La maintenance prédictive (PdM) est une maintenance qui surveille les performances et l’état des équipements pendant le fonctionnement normal afin de réduire les risques de pannes. Également appelée maintenance conditionnelle, la maintenance prédictive est utilisée dans le monde industriel depuis les années 1990.

Pourtant, en réalité, la maintenance prédictive est beaucoup plus ancienne, bien que son histoire ne soit pas formellement documentée. Selon Control Engineering, « Le début de la maintenance prédictive (PdM) a peut-être eu lieu lorsqu’un mécanicien a d’abord mis son oreille sur la poignée d’un tournevis, a touché l’autre extrémité d’une machine et a déclaré qu’il semblait qu’un roulement allait mal. »

L’objectif de la maintenance prédictive est la capacité de prédire d’abord quand une défaillance de l’équipement pourrait survenir (en fonction de certains facteurs), puis de prévenir la défaillance grâce à une maintenance régulière et corrective.

La maintenance prédictive ne peut exister sans surveillance de l’état, qui est définie comme la surveillance continue des machines pendant les conditions de processus pour assurer une utilisation optimale des machines. Il existe trois facettes de la surveillance de l’état: en ligne, périodique et à distance. La surveillance de l’état en ligne est définie comme la surveillance continue des machines ou des processus de production, avec des données collectées sur les vitesses critiques et les positions changeantes des broches (« Surveillance de l’état des Machines tournantes », Istec International).

La surveillance périodique de l’état, qui est réalisée grâce à l’analyse des vibrations, « donne un aperçu de l’évolution du comportement vibratoire des installations » avec une analyse des tendances (« Surveillance de l’état des Machines tournantes », Istec International). Enfin, la surveillance de l’état à distance, comme son nom l’indique, permet de surveiller les équipements à distance, avec des données transmises pour analyse.

Avant d’établir un programme de maintenance prédictive, une organisation doit prendre plusieurs mesures, notamment:

• Analyser les besoins et l’historique de l’équipement

• Examiner tous les dossiers disponibles sur les temps d’arrêt, les défauts d’équipement, les pertes (rendement et énergie), les amendes réglementaires potentielles et la sécurité au travail

• Établir des définitions et des concepts ainsi qu’établir un dossier de PdM

• Éduquer les principaux intervenants et obtenir l’adhésion

• Compléter un inventaire de l’équipement et évaluation des conditions actuelles de l’équipement

• Sélection de l’équipement pour la mise en œuvre initiale du programme

• Développement des détails du système en fonction sur des systèmes et/ ou composants individuels

• Évaluer toute maintenance préventive ou prédictive existante

• Décider des systèmes à inclure et des éléments à inspecter

• Définir la criticité du programme et établir la fréquence de PdM et le type de calendrier

• Évaluer les ressources prévues et attribuer les rôles et responsabilités du personnel

• Organiser le programme et l’intégrer dans le système de planification

• Éduquer et obtenir l’adhésion de l’exploitation et de la maintenance

• Mettre à niveau l’équipement et formation

• Création d’un système informatisé de gestion de la maintenance (GMAO)

Environ 65 % du personnel de maintenance interrogé dans le cadre de l’enquête de maintenance prédictive 2019 de Reliable Plant ont déclaré utiliser la maintenance prédictive. Lorsqu’elle est mise en œuvre et exécutée, la maintenance prédictive est la pierre angulaire d’un programme de maintenance réussi.

La différence Entre la Maintenance Prédictive et la Maintenance préventive

Bien que de nombreux programmes de maintenance utilisent un peu les deux, il existe plusieurs différences entre la maintenance prédictive et la maintenance préventive. La maintenance préventive a consisté à inspecter et à effectuer la maintenance des machines, que l’équipement ait ou non besoin d’entretien. Ce calendrier de maintenance est basé sur un déclencheur d’utilisation ou de temps. Par exemple, une unité de chauffage est entretenue chaque année avant l’hiver, ou une voiture nécessite un entretien programmé tous les 5 000 miles.

