Exemples de maintenance prédictive dans divers secteurs

La maintenance prédictive permet aux entreprises de surveiller l’état de leurs équipements afin de minimiser les temps d’arrêt et d’augmenter la productivité. Les actifs sont surveillés et les conditions sont évaluées afin d’adapter les stratégies à chaque secteur d’activité. Si les avantages de la maintenance prédictive sont largement reconnus, il est essentiel de comprendre quelles applications doivent être automatisées afin de déterminer la technologie la plus adaptée à votre entreprise. La thermographie infrarouge, l’analyse acoustique, l’analyse de l’huile et l’analyse des vibrations sont des exemples de techniques de maintenance prédictive.

Définition et aperçu de la maintenance prédictive

Les logiciels de maintenance prédictive utilisent la science des données et l’analyse prédictive pour estimer le moment où une pièce d’équipement pourrait tomber en panne. Il s’agit d’un moyen correctif pour programmer la maintenance avant le point de défaillance. L’objectif est de programmer la maintenance au moment le plus opportun et le plus rentable, afin d’optimiser la durée de vie de l’équipement.
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L’architecture sous-jacente des solutions de maintenance prédictive comprend généralement l’acquisition et le stockage des données, la transformation des données, la surveillance des conditions, l’évaluation de l’état des actifs, le pronostic, un système d’aide à la décision et une couche d’interface humaine. La maintenance prédictive utilise une technologie conçue comme une méthode de contrôle non destructive qui fait appel à l’analyse des vibrations, à l’analyse thermique, à l’infrarouge, à l’analyse de l’huile et à l’imagerie thermique.

La maintenance prédictive réduit le nombre de pannes, maximise le temps de fonctionnement des actifs et améliore la stratégie de gestion des actifs. Elle réduit également les coûts d’exploitation, car la maintenance n’est effectuée qu’en cas de nécessité, ce qui permet de maximiser les heures de production.

Exemples généraux de maintenance prédictive

Voici quelques exemples généraux de maintenance prédictive :

• Thermographie infrarouge : Les caméras infrarouges (IR) sont utilisées pour mesurer les équipements à haute température, ce qui est innovant pour détecter les fuites de gaz, de liquides ou de vide. Cela permet de maximiser l’utilisation de l’équipement en déterminant l’usure, la rouille, les délaminations et les déconnexions qui se font automatiquement.
• Analyse de l’huile : La détérioration de la machine est déterminée par l’analyse de l’échantillon d’huile de l’équipement.
• Analyse des vibrations : Le niveau de vibration d’une machine est mesuré et analysé afin de déterminer si elle nécessite une maintenance. Pour ce faire, on utilise des capteurs en temps réel pour analyser les schémas vibratoires anormaux de la machine.

La maintenance prédictive dans l’industrie alimentaire fait appel aux technologies les plus récentes pour garantir le bon fonctionnement des machines. Pour ce faire, elle utilise des outils de pointe pour déterminer le moment où une machine risque de tomber en panne. Dans l’industrie alimentaire, il est donc essentiel de maintenir le temps de fonctionnement de l’équipement pour garantir une production réussie.

Les systèmes de contrôle de la température et de l’humidité sont importants dans l’industrie agroalimentaire car ls maintiennent les conditions rigoureuses nécessaires à la production et au stockage des aliments. Les équipements prédictifs sont utilisés pour détecter les différentes défaillances avant qu’elles ne se produisent. Cela permet de garantir le bon déroulement des opérations, de réduire les coûts indésirables, d’améliorer la sécurité alimentaire et d’augmenter la durée de vie de l’équipement.

La maintenance prédictive est une méthode mise en œuvre pour sauvegarder les performances de l’équipement afin de déterminer les défaillances et d’optimiser ainsi l’efficacité de l’équipement. Elle reconnaît les problèmes potentiels avant qu’ils ne causent des pannes, ce qui permet aux entreprises de réduire les temps d’arrêt, d‘augmenter la consommation d’énergie et d’améliorer la qualité de l’air tout en réduisant les coûts.

