Jusqu’à présent, les opérateurs de machines effectuaient des entretiens réguliers. Ils réparaient les pièces de leurs équipements lorsqu’une panne surgissait afin d’éviter les temps morts et les dysfonctionnements. Aujourd’hui, les systèmes intelligents sont capables de reconnaître les dysfonctionnements avant qu’ils ne se manifestent. La maintenance prédictive, qui permet de prévoir ces défaillances, ouvre la voie à de nouveaux modèles commerciaux et prévoit d’énormes économies pour le secteur de l’industrie.

Qu’est ce que la maintenance prédictive ?

La maintenance prédictive est une méthode permettant de prévenir les pannes de machines et de prédire quand une défaillance de l’équipement peut survenir. Pour ce faire, les données de productions sont analysées afin d’identifier des modèles et prévoir les problèmes potentiels. La surveillance des défaillances permet de planifier la maintenance avant que la défaillance ne se produise.

Cette maintenance préventive permet de réduire la fréquence à laquelle la maintenance d’une machine est effectuée et d’éviter une maintenance réactive imprévue sans entraîner de coûts élevés liés à une maintenance trop importante.

La maintenance prédictive utilise des outils de surveillance pour évaluer les performances d’un équipement en temps réel. L’Internet des objets est un élément clé de ce processus. Il permet à différents équipements et systèmes de se connecter, de travailler ensemble et de partager, d’analyser et de traiter des données.

La maintenance prédictive s’appuie sur l’Internet des objets qui utilise des capteurs de maintenance prédictive pour capturer des informations, les comprendre et identifier les zones qui nécessitent une attention particulière. Parmi les exemples d’utilisation de capteurs de maintenance prédictive figurent l’analyse des vibrations, l’analyse de l’huile et l’imagerie thermique.

Quelle est son utilité dans les usines de production ?

Lorsque la maintenance prédictive fonctionne efficacement en tant que stratégie de maintenance, elle n’est effectuée sur les machines que lorsque cela est nécessaire. C’est-à-dire, juste avant qu’une panne ne soit susceptible de se produire. Cela entraîne plusieurs économies de coûts:

  • Réduction du temps d’entretien de l’équipement
  • Réduction des heures de production consacrées à la maintenance
  • Réduction du coût des pièces de rechange et des équipements

Il a été démontré que les programmes de maintenance prévisionnelle entraînaient une augmentation de 10% du retour sur investissement, une baisse de 25 à 30% des coûts de maintenance, une baisse de 70 à 75% des pannes et une baisse de 35 à 45% des temps d’arrêt.

Les fabricants peuvent ainsi réduire les coûts des services en mettant en place de nouvelles technologies industrielles pour surveiller la bonne marche des machines. Les opérateurs optimisent les calendriers de maintenance et obtiennent des alertes en temps réel sur les risques opérationnels. Cela leur permet d’optimiser la disponibilité et d’améliorer la productivité.

L’avenir de l’industrie

La maintenance prédictive est une véritable innovation pour le secteur de l’industrie. Réparer la panne lorsqu’elle survient est très couteux pour les entreprises et génère beaucoup de retard si elles doivent par exemple mettre une chaîne de production et toute une équipe à l’arrêt.

La maintenance prédictive pourrait permettre aux entreprises d’économiser environ 560 milliards d’euros d’ici 2025. A l’avenir, les industries utiliseront de plus en plus les analyses de données issues du Big Data, les capteurs intelligents et les algorithmes. Elles mettront en place des systèmes intelligents capables de maintenir les équipements en fonctionnement afin d’améliorer leur efficacité et de stimuler la productivité.

L’intelligence artificielle, l’Internet des objets industriels et le machine learning leur permettront également de développer cette nouvelle démarche.

Pour prévenir les pannes, les entreprises pourront s’aider de la gestion de la maintenance assistée par ordinateur (GMAO). Cet outil permet d’aider à la prise de décision en fournissant des informations clés concernant la maintenance de machines. Ces logiciels de supervision permettent d’éviter les incidents et l’arrêt imprévu d’une ligne de production.

Couplée avec l’Internet des objets, la GMAO fournit un flux de données constant permettant d’analyser les données afin de surveiller et de maintenir les machines en bon état de marche.

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