œuvre et exécutée, la maintenance prédictive est la pierre angulaire d'un programme de maintenance réussi.

La différence entre la maintenance prédictive et la maintenance préventive

Bien que de nombreux programmes de maintenance utilisent un peu les deux, il existe plusieurs différences entre la maintenance prédictive et la maintenance préventive. La maintenance préventive a consisté à inspecter et à effectuer l'entretien des machines, que l'équipement ait ou non besoin d'entretien. Ce programme de maintenance est basé sur un déclencheur d'utilisation ou de temps. Par exemple, une unité de chauffage est entretenue chaque année avant l'hiver, ou une voiture nécessite un entretien programmé tous les 5 000 milles.

De plus, la maintenance préventive n'exige pas le composant de surveillance d'état que la maintenance prédictive fait. En n'exigeant pas de surveillance de l'état, un programme de maintenance préventive n'implique pas autant d'investissement en capital dans la technologie et la formation. Enfin, de nombreux programmes de maintenance préventive nécessitent une collecte et une analyse manuelles des données.

Alors que la maintenance préventive est déterminée en utilisant le cycle de vie moyen d'un actif, la maintenance prédictive est identifiée en fonction des conditions prédéfinies et prédéterminées de pièces d'équipement spécifiques, en utilisant différentes technologies. La maintenance prédictive nécessite également plus d'investissements en personnel, en formation et en équipement que la maintenance préventive, mais les gains de temps et les économies de coûts seront plus importants à long terme.

Avantages et inconvénients de la maintenance prédictive

Comme mentionné, les avantages de la maintenance prédictive sont énormes du point de vue des économies et incluent la réduction des temps d'arrêt planifiés, la maximisation de la durée de vie des équipements, l'optimisation de la productivité des employés et l'augmentation des revenus (Immerman, « L'impact de la maintenance prédictive sur la fabrication »). Un autre avantage de la maintenance prédictive est sa capacité à transformer à la fois une équipe de maintenance et une organisation, car la mise en œuvre de la PdM permet aux gestionnaires d'actifs d'améliorer les résultats et de mieux équilibrer les priorités telles que la rentabilité et la fiabilité.

L'un des principaux inconvénients de la maintenance prédictive est le temps qu'il faut pour évaluer et mettre en œuvre un programme PdM. La maintenance prédictive étant une initiative complexe, le personnel de l'usine doit être formé non seulement à l'utilisation de l'équipement, mais également à l'interprétation des analyses (ou des données).

Alors que de nombreuses organisations choisissent de former leurs employés existants à la maintenance prédictive, il existe des sous-traitants en surveillance de l'état qui se spécialisent dans l'exécution de la main-d'œuvre requise et l'analyse des résultats pour une installation. En plus des coûts de formation, la maintenance prédictive implique un investissement dans les outils et systèmes de maintenance. Ce coût a diminué au fil du temps avec l'introduction de la technologie basée sur le cloud.

Maintenance prédictive vs. Inspection des défauts

Depuis un certain temps, une grande confusion règne sur la manière appropriée d'inspecter la présence d'un mode de défaillance donné. Dois-je effectuer une sorte d'inspection sensorielle ? Dois-je effectuer une sorte d'inspection quantitative ? Dois-je appliquer une ou plusieurs technologies de surveillance des conditions ? Dois-je appliquer une combinaison de ces techniques pour maximiser la probabilité conditionnelle de trouver le défaut ?

Comment puis-je identifier la présence d'un défaut clé de manière à maximiser le temps dont mon service de planification dispose pour développer les procédures de travail, créer des bons de travail, commander les pièces et planifier et terminer le travail avant la probabilité conditionnelle de l'échec devient trop élevé ? Une explication des types d'inspections et de leur complémentarité contribue grandement à clarifier lesquelles sont les plus appropriées.

