Qu'est-ce que la maintenance prédictive ?
La maintenance prédictive est la stratégie utilisée par les entreprises pour évaluer et planifier le calendrier de maintenance de leurs équipements opérationnels. La stratégie est conçue pour optimiser les performances et la durée de vie des équipements. Avec les appareils de l’Internet des objets (IoT), votre entreprise peut utiliser des capteurs intelligents pour surveiller tous les aspects des performances de vos machines. Les solutions de maintenance prédictive intègrent les données des capteurs aux données opérationnelles de l’entreprise et réalisent des analyses basées sur l’intelligence artificielle (IA) pour en tirer des enseignements. Vous pouvez utiliser ces enseignements pour prévoir l'état futur de l'équipement et anticiper les problèmes potentiels liés aux machines avant qu'ils ne surviennent. Par exemple, vous pouvez anticiper des problèmes si la température ou la pression dépassent un seuil défini ou si l'utilisation des machines est plus importante que prévu. La maintenance prédictive anticipe les dommages potentiels aux machines et planifie les contrôles de maintenance avant que les dommages ne surviennent. Votre entreprise peut utiliser la maintenance prédictive pour optimiser le temps de production en augmentant le temps de disponibilité et la fiabilité des actifs.
Pourquoi la maintenance prédictive est-elle importante ?
La maintenance prédictive est importante, car les machines physiques peuvent être endommagées. Les composants peuvent tomber en panne ou se dégrader, et les performances peuvent ralentir ou devenir variables au-delà des limites opérationnelles attendues. Cette défaillance et cette dégradation de l'équipement physique sont dues à un large éventail de causes :
- Événements et conditions externes
- Usure due à une utilisation régulière
- Usure excessive due à l'utilisation de l'équipement en dehors des limites des capacités ou des fonctions attendues de la machine
La conception technique globale de l'équipement et les nouvelles technologies réduisent également la durée de vie d'un équipement. Ils ont également une incidence sur les programmes de maintenance et de remplacement.
Lorsque vous intégrez des types d'équipements de plus en plus complexes et différents dans des systèmes de machines industrielles, toute défaillance ou dégradation d'un composant affecte négativement les autres composants de la chaîne. Cela conduit à des résultats inattendus. Votre entreprise peut utiliser des solutions de maintenance prédictive pour réduire les risques de défaillance de l'équipement et éviter toute dégradation au-delà des limites raisonnables.
Comment fonctionne la maintenance prédictive ?
La maintenance prédictive implique une surveillance, une analyse et des actions basées sur les informations recueillies.
Surveillance
Vous devez surveiller les équipements tout au long de leur utilisation grâce à une gamme variée de capteurs IoT disponibles à cette fin. Les capteurs mesurent la température, les vibrations, l'humidité et d'autres paramètres qui fournissent des informations sur l'état de santé de la machine.
Par exemple, un capteur de température indique si une machine chauffe après une utilisation prolongée. Ou des images prises par un appareil photo peuvent montrer si une valve ne s'ouvre pas aussi largement qu'elle le devrait. L'équipement est surveillé en permanence ou à intervalles réguliers afin de garantir la saisie des données en temps opportun et d'augmenter les chances de détecter des anomalies.
Analyse
Vous pouvez analyser les données recueillies par les capteurs pour déterminer à quelle vitesse l'équipement se dégrade ou s'il va bientôt tomber en panne. Les appareils IoT communiquent des données à un système centralisé. Ici, le machine learning (ML) et d'autres algorithmes d'IA avancés analysent les données pour détecter les écarts par rapport aux lignes de base ou aux modèles établis. Ils élaborent des modèles prédictifs en analysant les données historiques et en les corrélant avec les défaillances connues. La transformation des relevés bruts des capteurs en informations exploitables nécessite de fortes capacités de calcul.
Action
Les modèles prédictifs estiment à quel moment un équipement est susceptible de tomber en panne sur la base des modèles de données actuels et passés. Le système crée des programmes de maintenance proactifs sur la base de ses analyses futures. Il utilise également des e-mails, des messages, des tableaux de bord ou d'autres mécanismes pour avertir l'équipe de maintenance des défaillances potentielles à venir ou des anomalies critiques. Au fur et à mesure que votre organisation effectue la maintenance et collecte de plus en plus de données, les modèles prédictifs gagnent en précision et en fiabilité.