Des capteurs avancés couplés à des algorithmes d’apprentissage automatique sont utilisés pour recueillir et lire des données provenant de diverses sources. Il s’agit de la performance des équipements, de la consommation d’énergie et des conditions environnementales. Ces informations sont ensuite analysées à l’aide d’un logiciel de gestion des actifs pour le secteur de l’énergie afin de déterminer les problèmes potentiels tels que les dysfonctionnements, l’usure, la qualité de l’air et les inefficacités énergétiques.

La maintenance de qualité dans l’IoT s’appuie sur des capteurs et des analyses de données pour rationaliser les performances de maintenance. Cette méthode permet de réduire les temps d’arrêt et d’améliorer l’efficacité opérationnelle. Par exemple, une flotte de voitures équipées de traceurs GPS suit la vitesse et l’emplacement. Les informations sont surveillées et tout changement dans les données indique qu’il y a un problème avec le moteur du véhicule. Par exemple, s’il y a un signe de surchauffe, une notification est envoyée à l’équipe de maintenance pour qu’elle procède à une inspection plus approfondie.

Voici quelques entreprises qui utilisent la maintenance prédictive dans l’IoT :

• La maintenance prédictive chez Chevron : La technologie IoT est utilisée pour analyser la corrosion et les dommages dans le pipeline et prédire les problèmes éventuels avant qu’ils ne se produisent. Cela laisse suffisamment de temps pour la maintenance préventive, ce qui renforce la sécurité et maximise le temps de fonctionnement.
• Maisons intelligentes : La consommation d’énergie dans les maisons est mesurée à l’aide d’appareils intelligents afin de déterminer si un équipement est susceptible de tomber en panne. Les propriétaires ont ainsi le temps de planifier les réparations.
• Le traceur GPS intelligent de Timly pour les appareils IoT : Fournit des mises à jour de l’emplacement à tout moment, minimisant le vol et améliorant les recherches.

La maintenance prédictive est une méthode proactive utilisée pour entretenir et améliorer les installations, les actifs, les équipements et les autres biens des hôtels. Elle permet aux hôtels de détecter les problèmes avant qu’ils ne deviennent une menace. Les hôtels doivent donc recourir à la maintenance prédictive pour les ascenseurs et les unités de chauffage, de ventilation et de climatisation, car ces éléments sont essentiels à la sécurité et au confort de leurs clients.

En utilisant la maintenance prédictive pour surveiller les systèmes de chauffage, de ventilation et de climatisation et les ascenseurs, les hôtels réduisent leur consommation d’énergie, prolongent la durée de vie des équipements, minimisent les interruptions de service et réduisent les coûts de maintenance, ce qui améliore la satisfaction des clients. Un exemple d’amélioration de l’expérience des clients et de réduction des coûts opérationnels est l’utilisation de la maintenance prédictive pour identifier la qualité de l’eau dans les chambres d’hôtes. Cela permet de s’assurer que les clients ont accès à une eau claire, propre et sans odeur, ce qui améliore leur satisfaction générale.

La maintenance prédictive est primordiale dans le secteur de la santé car elle assure la fonctionnalité et la fiabilité pour la sécurité des patients et améliore les résultats des soins de santé. L’inspection et la maintenance régulières des équipements dans l’environnement des soins de santé permettent d’optimiser les soins et la sécurité des patients. Cependant, l’utilisation d’appareils IoT permet de surveiller la fonctionnalité des actifs et de résoudre les problèmes éventuels. Cela permet de s’assurer que les appareils sont toujours à un niveau optimal, améliorant ainsi le temps de fonctionnement tout en réduisant les coûts de maintenance.

Voici quelques exemples de maintenance prédictive dans des secteurs spécifiques :

• Transports : La maintenance prédictive permet de surveiller les performances des véhicules et des navires de la flotte. Celle-ci fournit des informations telles que l’usure mécanique, les bogues logiciels et les dysfonctionnements potentiels, ce qui permet d’améliorer l’efficacité des véhicules et leur longévité opérationnelle.
• Fabrication : L’équipement industriel est analysé afin de définir les problèmes potentiels tels que les dysfonctionnements électriques et l’usure de l’équipement. Cela permet de s’assurer que l’entreprise dispose à tout moment du logiciel de gestion des outils et de l’équipement nécessaires pour une production optimale.

