Maintenance préventive et IOT :
le combo gagnant

02/02/2022
11:45

Temps de lecture : 3 min

Lucie Monnot

Responsable Content Marketing

Afin de minimiser le temps d’indisponibilité de l’appareil de production, les industries 4.0 misent sur la maintenance prédictive. Il s’agit de prévoir les pannes afin de réaliser les opérations de maintenance au bon moment et dans un délai réduit. Pour maximiser l’efficacité d’une telle démarche, une solution de GMAO doit être couplée à l’IoT.

Qu’est-ce que la maintenance préventive et l’IoT ?

La maintenance préventive et l’Internet des Objets (IoT) sont des approches modernes permettant d’améliorer la gestion des équipements et d’anticiper les pannes pour optimiser la productivité et réduire les coûts.

Qu’est-ce que la maintenance préventive ?

La maintenance préventive consiste à effectuer des interventions régulières sur des équipements avant qu’une panne ne survienne. Elle repose sur des calendriers de maintenance prédéfinis ou des seuils d’utilisation. L’objectif est de réduire les défaillances, d’optimiser la durée de vie des équipements et de limiter les interruptions imprévues.

Qu’est-ce que l’IOT ?

L’Internet des Objets (IoT) désigne l’ensemble des objets connectés capables de collecter et de transmettre des données via Internet. Dans le cadre de la maintenance, l’IoT permet de surveiller en temps réel l’état des équipements grâce à des capteurs. Ces données facilitent la prise de décisions, comme la mise en place d’une maintenance conditionnelle, et permettent d’anticiper les pannes avant qu’elles ne surviennent.

Le rôle de l’Internet des Objets dans la maintenance

De plus en plus d’industries dotent leurs machines de capteurs physiques reliés à un logiciel accessible sur des terminaux fixes ou mobiles. Ce dispositif permet de recueillir en temps réel une énorme quantité de données et le Big data facilite leur traitement.

Dans le domaine de la maintenance, ces informations analysées par un outil de GMAO permettent de contrôler en continu le fonctionnement des machines et sur la base de certains paramètres, de prévoir les pannes avec une grande précision. Ces paramètres annonçant une anomalie peuvent porter sur :

la température ou la pression,
les vibrations,
la consommation d’énergie,
la vitesse de rotation,
la cadence de production,
etc.

Les équipes peuvent ainsi procéder aux réparations nécessaires. L’origine du problème étant connue précisément, l’intervention est rapide. Aucun acte superflu générateur de dépenses inutiles n’est effectué et le temps d’arrêt des machines est réduit au strict minimum. Cette solution de maintenance accroit la productivité globale et préserve la compétitivité de l’organisation. Elle est ainsi beaucoup plus avantageuse que les approches corrective et préventive.

L’IoT et la GMAO pour passer à la maintenance prédictive

Historiquement, les agents de maintenance n’intervenaient que lorsqu’une machine tombait en panne. Or, ces réparations induisaient des arrêts longs, notamment en cas d’indisponibilité des pièces détachées. La maintenance préventive est venue remplacer cette démarche.

Les interventions sont désormais programmées à une fréquence prédéfinie ou selon des critères bien prescrits. L’objectif est de réduire le risque de dysfonctionnement ou de dégradation de l’équipement. L’approche repose sur l’extrapolation par l’expérience et l’étude des machines similaires.
Avec la maintenance « prédictive », la maintenance se fait sur la base de prévisions. Des paramètres relevés par les capteurs connectés installés sur les appareils facilitent le repérage et la correction des anomalies.
Cette stratégie améliore l’organisation des équipes et l’approvisionnement en pièces détachées.
De plus, elle évite les coûts liés à des interventions régulières inutiles. Une étude du cabinet McKinsey révèle que l’approche prédictive est synonyme de baisse de 10 % à 40 % du budget de maintenance, et de diminution de 50 % du nombre de pannes. Elle contribue donc à prolonger la durée de vie des machines.
Dans les prochaines années, l’introduction de l’intelligence artificielle augmente la performance des capteurs, qui pourraient par exemple « avoir conscience » d’un état de fonctionnement.

Mais pour optimiser sa maintenance, ils doivent être associés à une solution de GMAO de dernière génération qui tient compte des retours d’expérience et des nouveaux besoins des utilisateurs.

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Mettre en place une maintenance prédictive iot

La maintenance prédictive basée sur l’IoT (Internet des Objets) permet d’anticiper les défaillances des équipements en analysant les données en temps réel. Voici les étapes clés pour sa mise en place :

Identification des équipements : sélectionner les actifs critiques à surveiller (machines, moteurs, etc.) où une panne pourrait entraîner des coûts élevés ou des arrêts de production.
Capteurs IoT : installer des capteurs connectés qui collectent en temps réel des données telles que la température, les vibrations, la pression ou la consommation d’énergie. Ces capteurs communiquent directement avec une plateforme de gestion des données.
Collecte et analyse des données : utiliser une plateforme d’analyse IoT pour centraliser les données et les analyser grâce à des algorithmes qui détectent des anomalies ou des tendances anormales dans les performances des machines.
Modèles prédictifs et intelligence artificielle : implémenter des modèles d’apprentissage automatique (Machine Learning) qui vont interpréter les données pour prédire les pannes futures. Ces algorithmes se basent sur des historiques de données et des conditions actuelles.
Actions automatisées et alertes : configurer des alertes en temps réel ou des actions automatiques lorsqu’une anomalie ou un risque de panne est détecté. Cela peut inclure des notifications aux équipes de maintenance ou des ajustements automatiques des machines.
Suivi et amélioration continue : surveiller en permanence les résultats pour ajuster les modèles prédictifs en fonction des retours d’expérience et optimiser les interventions de maintenance.

Cependant, le passage à une maintenance prédictive iot présente aussi quelques défis.

Les défis de la maintenance prédictive iot

La maintenance prédictive via l’Internet des Objets (IoT) présente de nombreux avantages, mais elle s’accompagne aussi de défis importants :

Gestion des données massives : les capteurs IoT collectent d’énormes volumes de données. Leur traitement en temps réel nécessite des infrastructures performantes pour analyser les informations efficacement.
Complexité d’intégration : l’intégration des systèmes IoT dans des infrastructures existantes peut être complexe, surtout si les équipements sont anciens ou hétérogènes.
Coût d’implémentation : le déploiement de capteurs IoT et des systèmes de gestion associés peut être coûteux, en particulier pour des entreprises avec un parc d’équipements important.
Sécurité des données : les systèmes IoT sont vulnérables aux cyberattaques, ce qui peut exposer les informations sensibles et les infrastructures critiques à des risques.
Fiabilité des prédictions : les modèles de prédiction basés sur l’IoT nécessitent une période de calibration pour devenir précis et fiables. Sans des données historiques suffisantes, les prédictions peuvent être erronées.

En conclusion, la maintenance prédictive basée sur l’IoT représente une véritable révolution pour les industries souhaitant améliorer la gestion de leurs équipements. Grâce à la surveillance en temps réel et aux données collectées par des capteurs intelligents, il est possible de prévenir les pannes, de réduire les temps d’arrêt, et d’optimiser la productivité. Toutefois, bien que cette approche soit prometteuse, elle nécessite une infrastructure performante et une intégration réfléchie pour surmonter les défis liés à la gestion des données massives et à la sécurité des systèmes.

Questions fréquentes

FAQ – Les questions les plus posées sur Nomadia

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