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La maintenance prédictive signe la fin des pannes

La maintenance prédictive signe la fin des pannes

Quels sont les gains apportés par la maintenance prédictive ? Quelles étapes faut-il suivre pour mettre en place une approche pertinente ? Xavier Guérin, vice-président en charge du développement business chez MapR pour la zone EMEA, livre dans cet article les éléments clés qui permettent d'anticiper les aléas pour ne plus les subir.

Si vous utilisez une voiture moderne, la notion de maintenance prédictive ne vous sera certainement pas étrangère. Aujourd’hui, tous les véhicules sont équipés d’une centaine de capteurs qui analysent en permanence leurs performances et anticipent les pannes avant qu’elles ne surviennent, laissant le temps de s’adresser à un garage pour une révision ou réparation.

Ces nouveaux dispositifs sont applicables à d’autres équipements pour des domaines variés, tels que les machines de production dans l’industrie, ou encore les plateformes pétrolières. L’anticipation d’une panne permet une meilleure planification des opérations d’entretien ou des réparations afin d’éviter des dégâts en chaîne et de subir une suspension d’activité imprévue. C’est ainsi un bon moyen de réduire les frais liés aux opérations de maintenance mais aussi l’impact sur la productivité, qui pourrait peser sur les résultats de l’entreprise. Enfin, il ne sera plus nécessaire de planifier à l’avance des créneaux d’interruption de l’activité dans l’éventualité d’une inspection, ce qui se traduit également par des gains de productivité.

La maintenance prédictive, un cran plus loin que la maintenance préventive

La maintenance préventive est la planification d’actes d’entretien des équipements, en se basant sur le délai moyen prévu avant l’arrivée d’une panne. C’est l’équivalent des révisions récurrentes réalisées sur nos véhicules à un kilométrage donné. Sachant que l’on ne surveille pas en permanence le matériel, l’entretien est le seul moyen d’éviter une défaillance, à condition qu’il soit correctement effectué.

La maintenance prédictive est, elle, une forme d’entretien du matériel nettement plus sophistiquée. Elle consiste à surveiller en continu les performances d’un système ou équipement, afin de détecter tout signe de défaillance éventuelle. Cette stratégie permet d’avoir une plus grande maîtrise du fonctionnement général. La maintenance préventive peut continuer à être planifiée, puisqu’elle est par nature une bonne pratique qui permet de prendre soin du matériel, tout en laissant la possibilité d’en contrôler l’état à un moment donné. Mais la maintenance prédictive est également précieuse pour éviter une immobilisation imprévue.

Comment fait-on ?

La maintenance prédictive nécessite de collecter régulièrement les données obtenues par les capteurs du matériel, pour définir ce qui sera considéré comme des « comportements normaux ». Les données sont ensuite analysées et modélisées pour rechercher les comportements qui sont des signes avant-coureurs d’une panne. Voici la marche à suivre pour mettre en place une maintenance prédictive:

  • Collecter les données à l’aide de capteurs

Il existe de nombreux types de capteurs industriels sur le marché, adaptés aux différents matériels. La plupart des équipements modernes en sont équipés en usine. Pour commencer, il est nécessaire de récupérer la totalité des données obtenues par ces capteurs et les centraliser en un lieu propice à leur analyse. Dans le cadre de ce processus de collecte, il estessentiel d’avoir testé au préalable la connectivité de bout en bout entre le capteur et le serveur backend. Il s’agit là d’une étape très importante puisque la fiabilité de cette connexion déterminera le niveau de confiance à accorder aux prédictions du système concernant l’état du matériel.

  • Modéliser les schémas de panne

Il s’agit précisément du cerveau du système de maintenance prédictive, là où chaque événement entrant est analysé afin de repérer les marqueurs d’une défaillance. En se basant sur l’historique des pannes, il est possible d’utiliser des algorithmes pour créer des schémas de panne. Un grand nombre d’entre eux sont liés à plusieurs événements indépendants qui annoncent des défaillances imminentes. Un schéma de panne est souvent la combinaison de plusieurs facteurs difficiles à visualiser et à repérer avec une inspection humaine seule. Mais parfois, un seul événement peut signaler l’imminence d’une panne, ce qui nécessite aussi de mettre en place des modèles de détection des anomalies, afin d’émettre une alerte dès qu’un tel événement survient.

  • Apprentissage automatique

Des technologies d’apprentissage automatique (ou machine learning) telles qu’Apache Mahout, SparkMLlib sont particulièrement pertinentes pour que les algorithmes « apprennent » à reconnaître les nouveaux événements et défaillances lorsqu’ils surviennent. Cette étape permet de ne pas se limiter aux seuls schémas d’anomalies et de défaillances connus mais d’en ajouter de nouveaux aux systèmes de détection, au fur et à mesure de la collecte d’informations sur le matériel.

A l’heure de l’industrie 4.0, il est essentiel de trouver et mettre en œuvre tous les leviers d’optimisation possibles pour maintenir sa compétitivité. Mettre en place une maintenance prédictive permet de rationnaliser globalement le processus et génère des gains de coûts et de temps qui peuvent être conséquents. La plupart des acteurs devraient en faire l’adoption et il est important de ne pas prendre un train de retard sur ce plan. 

Xavier Guérin,
Vice-président en charge du développement business chez MapR

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