Maintenance prédictive :comment l'analyse des données évite les temps d'arrêt et réduit les coûts
Mis à jour le 30 septembre 2024
Table des matières
- Qu'est-ce que la maintenance prédictive ?
- Prédictif vs. Maintenance préventive
- Avantages de la maintenance prédictive
- Fonctionnement de la maintenance prédictive
- Mise en œuvre de la maintenance prédictive
- Que surveille la maintenance prédictive ?
- Bonnes pratiques de maintenance prédictive
- Prendre de l'avance sur les problèmes de performances
- Questions fréquemment posées
Points clés à retenir
Maintenance prédictive est une approche basée sur les données qui utilise des techniques avancées d'analyse et de surveillance pour prédire le moment où l'équipement est susceptible de tomber en panne, ce qui permet d'effectuer la maintenance avant qu'une panne ne se produise.
Si votre entreprise dépend de machines lourdes pour fonctionner, vous avez besoin que ces outils soient disponibles à tout moment. Les temps d'arrêt imprévus pouvant entraîner un retard de production, de plus en plus d'entreprises adoptent la maintenance prédictive pour éviter ce casse-tête et les pertes financières qui l'accompagnent souvent.
Un logiciel de maintenance prédictive analyse l’état des équipements grâce aux données collectées par des capteurs connectés à Internet. Si un équipement nécessite une attention, le système alerte automatiquement l'équipe de maintenance.
La maintenance prédictive est l’avenir. Il a le potentiel de réduire les coûts, d’optimiser les tâches de maintenance et de maintenir votre entreprise en activité. Dans ce guide, nous expliquerons ce qu'est la maintenance prédictive, comment elle fonctionne et comment vous pouvez tirer le meilleur parti de la maintenance prédictive pour votre entreprise.
Qu'est-ce que la maintenance prédictive ?
Image de Kateryna Babaieva de Pexels
La maintenance prédictive est une stratégie de réparation et d'entretien qui utilise un logiciel de suivi pour anticiper le moment où l'équipement nécessite une maintenance.
Toute perturbation de votre flux de travail est préjudiciable à votre capacité à fonctionner ; en mettant en œuvre une maintenance prédictive, votre entreprise peut continuer à fonctionner sans sacrifier la qualité ou la sécurité.
L’avantage de la maintenance prédictive est qu’elle détecte des changements subtils dans votre équipement que l’œil humain ne capte pas toujours. Ceci est incroyablement utile pour gérer des équipements complexes qui peuvent facilement tomber en panne si quelque chose ne va pas, même légèrement.
Il est courant de voir des entreprises de ces secteurs adopter la maintenance prédictive :
- Compagnies pétrolières et gazières
- Entreprises aérospatiales
- Centrales nucléaires
- Chemins de fer
- Fabricants
La maintenance prédictive fonctionne grâce à des moniteurs basés sur l'état qui suivent divers facteurs en temps réel.
L'application d'un capteur sur chaque équipement vous permet de suivre son état dans le temps. L'Internet des objets (IoT) et l'intelligence artificielle (IA) peuvent alors suivre les tendances, définir des paramètres et alerter le personnel de maintenance des problèmes potentiels.
Par exemple, un capteur sur la machine peut surveiller en permanence les températures et alerter votre équipe si une machine risque de surchauffer. Votre équipe de maintenance peut ensuite examiner les données et prendre des décisions plus éclairées concernant la réparation de cette machine.
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– Jimcaruso (@jimcaruso) 31 juillet 2023
Aperçu du marché de la maintenance prédictive :
Croissance du marché de la maintenance prédictive :
Le marché mondial de la maintenance prédictive connaît une croissance significative, évaluée à 7,85 milliards de dollars en 2022, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) attendu de 29,5 % de 2023 à 2030. Cela souligne l'adoption et les investissements croissants dans les technologies de maintenance prédictive.
De plus, 48 % des usines utilisent déjà des appareils connectés pour capturer, analyser et améliorer la maintenance, et 30 % supplémentaires s'y intéressent.