De plus, la maintenance préventive n’exige pas le composant de surveillance de l’état que la maintenance prédictive fait. En n’exigeant pas de surveillance de l’état, un programme d’entretien préventif n’implique pas autant d’investissements en capital dans la technologie et la formation. Enfin, de nombreux programmes de maintenance préventive nécessitent une collecte et une analyse manuelles des données.

Alors que la maintenance préventive est déterminée en utilisant le cycle de vie moyen d’un actif, la maintenance prédictive est identifiée en fonction des conditions prédéfinies et prédéterminées de pièces d’équipement spécifiques, en utilisant différentes technologies. La maintenance prédictive nécessite également plus d’investissements en personnel, en formation et en équipement que la maintenance préventive, mais les économies de temps et de coûts seront plus importantes à long terme.

Avantages et inconvénients de la maintenance prédictive

Comme mentionné, les avantages de la maintenance prédictive sont énormes du point de vue des économies et comprennent la minimisation des temps d’arrêt planifiés, la maximisation de la durée de vie des équipements, l’optimisation de la productivité des employés et l’augmentation des revenus (Immerman, « The Impact of Predictive Maintenance on Manufacturing »). Un autre avantage de la maintenance prédictive est sa capacité à transformer à la fois une équipe de maintenance et une organisation, car la mise en œuvre de la PdM permet aux gestionnaires d’actifs d’améliorer les résultats et de mieux équilibrer les priorités telles que la rentabilité et la fiabilité.

L’un des principaux inconvénients de la maintenance prédictive est le temps nécessaire pour évaluer et mettre en œuvre un calendrier PdM. La maintenance prédictive étant une initiative complexe, le personnel de l’usine doit être formé non seulement à l’utilisation de l’équipement, mais également à l’interprétation des analyses (ou des données).

Alors que de nombreuses organisations choisissent de former leurs employés existants à la maintenance prédictive, il existe des sous-traitants de surveillance de l’état qui se spécialisent dans l’exécution de la main-d’œuvre requise et l’analyse des résultats pour une installation. Outre les coûts de formation, la maintenance prédictive implique un investissement dans des outils et des systèmes de maintenance. Ce coût a diminué au fil du temps avec l’introduction de la technologie basée sur le cloud.

Maintenance prédictive vs. Inspection des défauts

Depuis un certain temps, une grande confusion règne sur la manière appropriée d’inspecter la présence d’un mode de défaillance donné. Dois-je effectuer un type d’inspection sensorielle? Dois-je effectuer un type d’inspection quantitative? Dois-je appliquer une ou plusieurs technologies de surveillance de l’état? Dois-je appliquer une combinaison de ces techniques pour maximiser la probabilité conditionnelle de trouver le défaut?

Comment puis-je identifier la présence d’un défaut clé de manière à maximiser le temps dont mon service de planification dispose pour développer les procédures de travail, créer des ordres de travail, commander les pièces et planifier et terminer les travaux avant que la probabilité conditionnelle de défaillance ne devienne trop élevée? Une explication des types d’inspections et de la façon dont elles se complètent permet de préciser lesquelles sont les plus appropriées.

Types de techniques d’inspection des défauts

Les inspections sensorielles ont longtemps été considérées comme l’épine dorsale de tout bon programme d’inspection et de tout travail d’entretien. On croyait que l’envoi de quelqu’un assez souvent pour inspecter les problèmes de machines entraînerait l’identification des défauts en suffisamment de temps pour atténuer les temps d’arrêt imprévus. L’inspecteur utiliserait la vue, le son et le toucher pour déterminer si quelque chose avait changé depuis la dernière inspection. Tout changement serait enregistré, signalé et étudié par un artisan lors de la prochaine panne programmée.

