Qu’est-ce que la gestion de l’intégrité des actifs ?

Les programmes d’AIM modernes utilisent des processus établis et des technologies de pointe telles que la maintenance préventive et la maintenance prédictive, la maintenance préventive et la maintenance prédictive, l’intelligence artificielle (IA) et l’Internet des objets (IdO) pour éviter que les actifs ne tombent en panne de façon inattendue et ne provoquent des temps d’arrêt.

Les programmes d’AIM contribuent à préserver la fonctionnalité, la sécurité et l’aptitude au service (FFS) des actifs grâce à des stratégies de maintenance éprouvées et à des inspections régulières basées sur les risques (RBI).

Selon un rapport récent, le marché mondial des produits et solutions AIM était évalué à 25 milliards de dollars l’année dernière. De plus, il devrait croître à un taux de croissance annuel composé (CAGR) de près de 6 % au cours des cinq prochaines années.¹

La gestion de l’intégrité des actifs (AIM) aide les entreprises à atteindre plusieurs objectifs critiques qui ont un impact direct sur les opérations, la sécurité et la rentabilité :

• Prévenir les pannes d’équipement : des défaillances soudaines et inattendues des actifs peuvent entraîner des arrêts coûteux et paralyser le cœur de métier.

• Améliorer la performance des actifs : une approche solide de l’AIM permet de garantir que les actifs fonctionnent à leur meilleur niveau tout au long de leur cycle de vie grâce à des programmes avancés de gestion de l’intégrité.

• Garantir la conformité : des solutions efficaces de gestion de l’intégrité automatisent la conformité aux réglementations nationales et internationales, améliorant ainsi la sécurité des travailleurs et aidant les entreprises à éviter de coûteuses amendes.

• Soutenir les initiatives de durabilité : les programmes d’AIM peuvent aider les entreprises à atteindre leurs objectifs de durabilité en réduisant les déchets et en améliorant leur consommation d’énergie.

• Améliorer la prise de décision en temps réel : les systèmes d’AIM modernes aident les responsables à suivre en temps réel la performance et l’usure des actifs et à identifier les problèmes avant qu’ils n’entraînent des pannes.

Les programmes actuels de gestion de l’intégrité des actifs (AIM) les plus efficaces fonctionnent selon un cycle répétable en six étapes, conçu pour garantir que les actifs restent opérationnels, fiables et performants tout au long de leur cycle de vie.

Voici un aperçu détaillé de chaque étape.

La première étape pour développer un programme d’AIM réussi consiste à établir des politiques et des normes claires sur la manière dont une entreprise gérera ses actifs physiques. Au cours de cette étape, la partie prenante doit s’assurer que le programme de gestion de l’intégrité (Asset Integrity Management, IMP) qu’elle propose répond aux normes du secteur en matière de risque et de fiabilité.

Par exemple, API 580 et ISO 55000 sont deux des normes internationales les plus connues pour l’évaluation des risques et la fiabilité des programmes de gestion des actifs. Le cadre d’exigences défini durant cette étape doit identifier précisément toutes les normes pertinentes auxquelles le programme d’AIM envisagé devra répondre, ainsi que les moyens mis en œuvre pour y parvenir.

L’inspection basée sur le risque (Risk-Based Inspection, RBI), qui consiste à inspecter les actifs et les systèmes physiques en fonction de la connaissance de leur risque de défaillance, constitue un élément central de la plupart des programmes d’AIM modernes. La RBI aide les équipes de maintenance à déterminer les actifs et les pièces à inspecter en priorité en fonction de la probabilité de leur défaillance et des conséquences qui en découlent pour les processus du cœur de métier de l’entreprise.

Récemment, des outils d’IA ont été intégrés aux pratiques RBI, aidant les équipes à évaluer les facteurs de maintenance tels que les taux de corrosion, les conditions environnementales et les performances historiques de manière plus rapide et précise. Cette approche automatisée de l’évaluation des risques permet d’améliorer l’efficacité des pratiques maintenance et de garantir la réussite des programmes d’AIM.  

La maintenance conditionnelle (CM) est une maintenance prédictive qui utilise la collecte et l’analyse de données en temps réel pour détecter des problèmes potentiels et surveiller la performance et la santé des actifs. Dans les programmes d’AIM modernes, la maintenance conditionnelle est utilisée pour identifier les opportunités de maintenance et de réparation avant que l’intégrité mécanique d’un actif ne soit compromise.

Grâce aux progrès de l’IdO et de la technologie edge computing, les systèmes de maintenance conditionnelle modernes peuvent désormais analyser un flux continu de données provenant de capteurs et d’instruments. Les essais non destructifs (Non-Destructive Testing, NDT), un moyen d’utiliser la technologie par ultrasons et rayons X pour inspecter l’intégrité des actifs sans causer de dommages, sont essentiels à cette étape. Les solutions numériques modernes, telles que les outils d’analyse basés sur le cloud,peuvent désormais effectuer des NDT en temps réel, ce qui aide les responsables de la maintenance à prendre des décisions importantes plus rapidement.  

La gestion des données, quatrième étape des programmes d’AIM modernes, collecte et analyse les données générées par des capteurs IdO apposés sur des actifs. L’étape de gestion des données de l’AIM est critique pour les programmes de transformation numérique de nombreuses entreprises, c.-à-d. des efforts pour tirer parti des derniers outils et technologies numériques dans toutes les fonctions de l’entreprise.

