Grâce à l’apprentissage automatique, à l’analyse des données opérationnelles et à la surveillance prédictive de l’état des actifs, les ingénieurs peuvent optimiser la maintenance et réduire les risques de fiabilité pour les opérations de l’usine ou de l’entreprise. Les logiciels conçus pour prendre en charge la maintenance préventive (appelée parfois « maintenance à titre préventif ») aident à produire des opérations stables, à assurer le respect des garanties et à résoudre les problèmes ayant un impact sur la production, avant qu’ils ne se produisent.
Il existe quatre grands types de maintenance préventive. Chacun d’entre eux s’articule autour du concept de maintenance planifiée, bien qu’ils soient tous organisés et programmés différemment, afin de répondre à des objectifs opérationnels différents.
La maintenance préventive basée sur l’utilisation est déclenchée par l’utilisation réelle d’un bien. Ce type de maintenance prend en compte l’utilisation quotidienne moyenne ou l’exposition aux conditions environnementales d’un bien et s’en sert pour prévoir la date d’échéance d’une inspection ou d’une tâche de maintenance future.
La maintenance préventive basée sur le calendrier ou l’heure a lieu à un horaire programmé, sur la base d’un intervalle de calendrier. La mesure de maintenance est déclenchée lorsque la date d’échéance approche et que les demandes d’intervention nécessaires ont été créées.
La maintenance prédictive est conçue pour programmer des actions de maintenance corrective avant qu’une panne ne se produise. L’équipe doit d’abord déterminer l’état de l’équipement afin d’estimer le moment auquel la maintenance doit être effectuée. Ensuite, les tâches de maintenance sont programmées pour éviter les défaillances inattendues de l’équipement.
La maintenance prescriptive ne se contente pas de signaler qu’une défaillance va se produire et à quel moment elle se produira. Elle indique aussi pourquoi elle surviendra. Ce type de maintenance permet d’analyser et de déterminer différentes options et résultats potentiels, afin d’atténuer tout risque pour l’exploitation.
Les installations industrielles dépendent fortement d’une maintenance régulière pour rester pleinement productives et exemptes de pannes mécaniques coûteuses et chronophages.
L’expression « maintenance préventive » couvre un large éventail d’activités prescrites et de tâches d’ordre général. Chaque composant de production d’un système nécessitera un certain niveau de maintenance régulier. Généralement, cet équipement devra être au moins nettoyé et lubrifié. Dans d’autres situations, un entretien plus approfondi peut être nécessaire, impliquant un reconditionnement lourd, une réparation ou même le remplacement de certaines pièces.
À un niveau supérieur, la maintenance préventive implique également l’entretien de l’usine physique qui abrite les différents systèmes de production. Les tâches générales associées à ce type de maintenance préventive consistent à s’assurer que le système de chauffage, de ventilation et de climatisation (CVC) est en bon état de marche, que tous les systèmes électriques fonctionnent et sont conformes aux normes en vigueur, et que tout l’éclairage nécessaire fonctionne correctement.
On a souvent tendance à considérer la maintenance préventive et la maintenance prédictive comme des entités totalement distinctes. Malheureusement, cette tentative de simplification de la relation entre maintenance préventive et maintenance prédictive passe à côté d’un point essentiel.
En réalité, la maintenance prédictive est une forme avancée de maintenance préventive. Les deux types de maintenance tentent d’anticiper et d'éviter les défaillances mécaniques de manière proactive. Mais la maintenance prédictive pousse le concept encore plus loin.
Prenons l’exemple d’une seule pièce d’équipement industriel. En pratiquant la maintenance préventive sur cet équipement, nous pourrions utiliser des informations générales sur cette marque et ce modèle de machine pour formuler des estimations approximatives sur le moment auquel la maintenance régulière devra être effectuée. Nous saurions approximativement quand réaliser la maintenance.
