Les industries doivent réévaluer et réinterpréter leurs processus de maintenance et de production conformément à la digitalisation expérimentée au cours des dix dernières années. Cette évolution et transformation rapides contraignent les installations de production à devenir plus intelligentes et plus compétitives. La maintenance industrielle doit désormais être aussi numérique et intelligente que possible pour les installations de production. La maintenance prédictive offre de grandes opportunités aux entreprises pour une installation plus intelligente et plus numérique. Dans notre nouvel article, examinons ce qu’est la maintenance prédictive, pourquoi elle est utilisée et quels avantages elle apporte aux entreprises.

La maintenance prédictive est une technique qui utilise des outils et des techniques d’analyse de données pour détecter les anomalies dans votre exploitation et les défauts potentiels dans les équipements et les processus.

 

Qu’est-ce que la maintenance prédictive ?

La maintenance prédictive est une technique qui utilise des outils et des techniques d’analyse de données pour détecter les anomalies dans votre exploitation et les défauts potentiels dans les équipements et les processus. Grâce à la maintenance prédictive, les défaillances possibles sont détectées à l’avance et les erreurs potentielles sont évitées. De cette manière, les installations de production ont la possibilité de réduire au maximum les temps d’arrêt non planifiés. Alors que des techniques telles que l’analyse d’huile, l’analyse des vibrations et l’infrarouge étaient fréquemment utilisées dans la maintenance prédictive par le passé, les technologies de maintenance prédictive ont également évolué et se sont développées avec la réduction du coût des capteurs et la propagation de la technologie IoT. Pour plus d’informations, consultez la surveillance conditionnelle.

Comment fonctionne la maintenance prédictive ?

La maintenance prédictive utilise des capteurs et des dispositifs qui se connectent sans fil à un système. Ces capteurs surveillent des facteurs tels que la température, les vibrations et les niveaux d’huile pour fournir des informations en temps réel sur les performances des équipements.

Analyse des données

Les données recueillies par les capteurs sont envoyées à un centre où des algorithmes d’apprentissage automatique les analysent dans le contexte du fonctionnement et de l’usure des machines. Cette analyse aide à détecter les modèles, les anomalies et les écarts par rapport aux conditions de fonctionnement.

Modèles prédictifs

Les modèles de maintenance prédictive utilisent les données recueillies pour prédire les défaillances des équipements. Ils suggèrent des actions de maintenance. Ces modèles comparent le comportement des équipements avec le comportement attendu, permettant aux techniciens d’agir avant que les pannes ne surviennent. La détection précoce aide à prévenir les défaillances et à réduire les temps d’arrêt.

Établissement d’un plan de maintenance prédictive

Pour la mise en œuvre d’un plan de maintenance prédictive, les entreprises doivent considérer les étapes suivantes : Commencer modestement ; Initier la maintenance prédictive sur des actifs sélectionnés avant de l’étendre. Cette approche permet de tester l’efficacité de la stratégie et d’affiner le processus. Identifier les actifs ; Déterminer quels actifs sont les plus appropriés pour la maintenance.
Certains équipements peuvent avoir une importance particulière ou être plus susceptibles de tomber en panne, ce qui en fait des candidats appropriés pour cette méthode. Allocation des ressources ; Identifier les ressources nécessaires pour mettre en œuvre la maintenance, telles que la main-d’œuvre, les matériaux, l’infrastructure et la technologie. La formation du personnel impliqué dans la procédure est également cruciale. Initier la surveillance des actifs ; Commencer à surveiller les actifs sélectionnés et recueillir des données. Ces données servent de base à l’établissement d’un système de maintenance. Créer des algorithmes d’apprentissage automatique ; Utiliser les données recueillies pour créer des algorithmes d’apprentissage automatique personnalisés de prévision des défaillances d’équipement basés sur les tendances des données. Mettre en œuvre les algorithmes sur des actifs d’essai ; Appliquer les algorithmes aux actifs d’essai. Produire des rapports et des insights dérivés des données collectées. Cette étape permet aux entreprises d’évaluer l’efficacité de leur régime de maintenance. Amélioration continue ; Utiliser les résultats et les retours d’information des actifs d’essai pour améliorer et optimiser le processus de maintenance. L’amélioration continue garantit que la stratégie reste efficace au fil du temps.

