Avantages et inconvénients de l'IA pour la maintenance prédictive

L'intelligence artificielle (IA) sous-tend les solutions de maintenance prédictive automatisée (PdM) d'aujourd'hui. Par exemple, les algorithmes de Senseye PdM avertissent les utilisateurs de la détérioration des machines à temps pour éviter une panne, offrant une multitude d'avantages associés tels qu'une réduction des temps d'arrêt et un effort de maintenance plus ciblé, renforçant la durabilité et l'efficacité. Ces outils sont si puissants qu'il est facile de se laisser emporter par les capacités de l'IA dans le contexte de la PdM.

Une idée fausse courante est que les systèmes basés sur l'IA peuvent prédire quand et comment les machines tomberont en panne en repérant des indices invisibles pour un expert humain. Mais la vérité est que les analystes formés à la surveillance de l'état établissent la référence en matière de compréhension de l'état des machines. La différence la plus significative entre le contact humain et ce que l'automatisation peut offrir est l'évolutivité, et non une forme magique d'analyse de données.

Un expert ne peut examiner qu'un seul actif simultanément, tandis qu'un système automatisé peut surveiller des milliers d'actifs simultanément. Cela ouvre la voie à des changements majeurs. Dans le passé, le temps, les efforts et les coûts impliqués dans la surveillance manuelle de l'état la limitaient aux actifs les plus critiques. En revanche, les systèmes PdM automatisés permettent désormais d'étendre la même approche à chaque machine tout au long de votre opération.

Outils d'aide à la décision
Les avantages de l'évolutivité touchent également au mythe selon lequel les solutions PdM menacent les emplois. Ces outils permettent aux opérateurs et aux équipes de maintenance de prendre de meilleures décisions, et non de les remplacer. Les solutions PdM permettent aux utilisateurs de diriger leurs efforts de gestion d'actifs de manière franchement impossible jusqu'à présent, permettant aux équipes existantes d'être plus productives, avec des budgets souvent réduits.

Les avantages réels dépendent de données de qualité
Une solution PdM basée sur l'IA transforme les opérations de maintenance, à condition qu'elle ait accès aux bons types de données machine. La clé est de s'assurer que les utilisateurs peuvent avoir suffisamment confiance dans le système PdM automatisé pour réagir de manière appropriée lorsque le système déclenche une alerte. Le niveau de confiance dépendra principalement de la qualité des données disponibles entrant dans le système. Vous ne pouvez pas vous éloigner du vieux dicton, "Garbage in, garbage out".

Les données de base de surveillance des conditions sont le strict minimum requis pour PdM. Cela peut inclure des paramètres tels que le courant consommé par un moteur ou le délai entre deux points de consigne, où un problème à court terme ou une tendance à plus long terme peut signifier que l'état d'un actif se détériore.

Les utilisateurs peuvent avoir une confiance limitée dans les alertes déclenchées à l'aide de données primaires, car les changements de processus ou d'environnement peuvent également affecter de nombreux paramètres. Changer une pompe pour traiter un produit plus dense ou des changements de température ambiante pourrait avoir un impact significatif.

Les indicateurs d'état tiennent compte de ces informations trompeuses et visent à éliminer les changements liés au traitement et aux facteurs environnementaux plutôt qu'au comportement de la machine elle-même.

Les indicateurs d'état avancés vont encore plus loin en ciblant des modes de défaillance spécifiques. L'exemple classique serait la surveillance des vibrations, que quelqu'un peut régler pour rechercher des indicateurs de défaillance visibles à des fréquences spécifiques, ce qui peut, par exemple, indiquer qu'un arbre de moteur est mal aligné.

Un utilisateur peut identifier les modes de défaillance au début d'une implémentation PdM en examinant l'historique de maintenance de chaque actif et les informations techniques générales qui lui sont associées. Les utilisateurs peuvent alors choisir les indicateurs d'état qui ajoutent de la valeur et mettre en place des capteurs pour se concentrer sur les modes de défaillance susceptibles d'apporter les avantages les plus considérables.

Succès prouvé
Les solutions PdM basées sur l'IA ne sont pas des baguettes magiques, mais les énormes avantages du passage à un régime PdM réussi sont bien prouvés. Chez Senseye, nous utilisons des algorithmes propriétaires basés sur l'IA et le ML pour aider les clients à surveiller des dizaines de milliers de machines dans le monde afin d'améliorer l'efficacité de la maintenance et de fournir les informations correctes à l'avance. Les résultats incluent des temps d'arrêt non planifiés des machines en baisse de 50 %, des coûts de maintenance en baisse de 40 % et une augmentation de la productivité du personnel de maintenance et de la précision des prévisions de temps d'arrêt de 55 % et 85 %, respectivement.

Contactez Senseye pour une démonstration et découvrez comment nous pouvons vous aider à atteindre les objectifs de fiabilité et de durabilité de votre machine.