Bien qu’il y ait un énorme avantage à envoyer quelqu’un pour effectuer des inspections, il y a tellement de trous dans cette stratégie qu’elle ne devrait jamais être considérée comme l’épine dorsale du programme d’inspection. Les inspections sensorielles n’identifient généralement que les problèmes les plus évidents et les plus radicaux. Il est pratiquement impossible pour une inspection sensorielle d’identifier les défauts internes précoces des machines.

Inspections sensorielles améliorées

Des inspections sensorielles améliorées remplissent cette zone grise. Il s’agit à la fois d’une inspection sensorielle et d’une mesure quantitative avec des caractéristiques de surveillance de l’état. Ces inspections utilisent des instruments tels que des radiomètres ponctuels, des lampes stroboscopiques, des stylos de vibration portables et de simples compteurs à ultrasons pour détecter les défauts plus haut dans la courbe P-F. Alors que ces outils multiplient la puissance des sens humains, ils ont leur limite. Ces outils simples permettent de détecter différents modes de défaillance, mais ils ne devraient pas remplacer un programme complet de surveillance des conditions.

Inspections quantitatives

Les inspections quantitatives peuvent fournir des informations utiles lorsqu’il s’agit de générer des données pour définir les tendances et déterminer la durée de vie caractéristique d’un mode de défaillance. Les inspections quantitatives ont besoin de quelqu’un pour mesurer quelque chose. Les inspections quantitatives très courantes comprennent la mesure de la température d’un joint d’étanchéité sur une pompe ou la mesure du jeu de la plaque arrière sur une roue de pompe. Ces mesures fournissent des données au planificateur et à l’ingénieur et aident à déterminer la nécessité d’une action de maintenance supplémentaire.

Lorsqu’elle est conçue correctement, une procédure d’inspection quantitative détaille les limites et les mesures généralement attendues. Toute inspection qui nécessite que quelqu’un mesure quelque chose doit avoir les valeurs minimales, maximales et typiques, avec des tâches conditionnelles définies pour le dépassement des limites. Mais une inspection quantitative effectuée à la fréquence d’inspection appropriée aura rarement une mesure qui dépasse les limites.

La maintenance prédictive en tant que technique d’inspection des défauts

La surveillance de l’état, également connue sous le nom de maintenance prédictive (PdM), est l’application de technologies de surveillance basées sur l’état, de contrôle statistique des processus ou de performance de l’équipement pour la détection précoce et l’élimination des défauts de l’équipement pouvant entraîner des temps d’arrêt imprévus ou des dépenses inutiles.

Et d’une manière générale, vous devez effectuer cela pendant que l’équipement fonctionne normalement, avec peu ou pas d’interruption du processus. Le but de ces outils (analyse vibratoire, thermographie infrarouge, analyse de circuit moteur, etc.) est de trouver des défauts non trouvés par des méthodes d’inspection précédemment disponibles, alors que la machine est en fonctionnement normal.

Tirer parti de la technologie disponible permet d’évaluer l’état des pièces et la présence de défauts jusqu’alors impossibles à détecter. Un exemple de l’avantage de ces outils dans le domaine des inspections quantitatives ou sensorielles est l’utilisation de l’analyse vibratoire pour déterminer la présence d’un défaut sur un palier d’élément roulant.

Auparavant, les mécaniciens et les mécaniciens se fondaient sur des  » contrôles de levage  » pour déterminer le jeu d’un roulement. Malheureusement, cette technique n’est valable que pour les défauts de roulement qui ont entraîné l’enlèvement de matière des chemins de roulement du roulement; ce roulement serait assez mal parti pour avoir des millièmes de pouces de jeu dedans.

La fatigue sous la surface est facilement visible avec l’analyse des vibrations et, à ce stade de la propagation de la défaillance, aucun matériau n’a été retiré des chemins de roulement. C’est l’exemple le plus courant des avantages des technologies de maintenance prédictive.