Types de techniques d'inspection des défauts

Les inspections sensorielles ont longtemps été considérées comme l'épine dorsale de tout bon programme d'inspection et travaux de maintenance. On pensait qu'envoyer quelqu'un assez souvent pour inspecter les problèmes de machines permettrait d'identifier les défauts suffisamment de temps pour atténuer les temps d'arrêt imprévus. L'inspecteur utiliserait la vue, l'ouïe et le toucher pour déterminer si quelque chose avait changé depuis la dernière inspection. Tout changement serait enregistré, signalé et étudié par un artisan lors de la prochaine panne programmée.

Bien qu'il y ait un énorme avantage à envoyer quelqu'un pour effectuer des inspections, il y a tellement de lacunes dans cette stratégie qu'elle ne devrait jamais être considérée comme l'épine dorsale du programme d'inspection. Les inspections sensorielles n'identifient généralement que les problèmes les plus évidents et les plus drastiques. Il est pratiquement impossible pour une inspection sensorielle d'identifier les défauts internes précoces des machines.

Inspections sensorielles améliorées

Des inspections sensorielles améliorées remplissent cette zone grise. Ils sont à la fois une inspection sensorielle et une mesure quantitative avec des caractéristiques de surveillance de l'état. Ces inspections utilisent des instruments tels que des radiomètres ponctuels, des lumières stroboscopiques, des stylos vibrants portables et de simples compteurs à ultrasons pour détecter les défauts plus haut sur la courbe P-F. Bien que ces outils multiplient le pouvoir des sens humains, ils ont leur limite. Ces outils simples permettent de détecter différents modes de défaillance, mais ils ne devraient pas remplacer un programme complet de surveillance de l'état.

Inspections quantitatives

Les inspections quantitatives peuvent fournir des informations utiles lorsqu'il s'agit de générer des données pour établir des tendances et déterminer la durée de vie caractéristique d'un mode de défaillance. Les inspections quantitatives ont besoin de quelqu'un pour mesurer quelque chose. Les inspections quantitatives très courantes comprennent la mesure de la température d'un joint sur une pompe ou la mesure du jeu de la plaque arrière sur une roue de pompe. Ces mesures fournissent des données au planificateur et à l'ingénieur et aident à déterminer le besoin d'une action de maintenance supplémentaire.

Lorsqu'elle est conçue correctement, une procédure d'inspection quantitative détaille les limites et les mesures généralement attendues. Toute inspection qui nécessite que quelqu'un mesure quelque chose doit avoir les valeurs minimales, maximales et typiques, avec des tâches conditionnelles définies pour le dépassement des limites. Mais une inspection quantitative effectuée à la fréquence d'inspection appropriée aura rarement une mesure qui dépasse les limites.

Maintenance prédictive en tant que technique d'inspection des défauts

La surveillance de l'état, également connue sous le nom de maintenance prédictive (PdM), est l'application de technologies de surveillance basées sur l'état, le contrôle statistique des processus ou les performances de l'équipement pour la détection précoce et l'élimination des défauts de l'équipement qui pourraient entraîner des temps d'arrêt imprévus ou des dépenses inutiles.

Et d'une manière générale, vous devez effectuer cette opération pendant que l'équipement est en fonctionnement normal, avec peu ou pas d'interruption du processus. Le but de ces outils (analyse vibratoire, thermographie infrarouge, analyse de circuit moteur, etc.) est de rechercher des défauts non détectés par les méthodes d'inspection précédemment disponibles, alors que la machine est en fonctionnement normal.

Profiter de la technologie disponible permet d'évaluer l'état des pièces et la présence de défauts jusqu'alors impossibles à détecter. Un exemple de l'avantage de ces outils dans le domaine des inspections quantitatives ou des inspections sensorielles est l'utilisation de l'analyse vibratoire pour déterminer la présence d'un défaut sur un roulement.

Auparavant, les mécaniciens et les mécaniciens de chantier s'appuyaient sur des « contrôles de levage » pour déterminer la quantité de jeu dans un roulement. Malheureusement, cette technique n'est valable que pour les défauts de roulement ayant entraîné un enlèvement de matière des pistes du roulement; ce roulement serait assez mal parti pour avoir des millièmes de pouces de jeu.

