Predictive Maintenance - L'avenir de la maintenance intelligente

Janina Horn

L'efficacité fait souvent la différence entre la compétitivité et la stagnation dans une entreprise. Dans l'industrie, les installations et les machines sont au cœur de toute production et leur performance optimale est essentielle.

Mais les machines ne sont pas infaillibles. Elles montrent des signes d'usure et tombent en panne de manière inattendue. 

La maintenance prédictive repose sur l'idée que les travaux de maintenance ne doivent plus être effectués selon un calendrier rigide, mais au moment précis où ils sont nécessaires. 

Il s'agit d'une approche basée sur les données, l'analyse et l'intelligence artificielle, qui permet de surveiller l'état des machines en temps réel et de prédire les problèmes imminents avant qu'ils n'entraînent des pannes coûteuses.

Dans cet article de blog, vous apprendrez tout ce qu'il faut savoir sur la maintenance prédictive, comment appliquer exactement la maintenance prédictive dans votre entreprise et comment l'optimiser encore plus grâce à des outils supplémentaires.

Maintenance prédictive - Définition

Définition de la maintenance prédictive

La maintenance prédictive (Predictive Maintenance) est une stratégie de maintenance avancée qui vise à entretenir les machines et les équipements des entreprises de manière plus efficace et moins coûteuse. 

Elle repose sur la surveillance et l'analyse continues des données d'exploitation afin de prédire les pannes ou problèmes potentiels avant qu'ils ne surviennent.

En gros, la maintenance prédictive fonctionne comme suit :

  • La maintenance prédictive utilise des capteurs et des données provenant de machines pour surveiller leur état en temps réel.
  • Ces données sont analysées afin de détecter les anomalies, les écarts ou les détériorations.
  • Sur la base de ces informations, des modèles et des algorithmes sont utilisés pour prédire les futures pannes ou les besoins de maintenance.

Ils effectuent donc la maintenance de manière ciblée, lorsqu'elle est nécessaire, plutôt que selon un calendrier rigide. Cela minimise les temps d'arrêt imprévus et réduit les coûts de maintenance.

La maintenance prédictive prend en charge différents types de machines et d'équipements, y compris les installations de production, les flottes de véhicules, les ascenseurs et plus encore. La technologie derrière la maintenance prédictive comprend l'Internet des objets (IoT), l'apprentissage automatique et des méthodes d'analyse avancées.

Les entreprises bénéficient ainsi d'une plus grande disponibilité des installations, d'une durée de vie plus longue de leurs équipements et d'une efficacité accrue.

Bases technologiques

Les bases technologiques de la maintenance prédictive reposent sur des technologies avancées et des capacités de traitement des données. 

Vous trouverez ci-dessous les éléments essentiels qui constituent la maintenance prédictive :

Capteurs et collecte de données

La maintenance prédictive repose sur des capteurs intégrés dans les machines et les installations. 

Les capteurs collectent en permanence des données sur l'état des machines, comme les vibrations, la température, la pression, les débits et bien plus encore. Ils collectent les données en temps réel et les transmettent à des plateformes de traitement des données.

IoT (Internet des objets)

L'Internet des objets joue un rôle crucial en permettant la mise en réseau de capteurs, de machines et d'installations. La transmission transparente des données vers des plateformes centrales de traitement des données ou des systèmes basés sur le cloud est ainsi garantie.

Traitement et analyse des données

Les plateformes de traitement des données analysent les données et les hébergent souvent dans le cloud. 

Des techniques d'analyse avancées sont utilisées à cet effet, notamment apprentissage automatique, intelligence artificielle et des modèles statistiques. Ces techniques identifient les modèles, les écarts et les Anomalies dans les données.

Algorithmes et modèles

Les algorithmes d'apprentissage automatique et les modèles sont essentiels pour faire des prédictions sur l'état des machines et des installations. Ces modèles apprennent à partir de données historiques et détectent les anomalies ou les tendances qui indiquent des problèmes futurs.

Analyse prédictive

La maintenance prédictive consiste à utiliser les informations prédites sur l'état des équipements pour prédire quand les travaux de maintenance doivent être effectués. 

Cela se fait souvent en combinant des seuils, des algorithmes de prédiction et des règles de gestion.