Progrès technologiques :
Les progrès de l’intelligence artificielle (IA), de l’apprentissage automatique (ML) et de l’Internet des objets (IoT) jouent un rôle crucial dans l’essor de la maintenance prédictive. Ces technologies permettent l'analyse des données en temps réel et l'identification des modèles de défaillance des équipements, conduisant à des interventions de maintenance plus précises, plus rapides et plus rentables.
En fin de compte, l’objectif de la maintenance prédictive est de savoir quand vous devez effectuer des réparations ou une maintenance. Il s'agit d'une approche rentable de la maintenance qui réduit les temps d'arrêt imprévus, en particulier pour les grandes installations dotées de processus d'équipement complexes.
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Vs prédictif. Maintenance préventive
Il est important de comprendre que la maintenance prédictive est différente de la maintenance préventive. Les deux processus reconnaissent l'importance de détecter les problèmes potentiels et de les réparer avant qu'ils ne créent un problème plus grave, mais ils ne sont pas identiques.
Avec la maintenance préventive, le personnel de maintenance suit un calendrier prédéterminé et effectue la maintenance à intervalles réguliers. Ils entretiennent les machines, que l'équipement ait réellement besoin de travaux ou non.
La maintenance préventive repose généralement sur les recommandations du fabricant en matière d'entretien, et non sur les données réelles obtenues à partir de l'équipement lui-même.
La maintenance prédictive, quant à elle, utilise les données sur vos opérations et machines uniques pour acheminer les ressources uniquement vers les équipements nécessitant une attention particulière. Il a besoin de beaucoup de données pour faire des prédictions précises, mais une fois que vous disposez de ces informations, le système prédit les points de défaillance potentiels et indique à votre personnel de maintenance où intervenir.
Au lieu de payer pour réparer des équipements qui ne nécessitent pas d'attention, vous pouvez affecter votre personnel de maintenance à des projets plus importants.
Avantages de la maintenance prédictive
Image de Chevanon Photography de Pexels
Passer de la maintenance préventive à la maintenance prédictive vous aidera à tirer le meilleur parti de votre temps, de votre personnel de maintenance et de vos ressources. Les entreprises qui adoptent la maintenance prédictive bénéficient de nombreux avantages allant des économies de coûts à l'efficacité opérationnelle.
1. Réduisez le temps et les coûts de maintenance
Il faut beaucoup de ressources financières pour entretenir des machines lourdes. Savoir quand remplacer des pièces ou effectuer une maintenance peut réduire les coûts associés à l'utilisation d'équipements spécialisés.
En effet, la maintenance prédictive réduit les coûts de maintenance de 25 % en moyenne. Cela élimine également les incertitudes liées à la maintenance de grandes installations et de machines complexes.
Enfin, 91 % des entreprises déclarent réduire les temps de réparation et les temps d'arrêt imprévus après la mise en œuvre de la maintenance prédictive.
Arrêtez de dépenser du temps et de l'argent inutilement en pièces et en main d'œuvre et profitez de coûts réduits grâce à une approche prédictive de la maintenance.
2. Disponibilité accrue de l'équipement
La disponibilité des équipements est indispensable pour fonctionner à un niveau élevé. Les perturbations commerciales diminuent considérablement à mesure que vos équipements et machines deviennent plus disponibles. En fait, la maintenance prédictive réduit les pannes inattendues de 70 % et augmente la disponibilité des équipements jusqu'à 20 %.
3. Fiabilité
Les pannes d'équipement sont une préoccupation majeure pour les machines lourdes. La maintenance prédictive rend votre équipement plus fiable en vous offrant un outil de prise de décision basé sur les données.
La maintenance prédictive fournit un processus fiable pour la maintenance des équipements qui permet aux gestionnaires d'installations de se reposer un peu plus facilement. Le système vous alertera de tout problème afin que vous puissiez prendre des décisions stratégiques avant une panne majeure.
4. Prévenir les perturbations
Une seule perturbation peut avoir de graves conséquences en aval pour votre entreprise. Cependant, avec la maintenance prédictive, vous collectez en permanence des données dans votre système de gestion de la maintenance.
L'équipe de maintenance répond à toute fluctuation de ces données en temps réel, évitant ainsi les pannes catastrophiques et les perturbations qu'elles provoquent.
