Top 5 des tendances de la maintenance prédictive à surveiller en 2022

Nous sommes indéniablement au milieu d'une révolution de la maintenance prédictive. Nous avons vu les technologies de base évoluer au cours des cinq dernières années en particulier, et elles s'intègrent maintenant dans le mainstream, comme en témoigne le fait que le marché mondial de la maintenance prédictive devrait passer de 4,270 milliards de dollars en 2020 à 22,429 milliards de dollars d'ici 2026.

Cela ne veut pas dire que tout l'effort doit se concentrer sur la maintenance prédictive, les événements des deux dernières années ayant inévitablement conduit de nombreux fabricants à réévaluer leur approche globale. Cependant, avec la montée continue de l'Industrie 4.0 et de l'Internet des Objets (IoT), ainsi qu'une augmentation du travail à distance et le besoin d'optimiser les opérations à chaque tournant, la maintenance prédictive a un rôle vital à jouer dans l'atteinte d'objectifs commerciaux plus larges. Alors, avec cela à l'esprit, que nous réservent les 12 prochains mois et au-delà ?

Évolution vers une plus grande durabilité

Le sommet COP 26 de l'année dernière a définitivement propulsé l'objectif « zéro net » vers le sommet de la liste des priorités, ce qui n'est pas surprenant quand on considère l'engagement du gouvernement britannique à réduire ses émissions de gaz à effet de serre à zéro net d'ici 2050 (réalisant des réductions de 78 % d'ici 2035). À la lumière de cela, nous verrons plus d'entreprises chercher des moyens efficaces pour réduire non seulement la consommation d'énergie mais aussi les déchets, ainsi que maximiser la durée de vie de leurs actifs – tous ne sont que quelques-uns des avantages de l'adoption d'une stratégie de maintenance prédictive efficace.

Pressions continues sur le personnel

Les pénuries de personnel liées au COVID se poursuivront, ce qui, combiné à une pénurie de compétences inquiétante, continue de peser sur la capacité d'une entreprise à effectuer une maintenance efficace. Cela signifiera une plus grande dépendance aux diagnostics à distance et même aux réparations à distance. Encore une fois, la maintenance prédictive aura un rôle clé ici, une stratégie complète de maintenance prédictive étant beaucoup plus facile à gérer avec des niveaux de personnel inférieurs à la normale, laissant l'entreprise moins exposée au risque d'absences imprévisibles du personnel.

Adoption accrue de l'Industrie 4.0

À mesure que plus de fabricants adoptent l'Industrie 4.0, les stratégies de maintenance suivront le mouvement. Les dispositifs connectés sont au cœur de tout ce qui touche à l'Industrie 4.0, réunis par l'IoT. À mesure que nous voyons plus d'entreprises se tourner vers l'Industrie 4.0, il est tout à fait logique que la maintenance prédictive devienne une pratique standard. En fait, Gartner prédit que d'ici 2026, 60 % des solutions de maintenance prédictive compatibles IoT seront livrées dans le cadre de produits de gestion d'actifs d'entreprise, contre 15 % en 2021.

Exploiter les données existantes

La qualité des données qui peuvent être exploitées à partir des actifs s'est considérablement améliorée au cours des dernières années, avec les méthodes traditionnelles et les capteurs non seulement capables de nous dire s'il y a un problème avec un actif particulier, mais plus spécifiquement, quel composant de l'actif est responsable de ce problème. Cette meilleure qualité d'insight permet à plus d'entreprises d'utiliser leurs données existantes pour former la base de plans complets de maintenance prédictive, avec des capacités d'interopérabilité et d'intégration toujours croissantes aidant également à accélérer l'adoption des capacités de maintenance prédictive dans les entreprises de toutes tailles.

Approche multidimensionnelle

Le machine learning et l'IA joueront un rôle beaucoup plus important dans la maintenance prédictive à l'avenir. Avec les bonnes solutions en place, la technologie est disponible pour évaluer les nombreux facteurs qui déterminent et affectent la condition d'un actif, informant les responsables maintenance des défaillances potentielles d'équipement à l'avance en conséquence. Par exemple, y a-t-il un vrai problème avec un actif ou les données ne font-elles que souligner une anomalie due à une utilisation plus élevée ? Nous verrons plus d'entreprises chercher à remplacer les outils BI traditionnels par la technologie IA et machine learning pour analyser plus rapidement, plus précisément et plus précisément l'abondance de données désormais disponible.

En conclusion

Les organisations continueront à faire face à des perturbations continues tout au long de 2022. Si quoi que ce soit, la perturbation devient rapidement la nouvelle norme. Pour tenir bon face à cette perturbation, les entreprises doivent faire tout ce qu'elles peuvent pour optimiser les processus partout où c'est possible. Cela signifie regarder au-delà des politiques de maintenance préventive et réactive et se concentrer davantage sur la maintenance prédictive.

Comme nous l'avons vu au cours des dernières années, elle devient rapidement une meilleure pratique alors que les entreprises réalisent de multiples avantages à travers toute l'organisation, impactant tant de domaines différents et contribuant à des objectifs commerciaux plus larges.

Avec les programmes de maintenance prédictive s'avérant clés pour augmenter non seulement la productivité, mais aussi les efforts de durabilité et, finalement, la rentabilité, nous pouvons être sûrs que la maintenance prédictive continuera à tracer la voie au cours des 12 prochains mois et au-delà.

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