Il existe différents types de techniques d’inspection des défauts qui peuvent être appliquées à une machine, et chacune a ses avantages et ses inconvénients. Pourtant, ces techniques ne sont pas des remplacements exacts les uns pour les autres. Chacun détermine la présence du défaut à différents endroits le long de la courbe P-F et, par conséquent, chacun donne à la fonction de planification différents délais pour répondre au défaut.

Une analyse des modes de défaillance, des effets et de la criticité (FMECA) peut vous aider à déterminer quelles techniques d’inspection doivent être appliquées, à quelle fréquence et avec quel degré de redondance. N’oubliez pas que l’astuce consiste à équilibrer le risque et la rigueur. Le risque que vous êtes prêt à prendre avec un mode de défaillance donné et le montant que vous êtes prêt à payer pour l’inspection déterminent la stratégie appropriée.

Technologies de maintenance prédictive

Comme son nom l’indique, l’objectif de la maintenance prédictive est de prédire quand une maintenance est nécessaire. Bien qu’il n’y ait pas de Magic 8-Ball, il existe plusieurs dispositifs et techniques de surveillance de l’état qui peuvent être utilisés pour prédire efficacement les défaillances, ainsi que pour fournir un avertissement avancé pour la maintenance à l’horizon.

Thermographie infrarouge

Connue sous le nom de technologie de test non destructive ou non intrusive, la thermographie infrarouge (IR) en maintenance prédictive est largement utilisée. Avec les caméras IR, le personnel est capable de détecter des températures élevées (c’est-à-dire des points chauds) dans l’équipement. Les composants usés, y compris les circuits électriques défectueux, émettent généralement de la chaleur qui s’affichera sous forme de point chaud sur une image thermique (« Maintenance prédictive », outils de fabrication allégés).

En identifiant rapidement les points chauds, les inspections infrarouges peuvent identifier les problèmes et éviter des réparations et des temps d’arrêt coûteux. La technologie infrarouge est considérée comme « l’une des technologies de maintenance prédictive les plus polyvalentes disponibles used utilisée pour étudier tout, des composants individuels des machines aux systèmes d’usine, en passant par les toits et même des bâtiments entiers » (Ingénierie de contrôle). D’autres utilisations de la technologie infrarouge incluent la détection d’anomalies thermiques et de problèmes avec les systèmes de traitement reposant sur la rétention et / ou le transfert de chaleur.

Surveillance acoustique

Grâce aux technologies acoustiques, le personnel peut détecter les fuites de gaz, de liquide ou de vide dans les équipements à un niveau sonore ou ultrasonore. Considérée comme moins coûteuse que la technologie ultrasonique, la technologie sonique est utile sur les équipements mécaniques mais son utilisation est limitée. La technologie ultrasonique a plus d’applications et est plus fiable pour détecter les problèmes mécaniques.

Il permet à un technicien d' »entendre les frottements et les contraintes dans les machines en rotation, ce qui peut prédire la détérioration plus tôt que les techniques conventionnelles » (« Maintenance prédictive », Wikipedia) en utilisant une instrumentation pour convertir des sons dans la plage de 20 à 100 kilohertz en « signaux auditifs ou visuels qui peuvent être entendus / vus par un technicien. Ces hautes fréquences sont les fréquences exactes générées par des roulements usés et sous-lubrifiés, des équipements électriques défectueux, des vannes qui fuient, etc. » (Wright, « Comment tirer parti de plusieurs Technologies de Maintenance Prédictive « ).

Bien que les tests sonores et ultrasoniques puissent être coûteux, il existe une autre forme de surveillance acoustique assez abordable: les oreilles d’un technicien. « Quelque chose d’aussi simple que de détecter une fuite d’huile ou une boîte de vitesses qui semble étrange pourrait et mène souvent à la prévention d’une panne catastrophique, évitant des dizaines de milliers de dollars de pertes » (Wright, « Comment tirer parti de plusieurs technologies de maintenance prédictive »).