Technologie de maintenance prédictive
Les travaux de maintenance prédictive sont un domaine complexe comportant de nombreux éléments mobiles. Cela nécessite des systèmes qui prennent en charge le stockage, le transfert et l'analyse d'une quantité massive de données. Il s'agit souvent de données diffusées en temps réel qui sont combinées à partir de centaines, voire de milliers ou de millions de sources IoT différentes. Le transfert de données nécessite des réseaux dédiés, avec un stockage dans des lacs de données, et un traitement à l'aide de clusters de serveurs dédiés à hautes performances.
L'infrastructure exacte dont vous avez besoin pour prendre en charge un programme de maintenance prédictive dépend du système et de l'architecture que vous utilisez. Cela dépend également de vos capteurs, des types de données et du type d'analyse que vous effectuez. La personnalisation des solutions de maintenance prédictive nécessite que les ingénieurs, les architectes d'infrastructure et les spécialistes des données créent la bonne configuration.
Quels sont les avantages de la maintenance prédictive ?
Les programmes de maintenance prédictive peuvent bénéficier à votre organisation de plusieurs manières.
Réduire les temps d'arrêt
Le fait d'attendre que l'équipement tombe en panne avant de le réparer est connu sous le nom de maintenance réactive. Les temps d'arrêt non planifiés ont un impact sur l'ensemble du programme opérationnel. En revanche, la maintenance prédictive réduit le risque de défaillances imprévues de l'équipement. Vous pouvez planifier la maintenance corrective et reporter les temps d'arrêt à des périodes non critiques. Si nécessaire, vous pouvez également apporter du matériel de secours à utiliser lors des réparations et améliorer la continuité des activités.
Réduire les coûts de maintenance inutiles
La maintenance préventive permet généralement de maintenir les machines en bon état de fonctionnement. Cependant, cette maintenance n'est pas toujours nécessaire du point de vue de la dégradation. Lorsque vous utilisez un programme de maintenance prédictive, vous déclenchez la maintenance après une utilisation ou une durée plus longue que ce à quoi vous vous attendriez dans le cadre d'une planification régulière. Cela peut être dû à une moindre utilisation de l'équipement ou à d'autres facteurs. Ce processus permet de réduire les coûts de maintenance pour les nouvelles pièces et les ressources de l'équipe de maintenance.
Améliorer la compréhension du système intégré
En utilisant un programme de maintenance prédictive, vous pouvez développer une vue détaillée en temps réel de l'état général d'un système complexe. Dans le passé, cela n'était pas possible. Seuls les rapports d'inspection des défauts horodatés étaient disponibles pour fournir une vue d'ensemble du système. De nos jours, vous pouvez intégrer les données sur tous vos appareils IoT pour une analyse détaillée de l'ensemble de vos opérations commerciales.
Quels sont les cas d'utilisation de la maintenance prédictive ?
La maintenance prédictive est généralement utilisée dans les cas de systèmes physiques complexes et volumineux. Voici quelques exemples :
- Usines et usines de fabrication
- Bâtiment et installations industrielles
- Transport et logistique
- Opérations liées à l'énergie et aux services publics
- Opérations d'exploitation minière
- Robotique complexe
- Services de laboratoire
Les entreprises qui possèdent ou gèrent ces systèmes, opérations ou installations peuvent tirer un grand avantage de l'utilisation de la maintenance prédictive. Cela leur donnera également un avantage concurrentiel.
Quelle est la différence entre la maintenance prédictive et les autres types ?
Votre organisation peut également adopter des pratiques de maintenance préventive et de maintenance basées sur l'inspection.
Maintenance prédictive ou maintenance préventive
Avec la maintenance prédictive, vous pouvez prévoir une panne ou une dégradation de l'équipement, puis effectuer la maintenance de manière préventive avant que l'événement ne se produise.
La maintenance préventive, quant à elle, consiste à effectuer la maintenance en respectant un calendrier défini. Ce programme de maintenance peut être basé sur des périodes ou sur des unités d'utilisation mesurables (telles que le nombre de tours d'un ventilateur). Ces programmes de maintenance sont généralement spécifiés par le fabricant de l'équipement.
Vous pouvez utiliser simultanément des techniques de maintenance prédictive et préventive, ou une méthode plutôt que l'autre. La maintenance prédictive est par nature plus avancée que la maintenance préventive. Elle est plus efficace lorsqu'elle est correctement architecturée, configurée, déployée et maintenue.