Fonctionnement de la maintenance prédictive
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Avec la maintenance prédictive, vous appliquez des capteurs connectés à Internet à tous les équipements ou machines de votre installation. Ces capteurs sont basés sur l'état, ce qui signifie qu'ils surveillent, collectent et analysent les données de l'équipement, telles que les modèles de vibrations et les sons.
La maintenance prédictive repose fortement sur la technologie IoT. Grâce à ces capteurs connectés à Internet, le logiciel peut repérer des modèles et des tendances dans vos données pour identifier les problèmes en temps réel. À l'aide des données des capteurs IoT et des algorithmes d'IA, le système collectera et analysera les données pour prédire quelles machines nécessitent une maintenance en ce moment.
Avec un logiciel de maintenance prédictive, vous spécifiez les paramètres de fonctionnement de l'équipement. Lorsque les données en temps réel sont en dehors de vos paramètres acceptables, le logiciel avertit votre équipe de maintenance afin qu'elle puisse résoudre le problème avant que vous n'ayez une panne majeure.
Mise en œuvre de la maintenance prédictive
La mise en œuvre d’un programme de maintenance prédictive réussi nécessite une approche stratégique, basée sur les données et collaborative. Les organisations doivent planifier et exécuter soigneusement chaque phase du processus de mise en œuvre pour garantir que le programme produit les résultats souhaités.
Pour aider les organisations à adopter et à mettre en œuvre avec succès la maintenance prédictive, voici les quatre étapes clés à prendre en compte :
1. Développer une stratégie de maintenance prédictive
La première étape de la mise en œuvre de la maintenance prédictive consiste à développer une stratégie bien définie qui correspond aux objectifs opérationnels et commerciaux de votre organisation. Cela devrait impliquer :
- Identifier les actifs et équipements critiques qui bénéficieraient le plus de la maintenance prédictive
- Déterminer les indicateurs de performance clés (KPI) et les mesures que vous souhaitez améliorer, telles que la disponibilité des équipements, les coûts de maintenance ou l'efficacité énergétique
- Évaluer vos pratiques de maintenance actuelles et vos capacités de collecte de données
- Il convient de noter que jusqu'à 50 % des coûts de maintenance sont considérés comme du "gaspillage" et qu'environ 30 % de la maintenance préventive est trop fréquente. La sélection des techniques et technologies de maintenance prédictive appropriées à déployer est donc une étape critique du processus de planification.
2. Garantir une collecte et une intégration de données robustes
Une maintenance prédictive efficace repose sur la capacité à collecter, regrouper et analyser de grandes quantités de données sur les équipements provenant de diverses sources. Cela nécessite :
- Déployer un réseau de capteurs et d'appareils IoT pour surveiller en permanence les performances et l'état des actifs
- Intégrer les données des systèmes de gestion de la maintenance existants, de SCADA et d'autres systèmes d'entreprise
- Établir des règles de gouvernance des données pour garantir la qualité, la sécurité et l'accessibilité des données
3. Tirer parti des capacités d'analyse et d'IA/ML
Pour transformer les données des équipements en informations exploitables, les organisations doivent tirer parti des capacités d’analyse avancée et d’intelligence artificielle/apprentissage automatique (IA/ML). Cela comprend :
- Mise en œuvre de plates-formes logicielles de maintenance prédictive capables d'appliquer des algorithmes basés sur l'IA pour détecter les anomalies, prédire les pannes et optimiser les calendriers de maintenance
- Entraîner des modèles d'IA sur l'historique des données de maintenance et de performances des actifs pour améliorer la précision des prévisions de pannes
- Affiner et mettre à jour en permanence les modèles d'IA/ML à mesure que de nouvelles données sont disponibles
4. Assurer une gestion efficace de la maintenance
La maintenance prédictive doit être intégrée à votre stratégie globale de gestion de la maintenance, qui implique :
- Aligner les activités de maintenance prédictive sur vos programmes de maintenance préventive et corrective existants
- Établir des rôles, des responsabilités et des flux de travail clairs pour les équipes de maintenance
- Offrir des opportunités de formation et de perfectionnement aux techniciens pour qu'ils puissent travailler avec les nouvelles technologies de maintenance prédictive
- Surveiller et optimiser en permanence le programme de maintenance prédictive en fonction des mesures de performances et des commentaires
En suivant ces bonnes pratiques, les organisations peuvent mettre en œuvre avec succès un programme complet de maintenance prédictive qui offre des avantages opérationnels et financiers tangibles.