Analyse des vibrations

Utilisée principalement pour les équipements rotatifs à grande vitesse, l’analyse des vibrations permet à un technicien de surveiller les vibrations d’une machine à l’aide d’un analyseur portatif ou de capteurs en temps réel intégrés à l’équipement. Une machine fonctionnant en état de pointe présente un motif de vibration particulier. Lorsque des composants tels que des roulements et des arbres commencent à s’user et à tomber en panne, la machine commence à générer un modèle de vibration différent. En surveillant de manière proactive l’équipement, un technicien qualifié peut comparer les lectures avec les modes de défaillance connus pour déterminer où se produisent les problèmes.

Parmi les problèmes qui peuvent être détectés avec l’analyse des vibrations, citons le désalignement, les arbres courbés, les composants déséquilibrés, les composants mécaniques desserrés et les problèmes de moteur.

Il sera essentiel de s’assurer que les techniciens sont formés, car il peut être difficile de prédire une défaillance de la machine en utilisant l’analyse des vibrations. De nombreuses organisations offrent une formation approfondie pour préparer les individus à la certification en tant qu’analystes de vibrations. Le seul inconvénient de l’utilisation de l’analyse vibratoire est le coût associé à sa mise en œuvre avec un programme PdM.

Analyse d’huile

L’analyse d’huile est un outil efficace de maintenance prédictive. Il permet à un technicien de vérifier l’état de l’huile et de déterminer si d’autres particules et contaminants sont présents. Certains tests d’analyse d’huile peuvent révéler la viscosité, la présence d’eau ou de métaux d’usure, le nombre de particules et l’indice d’acide ou de base.

L’un des avantages de l’analyse de l’huile est que le ou les tests initiaux fixeront une ligne de base pour une nouvelle machine. Lorsqu’elle est effectuée correctement, l’analyse de l’huile peut produire une myriade de résultats pour contribuer au succès de la maintenance prédictive.

Autres technologies

Parallèlement à ces techniques, les installations peuvent utiliser d’autres technologies telles que l’analyse de l’état des moteurs, qui détaille l’état de fonctionnement et de fonctionnement des moteurs, et l’analyse des courants de Foucault, qui identifie les changements dans l’épaisseur des parois des tubes dans les refroidisseurs centrifuges et les systèmes de chaudières. L’inspection des endoscopes, la GMAO, l’intégration des données et la surveillance de l’état peuvent également faciliter la maintenance prédictive. Bien qu’il existe plusieurs technologies différentes pour vous aider dans vos efforts de PdM, il est essentiel de choisir la bonne pour assurer le succès.

Analyse de rentabilisation de la maintenance prédictive

Pour rentabiliser les investissements en capital et maintenir les machines à un rendement optimal, les installations doivent mettre davantage l’accent sur la maintenance prédictive. Selon le Wall Street Journal, « Les temps d’arrêt imprévus coûtent aux fabricants industriels environ 50 milliards de dollars par an. Une défaillance de l’équipement est à l’origine de 42% de ces temps d’arrêt imprévus. Les pannes imprévues entraînent un entretien, une réparation et un remplacement excessifs de l’équipement. »

À mesure que les opérations et la gestion sont poussées vers la réduction des coûts et l’augmentation de la productivité, le besoin de maintenance prédictive devient évident, car il est difficile de prendre des décisions rentables et à long terme pour une installation.

La valeur de la maintenance prédictive provient d’une approche économique et/ ou de gain de temps, car la maintenance n’est effectuée qu’en cas de besoin. En fait, plusieurs études menées par les États-Unis. Le Programme fédéral de gestion de l’énergie du Ministère de l’Énergie a constaté qu’un programme de maintenance prédictive fonctionnant correctement permet des économies allant de 30 à 40% par rapport à la maintenance réactive et de 8 à 12% par rapport à la maintenance préventive.