La maintenance prédictive, en revanche, est beaucoup plus précise et, de ce fait, nécessite davantage de données. Les informations sur le cycle de vie prévu pour ce modèle d’équipement sont combinées aux données historiques sur les performances de cette unité en particulier. Une fois armés de ces données supplémentaires, les modèles de maintenance prédictive peuvent produire de puissantes prédictions qui permettent aux opérateurs de savoir avec certitude à quel moment les défaillances du système vont se produire.
Comme les réparations programmées par la maintenance prédictive ont lieu exactement avant qu’elles ne soient nécessaires (et non selon un calendrier général), aucune réparation inutile n’est effectuée, ce qui permet de réduire les budgets de maintenance.
La maintenance prédictive prospère en association avec l’IoT. Étant donné que les machines génèrent des mises à jour permanentes sur leurs activités et leur état, les modèles de maintenance prédictive obtiennent désormais l’abondance de données dont ils ont besoin pour produire des prévisions de maintenance indispensables.
Commencez à exploiter au maximum vos actifs et à réaliser des économies en appliquant une stratégie de maintenance préventive. Avantages supplémentaires : une meilleure organisation et des opérations en continu.
Planification systématique de la maintenance et des inspections pour s’assurer que les actifs atteignent leur cycle de vie complet et que les garanties sont maintenues à jour.
Gestion des coûts de maintenance planifiée et non planifiée, des stocks et des pièces de rechange. Une meilleure connaissance de vos opérations et de vos actifs vous permet de réduire considérablement les coûts de maintenance.
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Identification des réparations plus tôt dans le cycle de vie des actifs pour des opérations en continu qui réduisent les temps d’arrêt et optimisent la production.
Un élément essentiel sépare la maintenance préventive de la maintenance réactive : le timing. La maintenance réactive adopte une politique de « fonctionnement jusqu’à la panne » selon laquelle la maintenance n’intervient que lorsqu’une pièce d’équipement cesse réellement de fonctionner. La réparation nécessaire doit alors être effectuée le plus rapidement possible. Quant à la maintenance préventive, elle tente d’anticiper la défaillance d’un équipement et de prendre des mesures correctives avant que la panne mécanique ne se produise.
La méthode choisie (maintenance préventive ou maintenance réactive) ne serait pas si importante si ce n’était que la maintenance réactive peut facilement devenir beaucoup plus coûteuse que la maintenance préventive. Prenons l’analogie de l’entretien d’une voiture et l’exemple de la voiture qui ne fait pas l’objet d’un entretien régulier obligatoire, pour ensuite subir une panne catastrophique et multisystème qui exige soudainement des réparations importantes et coûteuses.
Bien que l’adoption de mesures de maintenance préventive nécessite de budgétiser les activités d’entretien régulier et puisse nécessiter l’adoption d’un système de gestion de la maintenance assistée par ordinateur (GMAO), dans un contexte industriel, cela en vaut généralement la peine, d’autant plus que lorsqu’une opération industrielle est interrompue pour des réparations non programmées, cela peut rapidement entraîner un arrêt de la production, voire une perte de revenus.
De plus en plus, le déploiement des technologies d’IA et d’IoT dans les opérations permet d’optimiser continuellement à la fois les actifs et les activités qui animent le secteur industriel. Du point de vue de l’évaluation de l’avenir de la maintenance préventive, il est clair que l’utilisation de la surveillance à distance et de la modélisation analytique a déjà entraîné une réduction nette de la quantité de ressources allouées à l’exécution des tâches de maintenance préventive.
Du point de vue des actifs, la collecte et l’analyse plus poussées des données (rendues possibles par les solutions actuelles d’IA et d’IoT) ont permis aux fabricants d’obtenir des données précieuses qui ont amélioré la fiabilité de leurs opérations et de leurs produits. Les opérateurs d’actifs peuvent vraiment comprendre la qualité des actifs qu’ils déploient dans les opérations, ce qui conduit à de nouvelles stratégies de cycle de vie des actifs qui éliminent les actifs peu performants de leurs opérations et, en fin de compte, réduisent les temps d’arrêt et les coûts.
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