Intégration dans les systèmes d'entreprise

Les résultats des analyses de maintenance prédictive doivent être intégrés dans les systèmes d'entreprise existants afin d'alerter les équipes de maintenance ou les systèmes d'automatisation. 

Cela se fait souvent sous la forme d'alertes, de tickets ou d'ordres de travail.

Apprentissage continu

Les technologies de la maintenance prédictive ne sont pas statiques. 

Ils apprennent et s'améliorent en permanence en collectant davantage de données et en identifiant de nouveaux modèles. Cela permet d'optimiser progressivement les stratégies de maintenance.

Ensemble, ces bases technologiques forment l'épine dorsale de la maintenance prédictive, qui aide les entreprises à optimiser les travaux de maintenance, à minimiser les temps d'arrêt imprévus et à augmenter l'efficacité de leurs installations.

Saisie et traitement des données

Collecte de données Maintenance prédictive

La collecte et le traitement des données sont des étapes essentielles de la maintenance prédictive, qui contribuent à surveiller et à prédire l'état des machines et des installations en temps réel. 

Ces processus peuvent être décrits comme suit :

Saisie des données

  • Détecteurs : La première étape de la collecte de données est constituée par les capteurs installés dans les machines et les installations. Ces capteurs collectent en permanence des informations sur l'état des machines. Selon le type de machine, il s'agit de capteurs de vibrations, de capteurs de température, de capteurs de pression, de capteurs de flux et autres.
  • les appareils IoT : Les appareils IoT collectent les données qui permettent la transmission sans fil des informations. Ces appareils sont intégrés dans les machines ou installés séparément.
  • l'enregistrement des données : Les systèmes créent des protocoles avec les données et les transmettent en temps réel aux plateformes de traitement des données. Cela se fait via des réseaux sans fil ou des connexions câblées.

Traitement des données

  • Agrégation des données : Sur les plateformes de traitement des données, les données brutes provenant des capteurs sont agrégées. Cela signifie que les données provenant de différentes sources sont combinées afin d'obtenir une vue globale de l'état des installations.
  • Nettoyage des données : Les données sont examinées et nettoyées afin de détecter les irrégularités, les valeurs aberrantes et les valeurs manquantes. Cela est important pour garantir que les analyses sont basées sur des données de haute qualité.
  • Contextualisation des données : Les informations contextuelles enrichissent les données afin de comprendre la signification des valeurs mesurées. Cela peut inclure des informations sur les types de machines, les sites, les conditions de fonctionnement et plus encore.
  • Analyse des données : Des méthodes d'analyse avancées, y compris l'apprentissage automatique et les modèles statistiques, identifient les modèles, les écarts et les anomalies dans les données. Ces analyses aident à prédire les éventuelles pannes ou les besoins de maintenance.
  • Prévisions et alarmes : Sur la base des résultats d'analyse, il est possible de prédire le moment où des travaux de maintenance seront éventuellement nécessaires. Des alertes ou des notifications sont déclenchées lorsque des seuils spécifiques sont dépassés ou que des anomalies sont détectées.
  • Rapports et visualisation : Les résultats de l'analyse des données sont présentés dans des rapports ou des tableaux de bord afin de les rendre compréhensibles pour les équipes de maintenance et les décideurs. Cela permet de prendre des mesures à temps.

La collecte et le traitement des données sont donc des éléments clés de la maintenance prédictive, car ils constituent la base de la prévision des besoins en maintenance et de l'optimisation des stratégies de maintenance. 

La surveillance et l'analyse continues des données contribuent à minimiser les temps d'arrêt imprévus et à maximiser l'efficacité des installations et des machines, ce qui profite au succès de l'entreprise.

Analyse des données et modélisation

L'analyse des données et la modélisation visent principalement à prédire les pannes et les travaux de maintenance futurs.

Analyse des données

  • Exploration des données : La première étape de l'analyse des données est l'exploration des données collectées. Cela implique l'étude des tendances, des modèles et des indicateurs statistiques afin d'acquérir une compréhension de l'état actuel des machines et des installations.
  • Ingénierie des fonctionnalités : Cette étape consiste à extraire ou à créer des caractéristiques ou des variables pertinentes à partir des données. Ces caractéristiques peuvent être des paramètres physiques, des informations de séries temporelles ou des ratios dérivés qui sont importants pour l'analyse.
  • Détection d'anomalies : Les données sont examinées pour détecter les anomalies ou les valeurs aberrantes. Les anomalies peuvent être le signe de problèmes imminents et doivent être détectées et isolées.
  • Analyse des séries temporelles : De nombreuses applications de maintenance prédictive portent sur des données de séries temporelles. L'analyse des séries temporelles implique l'étude des modèles dans le temps, des variations saisonnières et des tendances à long terme.

