Définition de la maintenance prédictive

Par IBM Services

Répartition de la maintenance prédictive. Restez opérationnel. Contrôlez les coûts.

La maintenance prédictive est la pratique de gestion des actifs consistant à réparer un actif ou un élément d'équipement avant qu'il ne soit défaillant en fonction des données reçues à son sujet. Il s'agit de la troisième phase de la gestion des actifs :

Maintenance corrective : réparations effectuées après survenue d'un problème ou d'un incident

Maintenance préventive : réparations planifiées effectuées en fonction de l'expérience

Maintenance prédictive : réparations effectuées car les données d'un actif indiquent qu'un incident est imminent

 

Qu'est-ce qu'un actif ? IBM se réfère à l'Organisation Internationale de Normalisation (ISO) 55000. Un actif est "une chose, un élément ou une entité qui a une valeur réelle ou potentielle". Les actifs font partie de l'infrastructure physique d'une organisation et incluent les véhicules, l'électronique, les appareils fixes, les machines, les ordinateurs et plus encore.

La maintenance prédictive est apparue comme une fonction de systèmes et de logiciels car un plus grand nombre d'informations sont devenues disponibles à partir des actifs eux-mêmes, et les fonctions opérationnelles et de maintenance ont été numérisées. Parmi les facteurs spécifiques :

  • Disponibilité de grandes quantités de données collectées via des actifs instrumentés et connectés
  • Disponibilité de données recueillies via l'Internet des objets (IoT)
  • Convergence de l'informatique avec la technologie opérationnelle
  • Progrès dans l'analyse pour obtenir des informations à partir des données
  • Les technologies de l'intelligence artificielle (IA) telles que l'apprentissage automatique - la capacité d'un système d'apprendre des données de lui-même sans programmation

 

De la correction à la prévision des problèmes

Si vous pouvez prévoir un problème avant qu'il ne se produise, est-ce toujours un problème ? 

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Écoutez vos machines

Découvrez comment passer d'une approche temporelle à une approche prédictive pour réduire les coûts et les pannes et les temps d'arrêt.

Obtenir l'infographie (PDF, 905 ko)

 

 

Pourquoi la maintenance prédictive est-elle importante ?

Corriger une chose avant qu'elle ne tombe en panne est plus efficace et rentable que de réparer après la panne. Cela aide à...

  • Éviter les temps d'arrêt et à améliorer la productivité
  • Étendre la durée de vie des actifs et à différer les nouveaux achats
  • Réduire le coût et la complexité des réparations
  • Atténuer les dommages supplémentaires ou connexes
  • Respecter les normes réglementaires et la conformité
  • Gérer les pièces de rechange, les matériaux et les stocks
  • Et, au final, cela permet d'augmenter le chiffre d'affaires

Ces avantages permettent aux organisations de tirer parti des technologies et des pratiques de maintenance prédictive. Selon IBM (PDF, 2.2 Mo) : "Dans presque toutes les industries riches en actifs (comme le pétrole et le gaz, la fabrication ou le transport), les organisations doivent relever le défi d'optimiser la valeur des actifs tout au long de leur cycle de vie."

 

Par exemple, une étude IBM met en lumière les points suivants (PDF, 255 ko) :

Concepteur et fabricant britannique de solutions d'éclairages intelligents et de construction intelligente, PhotonStar Technology développe des systèmes qui recueillent des indicateurs d'installations et d'équipements comme la consommation énergétique et l'occupation des bâtiments, chiffre ces informations et les consolide pour analyse dans le cloud. Les clients utilisent ensuite des tableaux de bord pour suivre l'efficacité, créer des plans de maintenance prédictive et surveiller le statut en temps réel à distance.

Un constructeur automobile japonais utilise l'IoT pour modéliser le comportement de son procédé de soudage. Il a voulu identifier les facteurs causals des défaillances et des pannes et trouver les principaux prédicteurs des défaillances des équipements. Le système fournit 90 % de prédiction des pannes sans faux positifs ; 50 % des pannes sont prédites plus de 2 heures à l'avance. L'entreprise a gagné 1,5 heure par panne grâce à la prévision avancée.

Un grand constructeur aéronautique utilise l'IoT pour maintenir l'étalonnage des outils d'assemblage de précision et améliorer la qualité de fabrication. Les données des outils de l'atelier, ainsi que les données des défaillances des équipements, sont utilisées dans l'analyse prédictive de la qualité pour générer des modèles qui identifient les outils susceptibles d'avoir besoin de maintenance. Les outils défectueux sont retirés de l'atelier de façon proactive pour être entretenus et réétalonnés, ce qui a permis d'améliorer sensiblement la qualité de la fabrication. La solution a permis une récupération totale sur un an - en évitant des millions de dollars de reprise et des mois de retard de production en empêchant les outils déréglés de rester dans le flux de production des avions.

Utilisation de l'Internet des objets pour la maintenance préventive

Découvrez les avantages de la gestion de la santé des actifs et l'utilisation de l'IoT et des capacités cognitives pour obtenir des informations sur la santé des actifs.