Quels sont les exemples de maintenance prédictive dans l’industrie du pétrole et du gaz ?

La maintenance prédictive est importante dans l’industrie pétrolière et gazière car elle améliore le temps de fonctionnement et réduit la probabilité de défaillance des équipements tout en garantissant la sécurité. Par exemple, les données relatives à un pipeline sont extraites des capteurs acoustiques afin de prédire le moment où une certaine pièce d’équipement risque de tomber en panne. Ces informations sont transmises aux opérateurs afin qu’ils puissent prendre les mesures nécessaires pour éviter tout problème catastrophique, ce qui permet de réduire les coûts et d’améliorer la sécurité.

Voici quelques exemples de systèmes de contrôle et d’analyse de données dans les opérations :

• La maintenance conditionnelle utilise divers capteurs, tels que les vibrations, la température, le son et la tension, pour prévoir la possibilité d’une panne de machine. Cela permet de programmer les opérations de maintenance avant qu’elles ne se produisent.
• Les algorithmes prédictifs utilisent des informations provenant de capteurs et de systèmes de surveillance pour prévoir les défaillances potentielles le long des itinéraires de transit. Cela permet d’assurer une maintenance préventive qui garantit une réduction des déversements, des fuites et d’autres types de menaces.
• Le système de gestion de la maintenance assistée par ordinateur (GMAO) est utilisé pour mesurer les débits et les niveaux de pression dans les canalisations. Les informations sont utilisées pour les travaux de maintenance, ce qui permet de réduire les temps d’arrêt et les coûts.

Exemples de maintenance prévisionnelle dans les transports

La maintenance prédictive pour la gestion de flotte utilise des informations et des analyses de données pour déterminer quand un véhicule ou un actif doit être entretenu. Cela permet de réduire les pannes potentielles, d’améliorer l’efficacité et d’augmenter les coûts grâce à une intervention précoce. En outre, dans le cadre de la gestion de flotte, les mesures de performance des véhicules, telles que la consommation de carburant, les performances du moteur et la vitesse, sont analysées afin de déterminer les problèmes potentiels. Cette analyse permet aux gestionnaires de parc d’organiser des programmes d’entretien ou de réparation, réduisant ainsi les temps d’immobilisation et améliorant l’utilisation des véhicules.

La maintenance prédictive est cruciale dans l’industrie aéronautique, car elle est utilisée pour surveiller les systèmes de navigation, les moteurs et d’autres composants importants. Les données relatives aux opérations de vol sont analysées afin de prévoir les défaillances éventuelles des composants. Cela permet de réduire les pannes sur les vols et d’augmenter la disponibilité des vols.

Voici quelques exemples d’utilisation des données des opérations de vol pour la planification de la maintenance :

• Surveillance du système de navigation : Utilisé pour déterminer les calendriers de maintenance, réduisant ainsi le risque de défaillance du système de navigation.
• Surveillance du moteur à réaction : Le programme d’entretien est déterminé à l’aide des données relatives aux performances des réacteurs. Cela permet d’améliorer la stabilité en vol et la disponibilité de la flotte.

Quels sont les exemples de maintenance prédictive dans le secteur de l’énergie ?

Les secteurs de l’énergie s’appuient fortement sur la maintenance prédictive pour garantir un approvisionnement énergétique fiable et suffisant dans les secteurs de la production d’électricité et des réseaux. Voici quelques exemples de maintenance prédictive :

• Maintenance des générateurs : La maintenance prédictive est utilisée sur les générateurs pour déterminer les anomalies. Pour ce faire, on utilise des informations sensorielles, des données historiques et l’expérience du personnel afin d’améliorer les performances des actifs.
• Stabilité du réseau : La ligne actuelle du réseau pose des problèmes de stabilité potentiels en raison de la hausse de l’utilisation des énergies renouvelables. C’est pourquoi la maintenance prédictive détecte les perturbations des fréquences et les coupures de courant, ce qui permet d’ajuster le réseau en temps réel.

La maintenance prédictive de l’industrie 4.0 utilise des technologies telles que l’internet des objets (IoT), les systèmes cyberphysiques, l’analyse des données (Big Data) et l’informatique sur le cloud (cloud computing). Il s’agit d’une méthode de fabrication visant à optimiser la maintenance prédictive en améliorant les opérations et les solutions.

