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Qu’est-ce que la maintenance prédictive (et comment l’utiliser dans votre atelier)?

Contrôle de la qualité, Développement de produits, Plancher de production - Tous les industries

predictive maintenance

En raison des défis considérables que représentent les temps d’arrêt des équipements, les coûts de maintenance et les pannes imprévues, les entreprises de fabrication sur mesure se tournent de plus en plus vers la maintenance prédictive afin d’améliorer leur efficacité et de contrôler les coûts. Cette approche proactive consiste à utiliser des technologies connectées et l’analyse des données dans le but d’anticiper les problèmes de machinerie et d’optimiser le calendrier des maintenances. La maintenance prédictive vise à évaluer l’état des équipements de fabrication et des machines afin de déterminer le moment opportun pour réaliser les activités de maintenance.

En utilisant la maintenance prédictive plutôt que la maintenance préventive basée sur le calendrier ou l’heure, les fabricants peuvent réduire leurs coûts, car les tâches de maintenance sont réalisées selon les besoins réels plutôt que selon un calendrier prédéterminé.

Comprendre la maintenance prédictive

La maintenance prédictive se sert de données de détecteurs, d’algorithmes d’apprentissage automatique et de l’historique de rendement pour prévoir le moment où la machinerie devra faire l’objet d’une maintenance ou de réparations.  En surveillant l’état de l’équipement en temps réel et en analysant les données, les fabricants peuvent prendre des décisions plus éclairées quant au meilleur moment d’effectuer des tâches de maintenance. Ils parviendront ainsi à minimiser les temps d’arrêt et à maximiser leur productivité.

Par l’utilisation d’appareils connectés et le suivi des données générées par ceux-ci, vous apprendrez à repérer les récurrences pouvant annoncer un problème ou un temps d’arrêt. Grâce à ces informations, il sera possible de s’attaquer au problème avant même qu’il survienne et entraîne un arrêt de la production.  Cette capacité d’anticiper les besoins en matière de maintenance permet non seulement de minimiser les temps d’arrêt, mais aussi d’optimiser la durée de vie de l’équipement.

Comment utiliser la maintenance prédictive dans votre atelier

Surveillance de l’état

La maintenance prédictive se fonde sur la mise en place de systèmes de surveillance de l’état. En installant des capteurs et des appareils IdO sur votre machinerie essentielle, vous recueillerez des données en temps réel telles que sa température, ses vibrations, sa consommation d’énergie et son niveau de lubrification.

Ces données sont ensuite analysées à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique dans le but de détecter toute anomalie, de repérer les problèmes potentiels et de fournir des renseignements précieux sur l’état de l’équipement. Les fabricants sur mesure peuvent exploiter ces résultats afin d’optimiser le calendrier de maintenance, de s’attaquer aux problèmes de manière proactive et d’éviter les pannes coûteuses.

Surveillance à distance et connectivité

La connectivité transforme les activités de fabrication. La surveillance à distance vous permet d’avoir l’œil sur votre machinerie en tout temps, peu importe où vous êtes. Les données en temps réel permettent aux fabricants sur mesure de détecter les irrégularités, de repérer les problèmes à distance et de prendre des mesures proactives pour éviter les interruptions coûteuses.

Analyse des données et analyse prédictive

Recueillir une grande quantité de données de capteurs n’est que l’étape initiale. Le vrai pouvoir de la maintenance prédictive réside dans l’extraction de précieux renseignements.

Grâce à l’utilisation de techniques avancées d’analyse des données et de modèles d’analyse prédictive, il est possible de repérer les récurrences, les corrélations et les irrégularités. Ces renseignements vous aident à anticiper les défaillances de l’équipement, à estimer sa durée de vie restante et sa durée de vie utile ainsi qu’à déterminer le moment opportun pour réaliser les activités de maintenance.

Apprentissage automatique

Les algorithmes d’apprentissage automatique jouent également un rôle central dans la maintenance prédictive. En entraînant les algorithmes à l’aide de l’historique des données de performance de l’équipement, les fabricants peuvent développer des modèles ayant la capacité d’anticiper les défaillances ou les besoins en matière de maintenance.

Ces modèles apprennent et s’améliorent constamment à mesure que de nouvelles données sont disponibles, permettant ainsi d’augmenter la précision et l’efficacité avec le temps. Vous pouvez utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique afin de concevoir des tableaux de bord de maintenance prédictive, de générer des alertes automatisées et d’optimiser les plans de maintenance en les adaptant selon votre équipement et vos besoins opérationnels.

Intégration dans les systèmes ERP (systèmes de planification des ressources de l’entreprise)

Pour maximiser les bienfaits de la maintenance prédictive, vous devriez intégrer vos systèmes de maintenance à votre système ERP. Cette intégration permet une communication simplifiée, un échange uniforme des données ainsi qu’une meilleure coordination entre les activités de maintenance, les calendriers de production et la gestion des stocks.

En harmonisant ces systèmes, les fabricants peuvent optimiser la répartition des ressources, planifier les activités de maintenance sans interrompre la production et assurer une utilisation efficace de leurs actifs.

Conclusion

La maintenance prédictive aide les entreprises de production sur mesure à surmonter les défis liés à la fiabilité de l’équipement, aux coûts de maintenance et aux temps d’arrêt imprévus.  En utilisant les technologies de l’industrie 4.0 telles que les capteurs, la surveillance à distance, l’analyse de données et l’apprentissage automatique, les fabricants peuvent répondre de façon proactive aux besoins en matière de maintenance dans le but d’optimiser la performance de leur équipement et d’augmenter leur productivité globale.

L’adoption de stratégies de maintenance prédictive par les fabricants sur mesure se traduit par une meilleure efficacité, une réduction des coûts ainsi qu’une satisfaction accrue des clients, favorisant ainsi la réussite de ces fabricants au sein d’un marché de plus en plus concurrentiel.

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