La fatigue sous la surface est facilement visible avec l'analyse des vibrations et à ce stade de la propagation de la défaillance n'a entraîné aucun enlèvement de matière des pistes. C'est l'exemple le plus courant des avantages des technologies de maintenance prédictive.

Il existe différents types de techniques d'inspection des défauts qui peuvent être appliquées sur une machine, et chacune a ses avantages et ses inconvénients. Pourtant, ces techniques ne se remplacent pas exactement les unes les autres. Chacun détermine la présence du défaut à différents endroits le long de la courbe P-F et, par conséquent, chacun donne à la fonction de planification des délais différents pour répondre au défaut.

Une analyse des modes de défaillance, des effets et de la criticité (AMDEC) peut vous aider à déterminer quelles techniques d'inspection doivent être appliquées, à quelle fréquence et avec quel degré de redondance. N'oubliez pas que l'astuce consiste à équilibrer le risque avec la rigueur. Le niveau de risque que vous êtes prêt à prendre avec un mode de défaillance donné et le montant que vous êtes prêt à payer pour l'inspection déterminent la stratégie appropriée.

Technologies de maintenance prédictive

Comme son nom l'indique, l'objectif de la maintenance prédictive est de prédire quand la maintenance est nécessaire. Bien qu'il n'y ait pas de Magic 8-Ball, il existe plusieurs dispositifs et techniques de surveillance de l'état qui peuvent être utilisés pour prédire efficacement les pannes, ainsi que pour fournir un avertissement avancé pour la maintenance à l'horizon.

Thermographie infrarouge

Connue comme une technologie de test non destructif ou non intrusif, la thermographie infrarouge (IR) dans la maintenance prédictive est largement utilisée. Avec les caméras IR, le personnel est capable de détecter des températures élevées (c'est-à-dire des points chauds) dans l'équipement. Les composants usés, y compris les circuits électriques défectueux, émettent généralement de la chaleur qui s'affichera sous forme de point chaud sur une image thermique (« Maintenance prédictive », Outils de production au plus juste).

En identifiant rapidement les points chauds, les inspections infrarouges peuvent identifier les problèmes et aider à éviter des réparations coûteuses et des temps d'arrêt. La technologie infrarouge est considérée comme « l'une des technologies de maintenance prédictive les plus polyvalentes disponibles… utilisée pour tout étudier, des composants individuels des machines aux systèmes d'usine, aux toits et même aux bâtiments entiers » (Control Engineering). D'autres utilisations de la technologie infrarouge incluent la détection d'anomalies thermiques et de problèmes avec les systèmes de traitement reposant sur la rétention et/ou le transfert de chaleur.

Surveillance acoustique

Avec acoustique technologies, le personnel peut détecter les fuites de gaz, de liquide ou de vide dans les équipements au niveau sonique ou ultrasonore. Considérée moins chère que la technologie ultrasonore, la technologie sonique est utile sur les équipements mécaniques mais limitée dans son utilisation. La technologie à ultrasons a plus d'applications et est plus fiable pour détecter les problèmes mécaniques.

Il permet à un technicien d'« entendre la friction et le stress dans les machines tournantes, qui peuvent prédire la détérioration plus tôt que les techniques conventionnelles » (« Maintenance prédictive », Wikipédia) en utilisant des instruments pour convertir les sons dans la plage de 20 à 100 kilohertz en « audio ou signaux visuels pouvant être entendus/vus par un technicien. Ces hautes fréquences sont les fréquences exactes générées par des roulements usés et sous-lubrifiés, des équipements électriques défectueux, des vannes qui fuient, etc. (Wright, « Comment tirer parti de plusieurs technologies de maintenance prédictive »).