Modélisation

  • Partitionnement des données : Les données sont divisées en données de formation et données de test. Les données de formation sont utilisées pour créer et former des modèles, tandis que les données de test sont utilisées pour évaluer les performances du modèle.
  • Choix des techniques de modélisation : Différentes techniques de modélisation peuvent être utilisées en fonction des caractéristiques des données. Il s'agit notamment de la régression linéaire, des arbres de décision, des réseaux neuronaux et, en particulier, de l'apprentissage automatique, qui est souvent utilisé dans des contextes complexes.
  • Développement de modèles : Des modèles sont développés pour établir le lien entre les caractéristiques et l'événement à prévoir (par exemple une panne). Cela peut impliquer l'application d'algorithmes de classification ou de régression.
  • Validation du modèle : Les modèles créés sont testés en termes de précision et de performance. Cela peut se faire à l'aide de métriques telles que l'exactitude, la précision, le rappel et le score F1.
  • Mise à jour du modèle : Les modèles peuvent être mis à jour en permanence lorsque de nouvelles données sont disponibles. Cela permet aux modèles de s'adapter à l'évolution des conditions et d'établir des prévisions plus précises.
  • Prévisions et alertes : Les modèles entraînés sont appliqués aux données en temps réel afin d'établir des prévisions. Si une prévision indique une panne ou un besoin de maintenance potentiel, des alarmes sont déclenchées et l'équipe de maintenance est avertie.

L'analyse et la modélisation des données permettent aux entreprises d'identifier des modèles et des anomalies dans leurs données et de réagir rapidement aux problèmes potentiels, avant que des temps d'arrêt imprévus ne surviennent. Cela contribue à améliorer la disponibilité des installations et à réduire les coûts de maintenance.

Mise en œuvre de la maintenance prédictive

Comment mettre en œuvre la maintenance prédictive ?

La mise en œuvre de la maintenance prédictive nécessite une stratégie bien pensée et une approche structurée. Voici les étapes que les entreprises doivent suivre pour mettre en place la maintenance prédictive :

  1. Définir les objectifs et les exigences :

    a) Définissez des objectifs clairs pour la mise en œuvre de la maintenance prédictive. Souhaitez-vous augmenter la disponibilité des installations, réduire les coûts de maintenance ou améliorer l'efficacité ?
    b) Identifier les machines ou installations spécifiques pour lesquelles la maintenance prédictive doit être mise en œuvre.

  2. Identifier les sources de données :

    a) Identifiez les sources de données et les capteurs pertinents nécessaires à la surveillance de l'état des machines.
    b) s'assurer que les données peuvent être collectées et transmises en temps réel à une plate-forme ou un système central.

  3. Mettre en place une infrastructure de données :

    a) Mettez en place une infrastructure de données robuste qui permette la collecte, le stockage et le traitement des données.
    b) Tenez compte des règles de sécurité et de protection des données lors du traitement des données.

  4. Assurer la qualité des données :

    Surveillez et entretenez la qualité des données collectées afin de vous assurer qu'elles conviennent à l'analyse. Cela peut inclure le nettoyage des données et l'élimination du bruit.

  5. Choisir des techniques d'analyse et de modélisation

    Décidez quelles techniques d'analyse et de modélisation correspondent le mieux à vos besoins. Il peut s'agir d'apprentissage automatique, de modèles statistiques ou d'une combinaison des deux.

  6. Développement et formation de modèles :

    Développez et entraînez des modèles basés sur des données historiques. Utilisez ces modèles pour surveiller l'état des machines en temps réel.

  7. Définir des seuils et des alarmes :

    Définissez des seuils et des critères qui déterminent quand les alarmes ou les notifications se déclenchent. Cela permet d'identifier les problèmes de manière proactive.

  8. Intégration dans les processus existants :

    Intégrez la maintenance prédictive dans vos processus de maintenance et d'exploitation existants. Assurez-vous que le personnel de maintenance puisse utiliser efficacement les informations et les alarmes.