Vous souhaitez en savoir plus sur la façon de démarrer avec un plan de maintenance prédictive ? Regardez la vidéo ci-dessous.
Que surveille la maintenance prédictive ?
Image d'Andrea Piacquadio de Pexels
La maintenance prédictive a de nombreuses applications, mais la surveillance de l'état est le cas d'utilisation le plus courant.
1. Analyse des vibrations
Cette fonctionnalité mesure les niveaux et les fréquences de vibrations de votre équipement. Chaque machine présente un modèle de vibration différent lorsqu'elle fonctionne à des performances optimales. Mais lorsque quelque chose ne va pas, le modèle de vibration change généralement.
Certains appareils portables peuvent détecter des vibrations anormales, mais la maintenance prédictive aide votre équipe de maintenance à repérer ces anomalies beaucoup plus rapidement. L'analyse des vibrations est également idéale pour détecter un désalignement, des pièces détachées ou des problèmes de moteur.
2. Imagerie thermique
L'imagerie thermique détecte les fluctuations de température des machines. Lorsque vous utilisez une machine, ses pièces finissent par s'user avec le temps. Malheureusement, il est parfois difficile de savoir quand est venu le temps de remplacer ces composants.
Les pièces trop utilisées libèrent plus d’énergie et fonctionnent à des températures plus élevées, ce que les systèmes de maintenance prédictive peuvent identifier rapidement. Ils affichent ces données sous forme d'images infrarouges pour visualiser les points chauds sur les équipements.
À partir de là, votre équipe de maintenance identifie les pièces défectueuses et les remplace avant qu'elles ne tombent en panne.
Au lieu de remplacer les pièces trop tôt ou trop tard, vous les remplacez juste avant qu’il y ait un problème. Il s'agit d'un moyen rentable d'équilibrer les besoins de remplacement tout en maintenant les coûts de maintenance à un faible niveau.
3. Analyse d'huile
Grâce à l’analyse de l’huile, votre système identifie les particules présentes dans l’huile d’une machine qui pourraient indiquer une fuite ou un dysfonctionnement. L'analyse de l'huile est un outil populaire en maintenance prédictive car elle est facile à définir des paramètres :elle nécessite généralement simplement un test initial pour obtenir une référence.
Les changements de consistance, de quantité d’eau ou de contaminants particulaires ne sont pas toujours perceptibles, et vos employés risquent de ne pas se rendre compte de l’existence d’un problème avant qu’il ne soit trop tard. La maintenance prédictive utilise des capteurs pour détecter ces petits changements afin que vous sachiez quand quelque chose ne va pas.
4. Surveillance acoustique
Certains sons, comme ceux des pièces d’équipement qui fonctionnent ensemble, ne sont pas toujours audibles par l’oreille humaine, mais des capteurs acoustiques spécialisés peuvent facilement détecter ces changements. Des bruits inhabituels indiquent que les composants d'une machine commencent à s'user.
La surveillance acoustique par ultrasons vous indique de lubrifier l'équipement ou de remplacer des pièces bien avant qu'il n'y ait un problème.
5. Tests d'émissions
Les capteurs utilisés dans les tests d’émissions analysent les émissions d’une machine. Les niveaux de polluants dans les émissions peuvent indiquer une combustion excessive de pétrole, des boues de carburant ou une machine surchargée qui a besoin d'entretien.
Vous pouvez utiliser la surveillance prédictive pour analyser plusieurs types d'émissions, notamment :
- Oxyde d'azote
- Monoxyde de carbone
- Dioxyde de carbone
- Hydrocarbures
6. Analyse des décharges partielles
L'analyse des décharges partielles identifie le moment où une machine commence à émettre des étincelles électriques. C'est une fonctionnalité utile pour la surveillance :
- Câbles
- Générateurs
- Transformateurs
- Gros moteurs
- Changer de vitesse
Les capteurs de maintenance prédictive collectent ces données en continu et les comparent aux paramètres prédéfinis pour voir si une machine est sur le point de tomber en panne. Lorsque la décharge électrique sur un équipement est en dehors de la plage de sécurité, le logiciel alerte votre équipe pour qu'elle prenne des mesures rapides.
