Maintenance prédictive expliquée : pourquoi elle est essentielle pour les installations modernes

Les installations d'aujourd'hui sont plus complexes que jamais, avec connexions de données, matériel intégré et systèmes automatisés. Les plateformes de gestion de site et d'actifs modernes disposent aussi d'outils d'analyse de données complexes permettant l'utilisation de méthodologies avancées de maintenance. Ces dernières années, la maintenance prédictive (PdM) a regagné de l'attention alors que les outils et technologies de surveillance sont devenus plus puissants. Une enquête PwC a révélé que 95 % des répondants rapportaient que la PdM améliorait au moins un facteur clé de valeur de maintenance, et 60 % une nette amélioration de la disponibilité des équipements.

Le concept de maintenance prédictive, aussi appelée maintenance basée sur l'état, existe depuis des décennies pour détecter les problèmes d'équipement avant qu'ils ne surviennent. Ce cadre utilise des mesures historiques et en temps réel représentant un véritable ensemble de données quantitatives. Dans cet article, nous explorons ce que la maintenance prédictive implique, comment elle est implémentée et pourquoi elle est une solution importante de gestion d'actifs pour de nombreuses entreprises. Un programme de maintenance prédictive peut compléter d'autres formes (préventive, corrective) pour fournir une vue alternative d'optimisation des paramètres d'exploitation.

Composants critiques de la maintenance prédictive

Une caractéristique centrale différenciant la maintenance prédictive des autres formes d'entretien est l'utilisation de matériel de surveillance. Divers composants (étiquettes de gestion d'actifs d'installations, étiquettes LDAR et étiquettes de pièges à vapeur, autres étiquettes d'actifs ou outils de surveillance) sont fixés à chaque équipement et connectés à un système logiciel centralisé (EAM ou GMAO). Cela permet de visualiser des données de maintenance importantes et de surveiller la performance de composants individuels et systèmes majeurs.

La surveillance peut être continue (en ligne), périodique ou à distance. En connectant ce matériel à un équipement, il est possible de mesurer plusieurs paramètres pour évaluer et prédire la performance. Mesures les plus utiles :

• Analyse des vibrations
• Imagerie thermique
• Inspection des défauts
• Surveillance acoustique
• Analyse d'huile
• Analyse infrarouge

La qualité de ces entrées de données est critique ; il faut régulièrement revoir la performance de ces composants et de l'équipement sous-jacent. Des technologies supplémentaires comme l'intelligence artificielle (IA) et les dispositifs IoT (Internet des objets) sont souvent utilisées pour améliorer la qualité de collecte et d'analyse des données.

Comment fonctionne la maintenance prédictive

La meilleure façon pour une entreprise d'adopter la maintenance prédictive est de créer un programme formel. Cela facilite la compréhension par tous les employés concernés de la manière dont les décisions importantes sur les équipements seront prises. Comme la maintenance prédictive nécessite une collecte et analyse constantes de données, un programme assure aussi l'allocation adéquate des ressources et du budget. La façon la plus simple d'expliquer le fonctionnement est de passer en revue les étapes clés :

1. Examiner l'historique et les besoins de l'équipement
2. Configurer la capture de données et capteurs à distance
3. Surveiller les paramètres clés de l'équipement
4. Effectuer l'analyse de données et la modélisation prédictive
5. Définir les paramètres déclenchant la génération de bons de travail
6. Optimiser les métriques et le reporting

L'objectif global est de créer un cadre de gestion de maintenance améliorant la prise de décision et prolongeant la durée de vie utile de l'équipement. Comme pour toutes les formes de maintenance, une planification d'action soignée est requise pour trouver le bon équilibre entre travaux prédictifs, préventifs et correctifs. L'analyse de tendances est une fonction importante de la maintenance prédictive à bien comprendre lors de la conception de vos procédures et flux de travail.

L'importance des programmes de maintenance prédictive

La maintenance prédictive est particulièrement utile pour surveiller les équipements coûteux à réparer, complexes ou vulnérables à une défaillance potentiellement catastrophique. Exemples : avions et centrales nucléaires. Elle peut être coûteuse et requiert des compétences hautement spécialisées pour être correctement exécutée, ce qui peut être un obstacle. Il est donc judicieux d'estimer soigneusement le RSI potentiel avant implémentation.

Correctement mise en œuvre, la maintenance prédictive réduit le temps de maintenance et maximise les heures de fonctionnement productives. Il peut aussi être possible d'économiser sur les pièces de rechange et consommables en maximisant leur durée de vie opérationnelle. Les entreprises doivent effectuer une évaluation approfondie des besoins et une projection financière avant de procéder à un programme formel.

Les avancées dans le cloud computing, l'IA et le matériel intégré via IoT ont fait de la maintenance prédictive un outil puissant pour les ingénieurs d'installations et gestionnaires de site. Avec la capacité de surveiller les équipements en temps réel et de prendre des décisions basées sur les données, ces pratiques permettent d'économiser des coûts significatifs dans les bonnes situations. Une maintenance et gestion d'actifs appropriées exigent une approche complète équilibrant forces et faiblesses de nombreuses formes de maintenance et techniques de contrôle.