  9. Formation et sensibilisation :

    a) Formez votre équipe à l'utilisation des outils et des systèmes de maintenance prédictive.
    b) Sensibilisez vos collaborateurs à l'importance de la nouvelle stratégie et à la manière dont elle contribue à améliorer l'efficacité.

  10. Surveillance et optimisation :

    a) Mettre en place un système de surveillance continue pour s'assurer que la stratégie de maintenance prédictive est efficace.
    b) Optimisez continuellement les modèles et les algorithmes afin d'améliorer la précision des prédictions.

  11. Mesure du succès :

    Définissez des indicateurs de performance clés (KPI) clairs pour mesurer le succès de la mise en œuvre. Il peut s'agir d'indicateurs tels que la réduction des temps d'arrêt, la diminution des coûts de maintenance et l'augmentation de la disponibilité des installations.

  12. Éthique des données et protection des données :

    Veillez à ce que l'éthique des données et la protection des données soient respectées tout au long du processus, en particulier lorsqu'il s'agit de la collecte et du stockage des données.

Exemples

La maintenance prédictive est utilisée dans différents secteurs et champs d'application. Il s'agit par exemple des cas d'utilisation suivants :

Maintenance des avions dans l'industrie aéronautique

Dans l'industrie aéronautique, la maintenance des avions est essentielle pour assurer la sécurité et la fiabilité de leur fonctionnement. 

Vous utilisez la maintenance prédictive pour surveiller l'état des moteurs d'avion, des systèmes avioniques et d'autres composants critiques.

En surveillant en permanence les données des capteurs, telles que les vibrations, les températures et les pressions, les compagnies aériennes peuvent être alertées à temps des problèmes potentiels, avant que les pannes ne surviennent.

Il en résulte une meilleure sécurité des vols, une réduction des temps d'arrêt non planifiés et des processus de maintenance plus efficaces.

Installations de production dans l'industrie manufacturière

Dans l'industrie manufacturière, les modèles de maintenance prédictive sont utilisés pour surveiller l'état des équipements de production, des robots et des tapis roulants.

Des capteurs dans les installations enregistrent des données telles que les vibrations, la température et l'usure. La maintenance prédictive peut signaler à temps des anomalies ou des détériorations dans les données.

Cela permet aux fabricants d'effectuer des travaux de maintenance au moment où ils en ont besoin et de minimiser les arrêts de production non planifiés, ce qui augmente la productivité.

Économie de l'énergie et réseaux électriques

Dans le secteur de l'énergie, les techniques de maintenance prédictive vous permettent de surveiller les points suivants : L'état des générateurs, des transformateurs et d'autres composants critiques du réseau électrique.

En analysant des données telles que les tensions, les courants et les températures, les entreprises de distribution d'énergie sont en mesure d'éviter les pannes et les réparations coûteuses.

Cela se traduit par une alimentation électrique plus fiable et contribue à réduire les coûts de maintenance, car les travaux peuvent être planifiés de manière ciblée.

Ces exemples montrent comment la maintenance prédictive peut être utilisée dans différents secteurs afin d'améliorer l'efficacité, d'augmenter la disponibilité des équipements et de réduire les coûts liés aux arrêts imprévus et aux réparations.

Optimisation de la maintenance prédictive grâce à Konfuzio

Konfuzio est un outil d'analyse de texte basé sur l'intelligence artificielle qui extrait les données textuelles non structurées des documents et les transforme en informations structurées. 

Il permet aux entreprises d'obtenir des informations précieuses à partir de leurs ressources textuelles et de les utiliser pour des analyses, Automatisation et d'optimiser les processus.

Vous optimisez la maintenance prédictive dans plusieurs domaines en utilisant Konfuzio :

