Maintenance prédictive : au service de la productivité industrielle

04 novembre 2019 Actualites
Maintenance prédictive

La maintenance prédictive consiste à récupérer des données ciblées sur les équipements pour anticiper les pannes avant qu’elles ne se produisent. Partie prenante de l’usine du futur, elle permet d’éviter les incidents prévisibles avec un minimum d’impact sur l’exploitation. Découvrez dans quelle mesure la mise en place d’une stratégie de maintenance prévisionnelle est source de progrès en terme de productivité pour l’industrie.

Comment faire de la maintenance prédictive en industrie ?

Maintenance prédictive industrieCapteurs intelligents, algorithmes d’analyse des pannes, big data, la maintenance prédictive combine plusieurs technologies permettant d’établir un pronostic de défaillance des équipements. Des technologies basées sur l’IoT et le Cloud qui rendent compte de l’état réel des machines et offrent une vision élargie de l’appareil de production.

Collecte et centralisation des données

L’implantation de trackers IoT sur les équipements permet de collecter en continu des données sur l’état de fonctionnement des machines. Toutes ces informations de maintenance prédictive sont centralisées sur une plateforme Cloud afin de faciliter leur exploitation par les outils analytiques.

Modélisation des schémas de panne

Les données sont analysées et modélisées par des programmes informatiques. Ces algorithmes déterminent les indicateurs normaux attendus de la part des équipements en fonction de paramètres spécifiques. Ainsi, les systèmes modélisent des combinaisons de données permettant de bâtir des scenarii et fixer des seuils d’alerte pour signaler une panne imminente. C’est l’apprentissage automatique ou le machine learning.

Automatisation de la prise de décision

Les signaux d’alerte de dysfonctionnement peuvent être partagés sur des terminaux fixes et mobiles (PC, tablettes, Smartphones) ou sur des logiciels métiers. Grâce à un logiciel de gestion des interventions connecté aux outils de supervision, les entreprises peuvent ainsi automatiser la prise de décision sur les opérations de maintenance prédictive.

Des bénéfices pour l’opérationnel et une productivité améliorée

optimisation productionContrairement à la maintenance préventive qui consiste à multiplier les interventions en amont pour empêcher les incidents, la maintenance prédictive se base sur des données contextuelles. Ainsi le point limite d’une machine est identifié dans les conditions réelles de son utilisation. Pour l’opérationnel, les bénéfices sont importants. Des bénéfices qui s’inscrivent dans une logique ROIste car plusieurs indicateurs de performance sont améliorés.

Meilleure planification des interventions

Les services de maintenance peuvent anticiper le moment précis où la panne va avoir lieu. Mieux préparés, ils ne lancent une intervention machine qu’en cas de nécessité avérée.

 Réduction des coûts

La maintenance prédictive permet d’intervenir au bon moment, ni trop tôt, ni trop tard. Les frais de maintenance et les coûts liés à l’arrêt des machines sont réduits.

Amélioration du taux d’utilisation des équipements

Jusqu’à ce que la panne se produise, le taux de disponibilité des équipements est amélioré et leur durée de vie allongée.

Optimisation de la production

La surveillance des équipements améliore leur fiabilité. Les pannes ainsi que les temps d’immobilisation des équipements étant drastiquement diminués, la production est optimisée.

En industrie, se doter de capacités de prédiction permet d’anticiper les événements, de rationnaliser les processus et en définitive, d’améliorer le retour sur investissement. Intuitives et prédictives, les solutions de communication Ascom vous apportent des données adéquates pour optimiser la productivité de vos équipements et de vos équipes. Pour en savoir plus, contactez-nous.