Bonnes pratiques de maintenance prédictive
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La maintenance prédictive diminue les temps d'arrêt imprévus et réduit les coûts, mais nécessite toujours une opération qualifiée. Si vous souhaitez mettre en œuvre un plan de maintenance prédictive, il est important de créer une stratégie solide avant d'investir dans un système de maintenance prédictive.
Suivez ces bonnes pratiques pour tirer le meilleur parti de votre investissement dans la maintenance prédictive.
1. Effectuer une évaluation des besoins
La maintenance prédictive réduit les coûts à long terme, mais même dans ce cas, la mise en place des processus coûte de l'argent. De plus, vous devez former vos employés à la maintenance prédictive, ce qui nécessite à la fois du temps et de l'argent.
La maintenance prédictive devrait être utile, mais si vous achetez un logiciel avant de bien comprendre vos besoins, vous risquez de ne pas obtenir un retour sur investissement significatif.
Il s’agit d’un gros investissement, alors effectuez une évaluation approfondie des besoins avant de vous engager dans un logiciel particulier. Effectuez une analyse coûts-avantages, exécutez des projections financières et visualisez votre plan avant de dépenser un centime.
2. Tenir des registres précis
La maintenance prédictive évalue l’état des équipements au fil du temps. Bien qu'il s'agisse d'un outil puissant pour gérer l'équipement sur le moment, vous avez toujours besoin d'un moyen d'évaluer le succès du programme à long terme.
Des étiquettes et des tags de haute qualité rendent cela beaucoup plus facile. Chaque fois que vous effectuez une maintenance, les données remontent vers votre système de maintenance prédictive pour garantir que l'anomalie a été résolue.
Les agents de maintenance peuvent ensuite facilement identifier et suivre toutes les activités effectuées sur vos actifs en scannant rapidement un code-barres ou un code QR.
Les étiquettes et tags de qualité complètent votre stratégie de maintenance prédictive, en suivant toutes les pièces mobiles et en démontrant que la solution fournit réellement un retour sur investissement.
Conçues pour survivre dans des conditions difficiles, les étiquettes durables de gestion des installations de Camcode fonctionnent bien pour les applications intérieures et extérieures. Toutes les étiquettes sont également compatibles avec les logiciels, ce qui facilite le suivi des actifs physiques avec une simple étiquette.
Les étiquettes RFID ou tags RFID sont également une option intelligente pour le suivi en temps réel.
3. Identifier les machines clés
Passer d’une stratégie de maintenance réactive ou préventive n’est pas facile; Tout transférer en même temps peut sembler accablant. Il est recommandé d'identifier les machines les plus critiques de votre installation et de déployer d'abord une maintenance prédictive sur ces machines.
Une fois que vous l’avez configuré, examinez le succès du programme et affinez-le si nécessaire. Assurez-vous que le logiciel vous aide à gagner du temps, à réduire les coûts et à rationaliser les opérations.
Une fois que vous avez obtenu la preuve de concept, n'hésitez pas à étendre le programme de maintenance prédictive à davantage de machines au fil du temps. Cette approche progressive vous aidera à résoudre les problèmes à plus petite échelle et à assurer une transition plus fluide.
Prendre de l'avance sur les problèmes de performances
La surveillance conditionnelle est une stratégie efficace qui offre de nombreux avantages à toute organisation utilisant des équipements lourds. La puissance combinée des capteurs IoT, de l'IA et des logiciels de maintenance prédictive fait passer les choses au niveau supérieur et aide votre entreprise à garder une longueur d'avance sur les réparations.
Même si les systèmes prédictifs vous indiquent où aller, votre personnel de maintenance a toujours besoin d'un moyen simple d'identifier l'équipement. La gestion de la maintenance est encore plus facile grâce aux étiquettes et solutions de tags durables de Camcode. Avec un étiquetage approprié, vous connaîtrez l'état de chaque pièce d'équipement et de machinerie pour des opérations plus fluides.
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