La maintenance prédictive, c’est quoi exactement ?
La maintenance prédictive, c’est le fait pour une entreprise de surveiller ses équipements en évaluant continuellement leur état de santé. Grâce à l’intégration de capteurs connectés IoT au sein des machines, la collecte des informations est possible en continu et en temps réel. En parallèle, les entreprises utilisent des logiciels d’analyse avancés basés sur l’apprentissage automatique (ML). Ces derniers analysent les données provenant des capteurs IoT afin d’identifier et de résoudre des problèmes, et ce dès leur apparition. Certains vont même plus loin en prédisant l’évolution potentielle de l’état des équipements.
La maintenance prédictive est parfois confondue avec la maintenance préventive, qui repose sur un calendrier de maintenance prédéfini afin de détecter les défauts et risques de panne (une révision effectuée tous les X jours par exemple). Grâce à l’IoT, ces deux types de maintenance peuvent se compléter : en fonction de l’état réel de chaque équipement, les équipes peuvent ajuster leur planning d’intervention et éviter les opérations de contrôle inutiles.
Quel est le rôle de l’IoT dans la maintenance prédictive ?
Pour fonctionner, la maintenance prédictive s’appuie sur diverses technologies. À commencer par celles de l’IoT, à savoir des capteurs connectés intégrés à des machines et des équipements. Ils collectent les données sur les performances et l’état des infrastructures puis les transmettent à une plateforme consultable par les gérants. Ces plateformes peuvent intégrer des algorithmes de machine learning afin d’analyser les données. Elles peuvent notamment avertir instantanément les équipes en cas de problèmes potentiels, réagir de façon autonome ou encore déclencher une action en fonction de certains seuils.
Parmi les capteurs couramment utilisés pour assurer une maintenance prédictive figurent :
– Les capteurs de vibrations : pour détecter les irrégularités mécaniques et identifier des défauts de roulement ou d’alignement.
– Les capteurs acoustiques : pour capturer les changements de fréquence sonore et les premiers signes d’usure mécanique.
- Les capteurs thermiques : pour suivre les variations de température et détecter les équipements en surchauffe.
- Les capteurs de courant : pour connaître la consommation électrique et identifier un appareil en panne.
- Les capteurs de débit : pour surveiller le débit des liquides et de gaz et détecter les fuites.
Quels sont les avantages de la maintenance prédictive basée sur l’IoT ?
Ajuster sa stratégie de maintenance préventive avec l’IoT comporte des avantages transformateurs pour les industries. Ils permettent notamment de :
- Rentabiliser les interventions
Toutes les maintenances ne nécessitent pas le même niveau d’expertise. En diagnostiquant le problème à distance, les industriels peuvent décider du type de technicien le plus adapté. Pour un problème simple, un technicien junior suffit amplement, tandis qu’une intervention très complexe nécessite un professionnel plus expérimenté. De plus, en bénéficiant d’informations précises sur l’état des équipements, le technicien peut travailler plus efficacement et effectuer des réparations ciblées.
- Réduire les temps d’arrêt des équipements
En détectant les problèmes en amont, les entreprises peuvent planifier une maintenance de façon proactive et garantir le bon fonctionnement des équipements sur la durée. Les machines sont moins sujettes aux pannes et donc plus disponibles, ce qui se traduit par une augmentation de la productivité et des revenus.
- Améliorer la sécurité au travail
Les employés ont l’assurance d’utiliser des machines fonctionnelles et qui répondent constamment aux normes de conformité. La maintenance prédictive contribue à diminuer les risques d’accident et à prévenir les blessures sur le lieu de travail.
- Augmenter la durée de vie des équipements
Optimiser l’entretien des machines au quotidien, c’est améliorer leur efficacité globale ainsi que leur durée de vie. À la clé : des coûts de remplacement et de mises à niveau réduits.
Maintenance préventive basée sur l’IoT : deux cas d’usage expliqués
Des usines aux parcs éoliens en passant par les centrales électriques et les bâtiments intelligents : de nombreuses infrastructures bénéficient des avantages de la maintenance prédictive IoT. Voici quelques exemples, en France et ailleurs.
La SNCF et l’anticipation des pannes de train
Grâce à des capteurs intégrés et des réseaux haut débit 4G et 5G, la SNCF parvient à anticiper les pannes et garantir une meilleure régularité des trains. Leader mondial dans le secteur de la maintenance prédictive ferroviaire, elle a notamment équipé plus de 1 100 trains de cartes SIM ou de capteurs IoT. Ces dispositifs permettent par exemple d’identifier des points de défaillance des freins et des déformations au niveau des voies.
La maintenance prédictive contribue à diminuer les interruptions de service, à améliorer la sécurité des circulations et surtout, à diminuer les contrôles périodiques. Un avantage non négligeable, étant donné que ces opérations de maintenance préventive systématique représentent 90 % de la maintenance pour le groupe. Résultat : la maintenance prédictive basée sur l’IoT a permis à la SNCF de diviser le nombre de pannes de moitié.
Une meilleure gestion de l’eau pour les smart cities
En France, des millions de litres d’eau potable sont gaspillés chaque année. Pour les villes, la gestion intelligente et durable de l’eau constitue un défi majeur : pour y répondre, elles font appel à des capteurs connectés aux canalisations qui prélèvent des données telles que les sons de fuite ou le débit et la pression de l’eau.
À partir de ces données, les villes sont prévenues en temps réel des risques de fuites d’eau et peuvent les localiser avec précision pour agir rapidement. Grâce à des modèles d’IA, elles sont même capables de détecter les défaillances précoces et d’intervenir avant que la fuite ne se produise sur le réseau de distribution d’eau.
Capteurs connectés, algorithmes d’apprentissage automatique, technologies de communication sans fil… Les avancées technologiques ne cessent d’élargir le champ des possibles et donnent à la maintenance prédictive basée sur l’IoT un potentiel immense. De la fabrication à l’énergie en passant par les transports : en révolutionnant l’entretien des équipements, elle ne cesse de gagner en popularité auprès de tous les secteurs. Pour mettre ces technologies au service de leur performance, les entreprises doivent toutefois relever plusieurs défis. Parmi eux : réussir à les intégrer aux machines existantes, supporter les coûts d’un tel déploiement IoT et assurer la sécurité des données sensibles.
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