Maintenance prédictive ou inspection des défauts
L'inspection des défauts est un processus au cours duquel vous examinez l'état actuel de l'équipement afin de décider s'il convient de lancer une nouvelle maintenance. Il peut également valider la nécessité de la maintenance proposée. Ce processus implique généralement une analyse sur le terrain, comme la photographie physique de la rouille sur une machine. Cela peut également impliquer des techniques d'analyse à distance, telles que l'analyse des vibrations ou la capture assistée par l'IoT.
Vous pouvez utiliser l'inspection des défauts ainsi que la maintenance prédictive et préventive. Une inspection peut également être utilisée à des fins autres que la planification de la maintenance. Par exemple, l'inspection des défauts peut entrer en jeu si une entreprise souhaite vendre ses installations industrielles. L'acheteur souhaitera peut-être connaître l'étendue des dommages ou de l'usure des machines, ce qui aurait une incidence sur le coût d'achat.
Quelles sont les difficultés liées à la mise en œuvre de la maintenance prédictive ?
La maintenance prédictive repose sur un investissement important dans la planification, les achats IoT, l'exploitation, la maintenance, les activités d'analyse et l'amélioration et la gestion continues. Le temps, les ressources humaines et l'argent nécessaires à une maintenance prédictive efficace sont parfois hors de portée des petites entreprises.
Avant que votre entreprise ne déploie une solution de maintenance prédictive, considérez les difficultés suivantes :
- collecter les bonnes données avec les bons capteurs ;
- collecter le bon niveau de sensibilité des données ;
- s'assurer que les capteurs fonctionnent correctement ;
- configurer des barrières de protection appropriées pour les alertes de maintenance ;
- réaliser la bonne analyse pour une maintenance prédictive ;
- décider s'il y a lieu d'effectuer une maintenance préventive et des inspections pour détecter les défauts ;
- intégrer de nouveaux composants d'équipement dans le système de maintenance prédictive ;
- configurer des systèmes automatisés de gestion de maintenance informatisés basés sur l'analyse.
En outre, votre organisation doit également avoir connaissance des obligations légales, de conformité ou d'assurance concernant la maintenance planifiée. Cela est particulièrement utile si vous prévoyez de suivre des programmes de maintenance prédictive moins fréquents que ceux recommandés par le fournisseur.
Comment AWS peut-il vous aider à répondre à vos besoins en matière de maintenance prédictive ?
Amazon Web Services (AWS) fournit une grande variété de services pour aider votre organisation à développer et à déployer des solutions de maintenance prédictive. Ces services peuvent fonctionner à grande échelle sans avoir à investir dans sa propre infrastructure et sa propre maintenance.
Les services et solutions AWS IoT vous aident à collecter et à stocker les données des capteurs à des fins de maintenance prédictive. Voici quelques exemples :
- AWS IoT Core vous permet de connecter des milliards de périphériques IoT et d'acheminer des milliers de milliards de messages vers les services AWS sans avoir à gérer l'infrastructure.
- AWS IoT Device Management permet d'enregistrer, d'organiser, de surveiller et de gérer à distance les appareils IoT à grande échelle.
- AWS IoT Events surveille votre équipement ou votre flotte de dispositifs pour détecter les défaillances ou les changements de fonctionnement, puis lance les actions nécessaires.
Le machine learning sur AWS répertorie de nombreux services entièrement gérés pour analyser les données de vos capteurs. Voici quelques exemples :
- Amazon Monitron est un système de bout en bout qui utilise le machine learning pour détecter les conditions anormales des équipements industriels et permettre une maintenance prédictive.
- Amazon Rekognition offre des fonctionnalités de vision par ordinateur (CV) préentraînées et personnalisables pour extraire des informations et tirer des enseignements à partir de vos images et vidéos.
Avec Amazon SageMaker, vous pouvez créer, former et déployer des modèles de machine learning personnalisés pour les logiciels de maintenance prédictive avec une infrastructure, des outils et des flux de travail entièrement gérés. Pour commencer, vous pouvez consulter des exemples de maintenance prédictive utilisant le machine learning dans la bibliothèque de solutions AWS. À l'aide de notre code sur GitHub, avec un exemple de jeu de données sur la dégradation des turboréacteurs, vous pouvez découvrir les solutions de maintenance prédictive AWS en action. Personnalisez-le avec vos propres données pour mieux comprendre nos capacités adaptées à votre cas d'utilisation unique.
Commencez à utiliser la maintenance prédictive sur AWS en créant un compte dès aujourd'hui.
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