Alors que les tests soniques et ultrasoniques peuvent être coûteux, il existe une autre forme de surveillance acoustique qui est tout à fait abordable :les oreilles d'un technicien. « Quelque chose d'aussi simple que la détection d'une fuite d'huile ou d'une boîte de vitesses qui sonne bizarrement pourrait et mène souvent à la prévention d'une panne catastrophique, évitant des dizaines de milliers de dollars de pertes » (Wright, « How to Leverage Multiple Predictive Maintenance Technologies » ).

Analyse des vibrations

Employée principalement pour les équipements rotatifs à grande vitesse, l'analyse des vibrations permet à un technicien de surveiller les vibrations d'une machine à l'aide d'un analyseur portatif ou de capteurs en temps réel intégrés à l'équipement. Une machine fonctionnant dans des conditions optimales présente un modèle de vibration particulier. Lorsque des composants tels que les roulements et les arbres commencent à s'user et à tomber en panne, la machine commence à générer un modèle de vibration différent. En surveillant de manière proactive l'équipement, un technicien qualifié peut comparer les lectures aux modes de défaillance connus pour déterminer où les problèmes se produisent.

Parmi les problèmes pouvant être détectés par l'analyse des vibrations, citons le désalignement, les arbres tordus, les composants déséquilibrés, les composants mécaniques desserrés et les problèmes de moteur.

Il sera essentiel de s'assurer que les techniciens sont formés, car il peut être difficile de prédire une défaillance de la machine à l'aide de l'analyse des vibrations. De nombreuses organisations proposent une formation approfondie pour préparer les individus à la certification en tant qu'analystes vibratoires. Le seul inconvénient de l'utilisation de l'analyse vibratoire est le coût associé à sa mise en œuvre avec un programme PdM.

Analyse d'huile

L'analyse d'huile est un outil efficace en maintenance prédictive. Il permet à un technicien de vérifier l'état de l'huile et de déterminer si d'autres particules et contaminants sont présents. Certains tests d'analyse d'huile peuvent révéler la viscosité, la présence d'eau ou de métaux d'usure, le nombre de particules et l'indice d'acide ou de base.

L'un des avantages de l'analyse de l'huile est que le ou les tests initiaux établiront une base de référence pour une nouvelle machine. Lorsqu'elle est effectuée correctement, l'analyse de l'huile peut donner une myriade de résultats pour aider à réussir la maintenance prédictive.

Autres technologies

Parallèlement à ces techniques, les installations peuvent utiliser d'autres technologies telles que l'analyse de l'état des moteurs, qui détaille l'état de fonctionnement et de fonctionnement des moteurs ; et l'analyse par courants de Foucault, qui identifie les changements d'épaisseur de paroi des tubes dans les refroidisseurs centrifuges et les systèmes de chaudière. Les inspections endoscopiques, la GMAO, l'intégration de données et la surveillance de l'état peuvent également aider à faciliter la maintenance prédictive. Bien qu'il existe plusieurs technologies différentes pour vous aider dans vos efforts de PdM, il est essentiel de choisir la bonne pour assurer le succès.

Analyse de rentabilité pour la maintenance prédictive

Pour rentabiliser les investissements en capital et maintenir les machines à un rendement optimal, les installations doivent mettre davantage l'accent sur la maintenance prédictive. Selon le Wall Street Journal , « Les temps d'arrêt imprévus coûtent aux fabricants industriels environ 50 milliards de dollars par an. Les pannes d'équipement sont à l'origine de 42 % de ces temps d'arrêt imprévus. Les pannes imprévues entraînent une maintenance, des réparations et un remplacement d'équipement excessifs. »

Alors que les opérations et la gestion sont poussées vers la réduction des coûts et l'augmentation de la productivité, le besoin d'une maintenance prédictive devient évident, car il est difficile de prendre des décisions rentables et à long terme pour une installation.

La valeur de la maintenance prédictive vient d'une approche de réduction des coûts et/ou du temps, car la maintenance n'est effectuée qu'en cas de besoin. En fait, plusieurs études menées par le programme fédéral de gestion de l'énergie du département de l'Énergie des États-Unis ont révélé qu'un programme de maintenance prédictive fonctionnant correctement permet des économies allant de 30 à 40 % par rapport à la maintenance réactive et de 8 à 12 % par rapport à la maintenance préventive.