Que propose la maintenance prédictive aux usines ?

Réduction des coûts de maintenance

La maintenance prédictive est essentielle lors de l’élaboration d’un programme de gestion de la maintenance complet pour une installation industrielle. Tandis que les programmes de maintenance traditionnels sont basés sur des routines d’entretien pour tous les équipements et offrent une réponse rapide aux défaillances inattendues, les plans de maintenance prédictive ne prévoient des tâches de maintenance spécifiques que lorsqu’elles sont réellement nécessaires. Par conséquent, l’un des principaux avantages de la maintenance prédictive est la réduction des coûts globaux de maintenance dans l’entreprise. La maintenance prédictive réduit le coût des pièces de rechange, des outils et autres équipements nécessaires à l’entretien du matériel.

Diminution des pannes de machines

La surveillance régulière des conditions réelles des équipements et des systèmes de process réduit considérablement le nombre de défaillances inattendues et catastrophiques des équipements. En comparant les défaillances inattendues des équipements avant la mise en œuvre du programme de maintenance prédictive et la période de deux ans suivant l’inclusion de la surveillance des conditions dans le programme, le taux de défaillance diminue de manière significative.

Diminution des coûts de stock

La capacité à prévoir les pièces et outils défectueux nécessitant une réparation ainsi que les compétences de main-d’œuvre pertinentes réduit à la fois le temps de réparation et les coûts. Les installations industrielles disposent de suffisamment de temps pour commander un remplacement ou des pièces de rechange selon les besoins, plutôt que d’acheter toutes les pièces de rechange pour le stock.

Meilleure efficacité de production

La disponibilité des systèmes de process augmente après la mise en œuvre d’un programme de maintenance prédictive basé sur l’état. L’amélioration ici est basée sur la disponibilité des machines et n’inclut pas l’amélioration des rendements des processus. Cependant, un programme complet de maintenance prédictive qui inclut la surveillance des paramètres de processus contribue de manière significative à l’efficacité de la production.

Sécurité accrue des employés

L’avertissement précoce des problèmes de machines et de systèmes réduit le risque de défaillance catastrophique qui pourrait entraîner des blessures personnelles ou la mort.

Durée de vie prolongée

La prévention des défaillances catastrophiques et la détection précoce des problèmes de machines et de systèmes augmentent la durée de vie des machines industrielles de 30 % en moyenne. Un autre avantage de la maintenance prédictive est qu’elle peut estimer automatiquement le temps moyen entre les pannes (MTBF). Cette statistique fournit un moyen de déterminer le moment le plus rentable pour remplacer la machine plutôt que d’encourir constamment des coûts de maintenance élevés.

Vérification des activités de maintenance

La maintenance prédictive peut être utilisée pour déterminer si les réparations effectuées sur les machines existantes résolvent les problèmes identifiés ou provoquent un comportement anormal supplémentaire avant le redémarrage du système. De plus, les données obtenues dans le programme de maintenance prédictive peuvent être utilisées pour planifier les arrêts d’usine. De nombreuses industries tentent de résoudre les problèmes majeurs ou de programmer des calendriers de maintenance préventive pendant les arrêts de maintenance annuels. Les données prédictives peuvent fournir les informations nécessaires pour planifier des réparations spécifiques ainsi que d’autres activités pendant l’arrêt.

Quelle est la différence entre la maintenance préventive et la maintenance prédictive ?

La maintenance préventive implique l’inspection et l’entretien d’un actif à des intervalles prédéterminés, qu’ils soient nécessaires ou non. Les intervalles de maintenance sont généralement basés sur l’utilisation ou le temps déterminé à partir du cycle de vie moyen d’un actif. La maintenance prédictive assure un suivi constant d’un actif, ce qui aide à définir un plan de maintenance sur mesure pour chaque actif. Cette approche maximise la durée de vie d’un actif tout en contribuant à réduire les coûts de maintenance.