Pour qu’une stratégie PdM soit couronnée de succès, plusieurs critères doivent être pris en compte et respectés. Premièrement, l’engagement doit venir du haut vers le bas. Toute l’organisation doit s’engager à faire de la maintenance prédictive une partie obligatoire des horaires normaux. Tous les opérateurs de processus doivent également être formés et impliqués dans l’exécution des contrôles de maintenance requis. De plus, toute l’organisation doit comprendre le coût réel et les répercussions d’un mauvais entretien. Enfin, les procédures de PdM doivent être mises en œuvre immédiatement pour que l’organisation commence à en récolter les bénéfices.

Alors que beaucoup reconnaissent l’importance d’utiliser la maintenance prédictive pour les machines à prix élevé, la PdM est également viable pour surveiller les actifs quotidiens plus petits tels que les machines à café, les imprimantes, les compteurs d’affranchissement et plus encore. En réalité, une installation entière peut bénéficier de la mise en œuvre de la maintenance prédictive.

Applications de maintenance prédictive

La plus grande application de maintenance prédictive se trouve dans le secteur manufacturier. Alors que les usines de fabrication continuent de faire face à une demande d’augmentation de la productivité, plusieurs stratégies de maintenance ont été créées et mises en œuvre. Cependant, une majorité d’entre eux ont été réactifs. De nombreuses installations possèdent un état d’esprit de « si ce n’est pas cassé, ne le réparez pas. » Malheureusement, cet état d’esprit contribue à une maintenance et à des temps d’arrêt imprévus.

Comme indiqué précédemment, les installations ont commencé à mettre en œuvre la maintenance prédictive au début des années 1990. À l’époque,  » le manque de disponibilité des capteurs générant des données ainsi que le manque de ressources informatiques pour collecter et analyser les données rendaient difficile la mise en œuvre de la PdM » (« Predictive Maintenance in Manufacturing Overview », Microsoft Azure).

Avec l’introduction de l’Internet des objets (IoT), de l’apprentissage automatique, du cloud computing et de l’analyse des mégadonnées, l’industrie manufacturière a progressé dans la mise en œuvre de la maintenance prédictive, ce qui a entraîné une augmentation du temps de disponibilité et du contrôle de la qualité, une optimisation des itinéraires de maintenance, une amélioration de la sécurité des travailleurs et une productivité accrue. Alors que les fabricants travaillent avec des marges et des délais serrés, l’idée de temps d’arrêt imprévus est devenue indésirable. La maintenance prédictive peut offrir une solution.

Une autre application de PdM est dans le secteur ferroviaire, en particulier en ce qui concerne la transformation numérique de l’industrie ferroviaire. Les trains ayant un investissement initial élevé, l’accent est mis sur leur maintien en service le plus longtemps possible. La maintenance prédictive permet aux entreprises ferroviaires de tirer le meilleur parti de leur flotte de trains grâce à une variété de technologies et de logiciels qui réduisent les coûts d’exploitation et prolongent la durée de vie de leur flotte.

Dans le secteur ferroviaire, la maintenance prédictive est utilisée pour détecter les problèmes liés aux actifs linéaires, fixes et mobiles; améliorer la sécurité et la détection du vide de la voie grâce à des systèmes de surveillance basés sur la cabine du véhicule; et identifier le type d’actif de la voie sous lequel se trouve le vide, ainsi que fournir une indication de la gravité du vide.

Selon un article de MaintWorld, « À l’avenir, la maintenance ferroviaire fiable devrait s’appuyer sur des systèmes de transport intelligents et des solutions interconnectées telles que la maintenance prédictive et des outils de sécurité intégrés afin d’améliorer les problèmes critiques tels que la sécurité, les retards et la capacité globale du système » (Peycheva, « Railway Goes Smart with Predictive Maintenance and Industry 4.0 CMMS »).