Pour qu'une stratégie PdM réussisse, plusieurs critères doivent être pris en compte et respectés. Premièrement, l'engagement doit venir du haut vers le bas. L'ensemble de l'organisation doit s'engager à faire de la maintenance prédictive une partie obligatoire des calendriers normaux. Tous les opérateurs de processus doivent également être formés et impliqués dans la réalisation des contrôles de maintenance requis. De plus, l'ensemble de l'organisation doit comprendre le coût réel et les répercussions d'un mauvais entretien. Enfin, les procédures PdM doivent être mises en œuvre immédiatement pour que l'organisation commence à en récolter les bénéfices.

Alors que beaucoup reconnaissent l'importance d'utiliser la maintenance prédictive pour les machines à gros prix, PdM est également viable pour surveiller les actifs quotidiens plus petits tels que les machines à café, les imprimantes, les machines à affranchir, etc. En réalité, une installation entière peut bénéficier de la mise en œuvre de la maintenance prédictive.

Applications de maintenance prédictive

La plus grande application de la maintenance prédictive se trouve dans le secteur manufacturier. Alors que les usines de fabrication continuent de faire face à une demande d'augmentation de la productivité, plusieurs stratégies de maintenance ont été créées et mises en œuvre. Cependant, une majorité d'entre eux ont été réactifs. De nombreuses installations possèdent une mentalité de "si ce n'est pas cassé, ne le répare pas". Malheureusement, cet état d'esprit contribue à une maintenance non planifiée et à des temps d'arrêt.

Comme indiqué précédemment, les installations ont commencé à mettre en œuvre la maintenance prédictive au début des années 90. À l'époque, « le manque de disponibilité des capteurs générant des données ainsi que le manque de ressources de calcul pour la collecte et l'analyse des données rendaient difficile la mise en œuvre de la PdM » (« Predictive Maintenance in Manufacturing Overview », Microsoft Azure).

Avec l'introduction de l'Internet des objets (IoT), de l'apprentissage automatique, de l'informatique en nuage et de l'analyse des mégadonnées, l'industrie manufacturière a progressé dans la mise en œuvre de la maintenance prédictive, ce qui a permis d'augmenter la disponibilité et le contrôle de la qualité, d'optimiser les itinéraires de maintenance, d'améliorer la sécurité des travailleurs et une plus grande productivité. Alors que les fabricants travaillent avec des marges et des délais serrés, l'idée d'un temps d'arrêt imprévu est devenue indésirable. La maintenance prédictive peut offrir une solution.

Une autre application de PdM se situe dans le secteur ferroviaire, notamment en ce qui concerne la transformation numérique de l'industrie ferroviaire. Avec des trains ayant un investissement initial élevé, l'accent est mis sur leur maintien en service le plus longtemps possible. La maintenance prédictive permet aux entreprises ferroviaires de tirer le meilleur parti de leur flotte de trains grâce à une variété de technologies et de logiciels qui réduisent les coûts d'exploitation et prolongent la durée de vie de la flotte.

Dans le secteur ferroviaire, la maintenance prédictive est utilisée pour détecter les problèmes avec les actifs linéaires, fixes et mobiles ; améliorer la sécurité et suivre la détection des vides grâce à des systèmes de surveillance basés sur la cabine du véhicule ; et identifier le type d'actif de voie sous lequel se trouve le vide, ainsi que fournir une indication de la gravité du vide.

D'après un article dans MaintWorld , « À l'avenir, une maintenance ferroviaire fiable devrait reposer sur des systèmes de transport intelligents et des solutions interconnectées telles que la maintenance prédictive et les outils de sécurité intégrés afin d'améliorer les problèmes critiques tels que la sécurité, les retards et la capacité globale du système » (Peycheva, « Railway Goes Smart avec Maintenance Prédictive et GMAO Industrie 4.0").