Des exemples d’usines intelligentes et de systèmes interconnectés sont présentés dans :

• Fabrication intelligente : L’IoT, l’IA et les technologies de gestion des actifs sur le cloud sont intégrées pour augmenter la productivité et le temps de fonctionnement.
• Systèmes basés sur l’informatique sur le cloud : Ils analysent et stockent une quantité considérable d’informations en temps réel, ce qui permet une surveillance et une maintenance à distance.

Avantages de la maintenance prévisionnelle 4.0

Les avantages de la maintenance prédictive 4.0 sont nombreux :

• Réduction des temps d’arrêt et atténuation des problèmes liés aux équipements non désirés.
• Les entreprises réalisent des économies et améliorent leur productivité en identifiant et en prévoyant les défaillances des équipements et en les évitant.
• Optimisation des performances de l’industrie grâce à des informations fondées sur des données : L’analyse prédictive exploite les données collectées à partir des équipements pour identifier les tendances et les modèles, ce qui permet aux entreprises de prendre des mesures proactives pour optimiser les performances, prévenir les pannes et prolonger la durée de vie de leurs actifs.

La réduction des temps d’arrêt, l’amélioration de la productivité et le maintien de niveaux de production optimaux sont autant d’exemples d’améliorations significatives des opérations industrielles, qui se traduisent par une augmentation de la production et des recettes.

La maintenance prédictive est largement adoptée dans diverses industries en raison de son efficacité à optimiser les performances et à maximiser le temps de fonctionnement. Parmi les secteurs qui tirent le meilleur parti de la maintenance prédictive, on peut citer les suivants :

• Fabrication : L’industrie manufacturière, qui a été l’une des premières à adopter la maintenance prédictive, a constaté une augmentation du temps de fonctionnement et de la fiabilité des équipements.
• Énergie : Le secteur de l’énergie a utilisé l’analyse prédictive pour surveiller et entretenir ses réseaux électriques. Cela a permis d’augmenter le temps de fonctionnement de l’industrie de 30 % et la durée de vie des équipements de 20 %.

Pour créer un système de maintenance prédictive, il faut d’abord veiller à.. :

• Identifier les actifs critiques qui sont importants pour vos opérations
• Déterminer les données nécessaires pour chaque actif. Il peut s’agir de données de capteurs, de journaux de maintenance et de mesures.
• Définir des objectifs tels que l’augmentation du temps de fonctionnement, de la productivité et de la fiabilité des équipements.

Une fois cette phase terminée, sélectionnez la technologie adéquate, comme des capteurs qui vérifient les vibrations, la température et les fréquences acoustiques. Utilisez les logiciels d’analyse de données appropriés, tels que les algorithmes d’apprentissage automatique, l’informatique sur le cloud pour le stockage et le traitement des données, et la GMAO pour intégrer les systèmes de maintenance prédictive afin de rationaliser le suivi et la planification.

Enfin, lors de la mise en œuvre de la maintenance prédictive pour les actifs critiques, il est essentiel de fournir une formation complète au personnel. Cela permet de s’assurer qu’ils comprennent comment utiliser efficacement le système et interpréter les données.

FedEx est un exemple de maintenance prédictive réussie : l’entreprise a mis en place un système de maintenance prédictive en utilisant les données des capteurs, l’IA et l’apprentissage automatique. Les informations recueillies ont été utilisées pour prédire le succès des expéditions de l’entreprise.

La maintenance prédictive offre divers avantages, tels que la maintenance proactive. Elle permet aux entreprises de :

• Planifier leurs programmes de maintenance pendant les temps d’arrêt prévus
• Réduction des réparations injustifiées et coûteuses
• Déterminer les risques potentiels pour la sécurité
• Réduire la consommation d’énergie inutile
• Augmentation de la satisfaction des clients

Les avantages à long terme et le retour sur investissement (RSI) sont, par exemple, la réduction des temps d’arrêt, l’augmentation de la durée de vie des équipements, l’amélioration de la productivité et les économies de coûts.