  • Saisie automatisée des données : Konfuzio contribue à la saisie automatique de données textuelles non structurées provenant de documents techniques, de rapports et de communications et à leur mise en forme utile pour la maintenance prédictive. Cela permet de réduire la charge de travail manuel lors de la saisie des données et de minimiser les erreurs.
  • Reconnaissance de formes basée sur le texte : Konfuzio analyse les données textuelles afin d'identifier des modèles et des tendances qui ne seraient peut-être pas visibles dans des données structurées. Cela permet d'identifier les signes précoces de problèmes ou de détérioration des installations.
  • Informations en temps réel : Les informations en temps réel provenant de sources textuelles non structurées, y compris les rapports de maintenance, les communications des techniciens et les journaux d'erreurs, permettent d'inclure des informations actualisées dans l'analyse de la maintenance prédictive.
  • Automatisation des rapports : Création de rapports automatisés sur l'état des installations et les résultats de l'analyse de la maintenance prédictive. Ces rapports aident les équipes de maintenance et les managers à prendre des décisions.
  • Réaction plus rapide aux anomalies : Konfuzio contribue à déclencher plus rapidement des alertes et des notifications lorsque des anomalies ou des informations critiques apparaissent dans les données textuelles non structurées. Vous réagissez ainsi plus rapidement aux problèmes potentiels.

Globalement, l'utilisation de Konfuzio contribue à automatiser et à améliorer l'ensemble du processus de collecte, de traitement et d'utilisation des données dans le cadre de la maintenance prédictive. Il en résulte des prévisions plus précises, des stratégies de maintenance plus efficaces et, en fin de compte, des économies de coûts et une plus grande disponibilité des installations.

Use Case - Maintenance prédictive dans l'industrie manufacturière avec Konfuzio

L'industrie manufacturière génère souvent des données textuelles non structurées sous la forme de documents techniques, de protocoles de maintenance, de rapports de réparation et d'e-mails. Ces documents contiennent des informations précieuses sur l'état des machines et des installations, qui sont pertinentes pour la maintenance prédictive.

C'est là qu'intervient Konfuzio :

  • Extraction de données : Konfuzio extrait automatiquement des informations de ces sources de texte non structurées. Par exemple, les données pertinentes telles que les noms des machines, l'historique de la maintenance, les rapports d'erreurs et les mesures de réparation sont extraites des documents.
  • Traitement des données : Les informations extraites sont structurées et intégrées dans l'analyse de la maintenance prédictive. Cela permet d'inclure des données historiques de maintenance dans les modèles afin de prédire plus précisément les problèmes futurs.
  • Mises à jour en temps réel : Konfuzio permet d'extraire les mises à jour en temps réel des rapports de maintenance et des communications avec les techniciens. Lorsque de nouvelles informations sur l'état des installations apparaissent, elles peuvent être rapidement intégrées à l'analyse.
  • Automatisation des rapports et de la communication : Konfuzio contribue à la création de rapports automatisés et à la communication d'informations pertinentes aux équipes de maintenance ou aux responsables. Cela accélère le flux d'informations et permet de réagir plus rapidement à d'éventuels problèmes.

L'utilisation de Konfuzio en combinaison avec la maintenance prédictive dans l'industrie manufacturière peut contribuer à améliorer la qualité des données qui entrent dans l'analyse et à automatiser le processus de collecte et de traitement des données. Cela contribue à augmenter la précision des prédictions et à améliorer l'efficacité de la stratégie de maintenance.

Conclusion - Augmentation de l'efficacité et réduction des coûts dans l'industrie grâce à la maintenance prédictive

Grâce à l'industrie 4.0, la maintenance prédictive a radicalement changé la manière dont les entreprises entretiennent leurs installations et leurs machines. 

La combinaison de capteurs avancés, de l'analyse des données et de l'apprentissage automatique permet d'effectuer les travaux de maintenance au moment où ils sont nécessaires, plutôt que selon un calendrier rigide. 

Il en résulte une augmentation considérable de la disponibilité des installations et une réduction des coûts de maintenance.

La maintenance prédictive n'offre pas seulement des avantages économiques, elle contribue également à la sécurité sur le lieu de travail en minimisant les temps d'arrêt imprévus et en évitant les situations potentiellement dangereuses. Elle permet aux entreprises d'utiliser les ressources plus efficacement et de maximiser leurs capacités de production.

Globalement, la maintenance prédictive ouvre la voie à une maintenance plus efficace et plus intelligente. Ceux qui utilisent cette technologie de manière efficace peuvent obtenir un avantage concurrentiel tout en menant une activité plus durable, en préservant les ressources et en minimisant l'impact sur l'environnement. 

Vous souhaitez profiter des avantages de la maintenance prédictive tout en optimisant encore davantage le processus ? Alors vous devriez jeter un coup d'œil à Konfuzio et les possibilités offertes par une gestion efficace des documents.

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