Alors qu'elle est traditionnellement lente à moderniser ses systèmes de maintenance, l'industrie pétrolière et gazière devient un grand partisan de la maintenance prédictive. Chaque jour, les sociétés pétrolières et gazières collectent des quantités massives de données grâce à des capteurs – en particulier des capteurs sans fil – dans les champs pétrolifères du monde entier. À mesure que les opérations pétrolières et gazières deviennent plus complexes, la visibilité sur l'état de l'équipement devient plus difficile, en particulier dans les endroits éloignés, offshore et en eau profonde.

Dans un livre blanc de 2015, MapR Technologies Inc. a déclaré :« Les sociétés pétrolières et gazières ont une opportunité majeure d'augmenter leur efficacité et de réduire leurs coûts d'exploitation grâce à un meilleur suivi des actifs et à une maintenance prédictive. »

La maintenance prédictive pourrait être considérée comme un avantage concurrentiel pour les sociétés pétrolières et gazières ainsi que pour les entreprises de services connexes, en particulier en période de récession, lorsque les organisations sont obligées de trouver des moyens de travailler plus efficacement. Bien entendu, la maintenance prédictive ne concerne pas seulement les industries manufacturières, ferroviaires, pétrolières et gazières. Dans d'autres applications, PdM est utilisé pour :

• Aidez à prévenir les pannes de services publics à l'aide de drones et de capteurs qui cartographient les réseaux de services publics

• Détecter une baisse de température dans une canalisation de vapeur, indiquant une fuite de pression potentielle

• Capturez les températures élevées dans les panneaux électriques pour éviter les défaillances des composants

• Mesurer la puissance côté offre et côté demande à un point de couplage commun pour surveiller la consommation électrique

• Localiser les surcharges dans les panneaux électriques

• Identifiez les pics d'ampérage du moteur ou la surchauffe dus à de mauvais roulements ou à des pannes d'insultation

• Trouvez les déséquilibres de puissance triphasés dus à la distorsion harmonique, aux surcharges, à la dégradation ou à la défaillance d'une ou plusieurs phases

Intégration IIoT et PdM

L'un des facteurs les plus importants - sinon le le facteur le plus important - dans un programme de maintenance prédictive réussi est l'utilisation et l'intégration de l'Internet industriel des objets (IIoT). Selon un rapport de Deloitte, « l'Internet des objets (IoT) est peut-être la plus grande pièce du puzzle PdM… L'IoT traduit les actions physiques des machines en signaux numériques à l'aide de capteurs tels que la température, les vibrations ou la conductivité… Une fois que les actions physiques ont été traduits en signaux numériques via des capteurs, ils sont traités, agrégés et analysés. Avec l'abordabilité de la bande passante et du stockage, des quantités massives de données peuvent être transmises pour donner non seulement une image complète des actifs dans une seule usine, mais de l'ensemble d'un réseau de production » (Coleman et al., « Predictive Maintenance and the Smart Factory » ).

Pour réussir, la maintenance prédictive s'appuie sur des capteurs pour collecter et analyser des données provenant de diverses sources, telles qu'une GMAO et des capteurs d'équipements critiques. À l'aide de ces données, l'IIoT est capable de créer « des modèles de prédiction avancés et des outils analytiques pour prédire les défaillances et les résoudre de manière proactive. De plus, au fil du temps, une nouvelle technologie d'apprentissage automatique peut augmenter la précision des algorithmes prédictifs, conduisant à des performances encore meilleures" (Coleman et al., "Predictive Maintenance and the Smart Factory").

Lorsqu'il est associé à une maintenance prédictive, l'IIoT a la capacité de détecter à l'avance les pannes d'équipement. Avec l'arrivée de l'Industrie 4.0 dans le domaine de la fabrication, les installations sont impatientes d'utiliser l'IIoT pour mieux comprendre les opérations.

