Maintenance Prédictive : Exploiter l'Intelligence Continue pour une Fiabilité d'Actifs Inégalée

L'IC basée sur l'analyse de données de capteurs et IoT peut aider à repérer les changements d'état dans les appareils et faire des prédictions sur la probabilité de défaillance d'un actif.

L'analyse de données en temps réel et historiques sur un actif peut repérer des problèmes qui pourraient mener à la défaillance d'une pièce ou d'un appareil. Comparé au remplacement d'actifs basé sur le calendrier, la maintenance prédictive est beaucoup plus efficace pour prévenir les temps d'arrêt, tout en tirant la durée de vie maximale d'une pièce ou d'un équipement. En tant que telle, la maintenance prédictive est une application phare pour l'intelligence continue (IC).

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De telles capacités peuvent aider à identifier les pièces ou équipements susceptibles de défaillir avant leur remplacement planifié et leur temps de maintenance. Le vrai bénéfice vient lorsque l'intelligence artificielle est utilisée pour détecter un problème potentiel. Si cette intelligence est ensuite utilisée par un système expert, des alertes peuvent être envoyées avant que les problèmes ne surviennent, et une action corrective basée sur les informations dérivées peut être livrée à ceux chargés de maintenir l'équipement.

Pourquoi de telles capacités sont-elles si critiques ?

Le coût des temps d'arrêt dans les industries incluant la fabrication, l'aviation, l'exploration énergétique, les services publics et les télécoms est stupéfiant. Une entreprise moyenne offshore de pétrole et de gaz subit environ 27 jours de temps d'arrêt non planifié par an, ce qui peut s'élever à 38 millions de dollars en pertes. Dans certains cas, ce nombre peut aller jusqu'à 88 millions de dollars.

En 2018, la maintenance non planifiée a coûté aux compagnies aériennes plus de 20 milliards de dollars ou environ 27 % de toutes les dépenses de maintenance. Cela a eu un effet en cascade sur les opérations du réseau puisque près de 3,8 % de tous les retards et annulations de vols étaient causés par des événements Aircraft on Ground (AOG). La quantification de ces problèmes et les bénéfices de la maintenance prédictive montrent que les données et l'analytique pourraient presque réduire de moitié les factures de maintenance non planifiée, permettant aux compagnies aériennes de réduire les coûts associés à environ 14 % du total des dépenses de maintenance.

Le rôle de l'IC dans la maintenance prédictive

L'IC basée sur l'analyse de capteurs et de données Internet des Objets (IoT) peut aider en repérant les changements d'état dans les appareils et en faisant des prédictions sur la probabilité de défaillance d'un actif.

Pourquoi l'IC est-elle nécessaire ? Les approches traditionnelles de maintenance consistant à attendre que quelque chose se casse sont incroyablement mauvaises pour les affaires. Et remplacer des pièces basées sur les calendriers de maintenance des fabricants peut résulter en de bonnes pièces remplacées bien avant qu'elles ne tombent en panne.

Plutôt que de réagir après coup, les insights de l'IC sur la cause racine des problèmes qui mènent aux temps d'arrêt, défauts, inefficacités ou opportunités manquées au préalable peuvent potentiellement réduire les coûts et améliorer les efficacités opérationnelles.

De plus en plus, les industries utilisent des appareils IoT pour collecter ces insights, utilisant les appareils pour obtenir des informations sur chaque aspect de leurs opérations. Malheureusement, un problème que la plupart des entreprises rencontrent est que les appareils IoT produisent des volumes très importants de données. Un rapport de l'industrie estime que la quantité de données produites par l'IoT atteindra 4,4 zettaoctets d'ici 2020, contre seulement 0,1 zettaoctets en 2013.

Tirer parti de telles données, qui sont générées en continu, nécessite de nouvelles stratégies. Les données ne peuvent pas simplement être stockées puis analysées plus tard. La vraie valeur vient de faire de l'analyse en temps réel alors que les données affluent. Pour dériver des insights de tels flux de données, de nombreuses entreprises complètent l'analyse traditionnelle avec des algorithmes d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) en temps réel. Une telle approche permet aux entreprises d'obtenir des informations de prise de décision à partir des données dans un délai qui permettra à une entreprise de prendre des actions proactives.

Plus spécifiquement, les utilisations industrielles de l'IA et du ML appliquées aux données IoT sont vues comme un excellent moyen d'améliorer la prévision de maintenance et d'autres aspects des opérations. La raison : l'IA et le ML peuvent aider à faire des prédictions sur des systèmes complexes. Cela peut aider à réduire les temps d'arrêt des machines grâce à la maintenance prédictive.

L'obstacle unique qui empêche l'adoption rapide de l'IC pour la maintenance préventive est l'infrastructure. Aujourd'hui, la plupart des organisations n'ont pas l'infrastructure pour tirer pleinement parti de l'IC appliquée aux données IoT en streaming.

Quels sont les problèmes ? Les grandes organisations industrielles peuvent collecter des milliards de jeux de données provenant de machines, capteurs et applications métier internes. Alors que les organisations passent à de nouvelles initiatives IoT, il est important de considérer de nouvelles technologies et processus qui suivront cet afflux massif de données.