Bien qu’elle soit traditionnellement lente à moderniser ses systèmes de maintenance, l’industrie pétrolière et gazière devient un partisan majeur de la maintenance prédictive. Chaque jour, les sociétés pétrolières et gazières collectent d’énormes quantités de données grâce à des capteurs – en particulier des capteurs sans fil – dans des champs pétrolifères du monde entier. À mesure que les opérations pétrolières et gazières deviennent plus complexes, la visibilité sur l’état de l’équipement devient plus difficile, en particulier dans les endroits éloignés, en mer et en eau profonde.

Dans un livre blanc de 2015, MapR Technologies Inc.  » Les sociétés pétrolières et gazières ont une opportunité majeure d’accroître leur efficacité et de réduire leurs coûts opérationnels grâce à un meilleur suivi des actifs et à une maintenance prédictive. »

La maintenance prédictive pourrait être considérée comme un avantage concurrentiel pour les sociétés pétrolières et gazières ainsi que pour les entreprises de services connexes, en particulier en période de récession, lorsque les organisations sont obligées de trouver des moyens de travailler plus efficacement. Bien entendu, la maintenance prédictive ne concerne pas seulement les industries manufacturières, ferroviaires et pétrolières et gazières. Dans d’autres applications, PdM est utilisé pour:

• Aide à prévenir les pannes de services publics à l’aide de drones et de capteurs qui cartographient les réseaux de services publics

• Détecte une baisse de température dans une canalisation de vapeur, indiquant une fuite de pression potentielle

• Capturez les températures accrues dans les panneaux électriques pour éviter les pannes de composants

• Mesurez l’alimentation côté offre et côté demande à un point de couplage commun pour surveiller la consommation d’énergie

• Localisez les surcharges dans les panneaux électriques

• Identifiez les pointes d’ampérage du moteur ou la surchauffe due à de mauvais roulements ou à des pannes d’insultation

• Trouver des déséquilibres de puissance triphasés dus à la distorsion harmonique, aux surcharges, à la dégradation ou à la défaillance d’une ou plusieurs phases

Intégration IIoT et PdM

L’un des facteurs les plus importants – sinon le facteur le plus important – dans un programme de maintenance prédictive réussi est l’utilisation et l’intégration de l’internet industriel des objets (IIoT). Selon un rapport de Deloitte, « l’Internet des objets (IoT) est peut-être la plus grande pièce du puzzle PdM … l’IoT traduit les actions physiques des machines en signaux numériques à l’aide de capteurs tels que la température, les vibrations ou la conductivité Once Une fois que les actions physiques ont été traduites en signaux numériques via des capteurs, elles sont traitées, agrégées et analysées. Avec l’abordabilité de la bande passante et du stockage, des quantités massives de données peuvent être transmises pour donner non seulement une image complète des actifs dans une seule usine » mais de l’ensemble d’un réseau de production  » (Coleman et al.,  » Maintenance Prédictive et Usine intelligente « ).

Pour réussir, la maintenance prédictive repose sur des capteurs pour collecter et analyser des données provenant de diverses sources, telles qu’une GMAO et des capteurs d’équipements critiques. En utilisant ces données, l’IIoT est capable de créer des « modèles de prédiction avancés et des outils analytiques pour prédire les défaillances et les traiter de manière proactive. De plus, au fil du temps, les nouvelles technologies d’apprentissage automatique peuvent augmenter la précision des algorithmes prédictifs, conduisant à des performances encore meilleures  » (Coleman et al.,  » Maintenance Prédictive et Usine intelligente « ).

Associé à la maintenance prédictive, l’IIoT a la capacité de détecter les pannes d’équipement à l’avance. Avec l’arrivée de l’industrie 4.0 dans le domaine de la fabrication, les installations sont impatientes d’utiliser l’IIoT pour mieux comprendre les opérations.