Maintenance prédictive et retour sur investissement

La mise en œuvre de la maintenance prédictive nécessite un investissement important en argent, en personnel et en formation. Bien que ces investissements initiaux puissent sembler intimidants pour une organisation, le retour sur investissement (ROI) de la maintenance prédictive dépasse de loin les coûts initiaux.

Selon un récent rapport de Deloitte, plusieurs installations ont enregistré des économies de 5 à 10 % sur les dépenses en matériel d'exploitation et d'entretien, de réparation et d'exploitation (MRO) ; une réduction de 5 à 10 % des coûts de maintenance globaux ; et des coûts de stockage réduits. D'autres données du département américain de l'Énergie montrent également que la mise en œuvre d'un programme PdM fonctionnel a le potentiel de multiplier par dix le retour sur investissement, une réduction de 25 à 30 % des coûts de maintenance, une diminution de 70 à 75 % des pannes et un pourcentage de réduction des temps d'arrêt.

« En ce qui concerne les coûts de maintenance, la maintenance préventive coûte 13 $ de salaire horaire par an, tandis que la maintenance prédictive coûte 9 $ de salaire horaire par an, ce qui fait de la maintenance prédictive une option moins chère » (Ulbert, « La différence entre la maintenance prédictive et la maintenance préventive »).

Références

Coleman, Chris, Satish Damodaran et Ed Deuel. « Maintenance prédictive et usine intelligente ». Deloitte. 2017. https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/us/Documents/process-and-operations/us-cons-predictive-maintenance.pdf

« Condition Monitoring of Rotating Machines." Istec International. Consulté le 1er novembre 2018. https://www.istec.nl/en/condition-monitoring-rotating-machines/.

Technique de contrôle. « Technologies de maintenance prédictive ». Consulté le 4 novembre 2018. https://www.controleng.com/single-article/predictive-maintenance-technologies/72faca6f85ddaef6b4479583b2741e6c.html.

Immerman, Graham. « L'impact de la maintenance prédictive sur la fabrication ». Métriques de la machine. Consulté le 1er novembre 2018. https://www.machinemetrics.com/blog/the-impact-of-predictive-maintenance-on-manufacturing.

Outils de production au plus juste. "Maintenance prédictive." Consulté le 2 novembre 2018. http://leanmanufacturingtools.org/427/predictive-maintenance/.

Peycheva, Ralitsa. « Le chemin de fer devient intelligent avec la maintenance prédictive et la GMAO Industry 4.0 ». MaintWorld. 11 octobre 2017. Consulté le 4 novembre 2018. https://www.maintworld.com/Applications/Railway-Goes-Smart-with-Predictive-Maintenance-and-Industry-4.0-CMMS.

« Présentation de la maintenance prédictive dans la fabrication ». Microsoft Azure. 1er mai 2018. Consulté le 4 novembre 2018. https://docs.microsoft.com/en-us/azure/industry/manufacturing/predictive-maintenance-overview.

"Maintenance prédictive utilisant Hadoop pour l'industrie pétrolière et gazière", MapR Technologies Inc., mai 2015. https://mapr.com/resources/predictive-maintenance-using-hadoop-oil-and-gas-industry/.

Ulbert, Sebastian, « The Difference Between Predictive Maintenance and Preventive Maintenance », Coresystems, 15 septembre 2015. Consulté le 2 novembre 2018. https://www.coresystems.net/blog/the-difference-between-predictive-maintenance- et-maintenance-préventive.

Wall Street Journal . Consulté le 2 novembre 2018. https://partners.wsj.com/emerson/unlocking-performance/how-manufacturers-can-achieve-top-quartile-performance/.

Wikipédia. "Maintenance prédictive." Consulté le 11 octobre 2018. https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_maintenance.

Wright, Jeremy. « Comment tirer parti de plusieurs technologies de maintenance prédictive. » Lubrification des machines. Consulté le 1er novembre 2018. https://www.machinerylubrication.com/Read/29819/predictive-maintenance-technologies