Lire le livre blanc (PDF, 818 ko)

 

Principales capacités d'une maintenance prédictive efficace

Une maintenance prédictive efficace maîtrise la convergence des données de l'instrumentation et de l'IoT avec des technologies d'analyse avancée et d'IA grâce à des systèmes numérisés. IBM se réfère à une étude d'A. T. Kearney dans la revue Industry Week (PDF, 2,2 Mo), où 558 entreprises qui ont utilisé des systèmes de gestion de maintenance informatisés ont affiché en moyenne :

  • 28,3 % d'augmentation de la productivité de la maintenance
  • 20,1 % de réduction du temps d'arrêt des équipements
  • 19,4 % d'économies sur le coût des matériaux
  • 17,8 % de diminution de la maintenance et de la réparation des stocks
  • 14,5 mois de temps de récupération

Pour utiliser ces systèmes avec succès, les organisations doivent :

Intégrer

Dans le cadre de la gestion des actifs, les organisations doivent suivre, évaluer et gérer la fiabilité d'un large éventail d'actifs physiques et technologiques. Outre ce défi, il y a les infrastructures technologiques qui exécutent les applications et les données en silos. L'intégration des systèmes "en silo" améliore la visibilité et l'efficacité de la localisation et de la communication concernant les défaillances potentielles.

 

Inclure l'IoT

Les données d'IoT telles que les informations météorologiques, les données RFID, les informations sur le trafic et les informations provenant d'autres dispositifs et sources peuvent augmenter et renforcer la maintenance prédictive. Par exemple, les conditions météorologiques peuvent affecter les équipements extérieurs dans l'agriculture, la production de pétrole et de gaz ou des instruments ultra-sensibles dans des domaines tels que les soins de santé et la biotechnologie. L'IoT peut également regrouper des informations provenant potentiellement de millions de pièces d'équipement. Le fabricant d'ascenseurs et d'escalators KONE Corp, par exemple, surveille et optimise à distance la gestion de plus de 1,1 million d'ascenseurs et d'escalators dans des bâtiments à travers le monde.

 

Analyser les données qualité

La capacité de collecter et d'analyser des données sur les actifs permet à une organisation de passer de la maintenance corrective à la maintenance prédictive. L'analyse prédictive et des technologies d'IA telles que l'apprentissage automatique peuvent être appliquées à des volumes de données opérationnelles afin de permettre aux organisations d'avoir une compréhension plus détaillée et plus précise des performances des équipements.

La qualité ou l'intégrité des données analysées sont elles aussi importantes. Selon IBM (PDF, 2,2 Mo), "la santé des données d'actif est souvent négligée. Sans champs remplis, ou données validées, l'analyse est impossible. L'analyse de la santé des champs de données dans des domaines critiques tels que les registres d'actifs, l'inventaire des articles et l'achèvement des travaux est essentielle au soutien de rapports analytiques fiables."

 

Mettre l'accent sur la fiabilité et l'efficacité

En s'appuyant sur les points forts de l'analyse prédictive, les ingénieurs en fiabilité peuvent créer des modèles statistiquement valides de la durée de vie des équipements en fonction des données opérationnelles et d'autres facteurs. Ces modèles leur permettent de se concentrer sur les risques critiques qui affectent la fiabilité et la disponibilité opérationnelles.

Cette fonction permet également de développer une stratégie de maintenance qui peut améliorer l'efficacité : l'analyse peut indiquer que les pratiques et les plans de maintenance en cours des équipements sont parfaits et qu'ils ne nécessitent aucune modification. Ou bien anticiper une maintenance pour éviter les défaillances. Ou encore, différer une maintenance afin d'éviter des coûts et des efforts inutiles.

 

Ressources de maintenance prédictive

Comment les technologies digitales boostent la révolution des opérations

Un rapport de haut niveau montre comment les dirigeants font les choses mieux en faisant les choses différemment, notamment en investissant dans l'IoT, la mobilité, le cloud computing et l'analyse de données.

Lire le rapport

 

Comprendre le spectre de gestion des actifs

Explorez le spectre complet de gestion des actifs pour vous aider à faire le bon choix, y compris comment démarrer petit et grandir.

Lire le blog

 

Connexions intelligentes : Réinventer les entreprises avec un IoT intelligent

Découvrez la maintenance prédictive et la gestion des actifs dans un contexte plus large et apprenez comment l'IoT modifie les opérations et les processus.

Lire l'étude (PDF, 255 ko)

 

Voir plus de ressources de support technique

 

Études de cas

Hana Financial Group

Hana Financial Group a travaillé directement avec IBM Services en Corée pour consolider l'infrastructure et les ressources de 11 de ses filiales, lui permettre d'adopter une approche proactive de la maintenance et d'identifier les problèmes potentiels avant qu'ils ne provoquent des temps d'arrêt.

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VE Commercial Vehicles Ltd.

VECV simplifie et rationalise la couverture de son environnement multifournisseur dans les différents sites, accélérant la résolution des problèmes, augmentant la productivité, boostant la disponibilité et renforçant la continuité des opérations pour ses services informatiques.

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Pleins feux sur les produits

Les services de support technologique IBM font la différence

Réduisez la perte de temps et de ressources de 40 % par an grâce à l'analyse prédictive et aux systèmes cognitifs.

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Cinq nouvelles tendances dans les services de support technologique

Découvrez les cinq tendances technologiques qui devraient guider l'évolution de l'industrie des services de support technologique, et définir de nouveaux paradigmes des services de support, au cours des trois à cinq prochaines années.

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Services de maintenance matérielle IBM

Découvrez la différence entre le support réactif proactif, préventif et cognitif proposé par IBM pour soutenir votre investissement matériel.

En savoir plus (PDF, 1,1 Mo)

 

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