Maintenance prédictive et retour sur investissement

La mise en œuvre de la maintenance prédictive nécessite un investissement important en argent, en personnel et en éducation. Bien que ces investissements initiaux puissent sembler décourageants pour une organisation, le retour sur investissement (ROI) de la maintenance prédictive l’emporte de loin sur les coûts initiaux.

Selon un rapport récent de Deloitte, plusieurs installations ont enregistré des économies de 5 à 10 % sur les dépenses en matériel d’exploitation et d’entretien, de réparation et d’exploitation (MRO), une réduction de 5 à 10 % des coûts d’entretien globaux et une réduction des coûts de gestion des stocks. D’autres données du département de l’Énergie des États-Unis montrent également que la mise en œuvre d’un programme PdM fonctionnel a le potentiel de multiplier par dix le retour sur investissement, de réduire de 25 à 30 % les coûts de maintenance, de réduire de 70 à 75 % les pannes et de réduire de 35 à 45% les temps d’arrêt.

« En ce qui concerne les coûts de maintenance, la maintenance préventive coûte 13 dollars par an tandis que la maintenance prédictive coûte 9 dollars par an, ce qui fait de la maintenance prédictive une option moins chère » (Ulbert, « The Difference Between Predictive Maintenance and Preventive Maintenance »).

Coleman, Chris, Satish Damodaran et Ed Deuel.  » La maintenance prédictive et l’Usine intelligente. » Deloitte. 2017. https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/us/Documents/process-and-operations/us-cons-predictive-maintenance.pdf
« Surveillance de l’état des Machines tournantes. » Istec International. Consulté le 1er novembre 2018. https://www.istec.nl/en/condition-monitoring-rotating-machines/.

Ingénierie de contrôle.  » Technologies de Maintenance Prédictive. » Consulté le 4 novembre 2018. https://www.controleng.com/single-article/predictive-maintenance-technologies/72faca6f85ddaef6b4479583b2741e6c.html.

Immerman, Graham.  » L’impact de la Maintenance prédictive sur la fabrication. »MachineMetrics. Consulté le 1er novembre 2018. https://www.machinemetrics.com/blog/the-impact-of-predictive-maintenance-on-manufacturing.

Outils de fabrication Lean.  » Maintenance prédictive. » Consulté le 2 novembre 2018. http://leanmanufacturingtools.org/427/predictive-maintenance/.

Peycheva, Ralitsa.  » Railway devient intelligent avec la maintenance prédictive et la GMAO Industrie 4.0. »MaintWorld. 11 octobre 2017. Consulté le 4 novembre 2018. https://www.maintworld.com/Applications/Railway-Goes-Smart-with-Predictive-Maintenance-and-Industry-4.0-CMMS.

 » Aperçu de la maintenance prédictive dans la fabrication. » Microsoft Azure. 1er mai 2018. Consulté le 4 novembre 2018. https://docs.microsoft.com/en-us/azure/industry/manufacturing/predictive-maintenance-overview.

 » Maintenance prédictive Utilisant Hadoop pour l’industrie pétrolière et gazière », MapR Technologies Inc., mai 2015. https://mapr.com/resources/predictive-maintenance-using-hadoop-oil-and-gas-industry/.

Ulbert, Sebastian,  » La différence entre la Maintenance Prédictive et la Maintenance Préventive », Coresystems, 15 septembre 2015. Consulté le 2 novembre 2018. https://www.coresystems.net/blog/the-difference-between-predictive-maintenance-and-preventive-maintenance.

Journal de Wall Street. Consulté le 2 novembre 2018. https://partners.wsj.com/emerson/unlocking-performance/how-manufacturers-can-achieve-top-quartile-performance/.

Wikipédia. « Predictive Maintenance. » Accessed October 11, 2018. https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_maintenance.

Wright, Jeremy. « How to Leverage Multiple Predictive Maintenance Technologies. » Machinery Lubrication. Accessed November 1, 2018. https://www.machinerylubrication.com/Read/29819/predictive-maintenance-technologies