Les pratiques modernes de gestion des données utilisées à ce stade sont les suivantes :

• Analyse prédictive pour anticiper les pannes d’équipement

• Algorithmes de machine learning (ML) pour améliorer l’exactitude des données au fil du temps

• Technologie de jumeau numérique pour simuler les performances des actifs dans différentes conditions

• Automatisation intelligente pour améliorer la collecte et l’analyse des données

À l’étape cinq, les responsables d’installations utilisent les données issues des étapes de la RBI et de la maintenance conditionnelle pour mettre en œuvre la stratégie maintenance qui constitue le cœur de leur programme d’AIM. Cette étape du processus d’AIM consiste généralement à élaborer un calendrier de maintenance et un plan détaillé expliquant comment l’exécuter.

Durant cette étape, les gestionnaires d’actifs tentent de rationaliser la planification et l’exécution de la maintenance en utilisant des systèmes, technologies et outils avancés qui automatisent les tâches répétitives et augmentent la précision des diagnostics.

L’amélioration continue, ou l’audit, constitue l’étape finale de l’AIM. Les responsables de la maintenance et les techniciens établissent une série d’audits réguliers et d’avis de performance afin de garantir la réussite de leur programme. Cette étape est cruciale pour l’optimisation continue des pratiques, systèmes et procédures essentiels au maintien de la santé des actifs, de la performance et de la conformité réglementaire.  

L’IA est devenue un outil critique à ce stade, car elle aide les entreprises à rationaliser leurs pratiques d’audit manuel grâce à une automatisation alimentée par l’IA et à des analyses prédictives.

Une gestion efficace de l’intégrité des actifs (AIM) aide les entreprises de toutes tailles et de nombreux secteurs à mettre en œuvre des normes complètes pour entretenir leurs actifs les plus précieux. Voici quelques-uns des principaux avantages d’un programme AIM solide au niveau de l’entreprise :

• Sécurité accrue des travailleurs : des programmes AIM robustes contribuent à protéger les travailleurs contre les pannes et défaillances dangereuses des équipements. En établissant des normes d’aptitude au service pour chaque actif opérationnel et en aidant les responsables à créer des programmes rigoureux de sécurité des processus, l’AIM contribue à rendre les lieux de travail plus sûrs.

• Meilleure conformité réglementaire : l’AIM aide les entreprises à s’assurer qu’elles respectent les exigences fixées par les organismes de réglementation nationaux et internationaux tels que l’American Petroleum Institute (API) et l’Occupational Safety and Health Administration (OSHA).Les outils AIM modernes exploitent l’IA pour automatiser certains aspects de la conformité réglementaire afin de réduire les inefficacités et le risque d’erreur humaine. Selon un rapport récent, l’IA peut réduire le coût de la conformité jusqu’à 40 % et raccourcir les délais de préparation aux audits de 80 %.²

• Prolongation de la durée de vie des actifs : des programmes d’AIM efficaces permettent de prolonger les cycles de vie des actifs et de prévenir le déclassement des actifs aussi longtemps que possible. Grâce à la maintenance conditionnelle automatisée et aux programmes de maintenance prédictive et préventive, l’AIM aide les gestionnaires d’actifs à garantir que les actifs fonctionnent à leur meilleur niveau tout au long de leur cycle de vie et qu’ils ne subissent pas de pannes coûteuses.

• Réduction des temps d’arrêt : les actifs sur lesquels les entreprises s’appuient pour leurs pratiques de cœur de métier doivent subir le moins de temps d’arrêt possible. Une approche d’AIM robuste, qui intègre la maintenance prédictive et l’analyse des données en temps réel, aide les responsables à réparer ou à remplacer les composants avant qu’ils ne tombent en panne et ne provoquent un arrêt.

• Efficacité opérationnelle renforcée : en intégrant les pratiques d’AIM avec des solutions numériques modernes comme les capteurs IdO et les systèmes d’automatisation intelligente, les entreprises peuvent accroître la visibilité en temps réel sur la santé des actifs. Cette approche aide les gestionnaires et les exploitants d’actifs à optimiser les calendriers de maintenance, à réagir plus rapidement aux changements d’état des actifs et à augmenter leur taux de disponibilité.

Grâce aux programmes modernes d’AIM, les entreprises industrielles assurent la sécurité et la fiabilité de leurs actifs stratégiques tout au long de leur cycle de vie. Qu’il s’agisse d’aider les sociétés pétrolières à minimiser les risques dans des environnements physiques difficiles ou de garantir la sécurité et la fiabilité des dispositifs médicaux pour les patients et les opérateurs d’un hôpital, voici quatre cas d’utilisation populaires de l’AIM au niveau de l’entreprise.

L’AIM a vu le jour dans les secteurs pétrolier et gazier pour sécuriser le personnel et les installations en milieu hostile, une pratique qui demeure une référence absolue à ce jour. Aujourd’hui, l’AIM dans les secteurs pétrolier et gazier couvre à la fois les plateformes onshore et offshore, les pipelines, les raffineries et d’autres installations, contribuant ainsi à garantir que ces actifs complexes fonctionnent à des niveaux optimaux et restent opérationnels le plus longtemps possible.

La RBI, les essais non destructifs et la maintenance conditionnelle sont quelques-unes des pratiques d’AIM les plus utilisées dans les secteurs pétrolier et gazier. Les avancées technologiques en matière de systèmes d’IA et de capteurs IdO aident les responsables d’équipement à automatiser les tâches manuelles et à passer d’une maintenance réactive à des tactiques plus proactives et prédictives.

Dans le secteur de la santé, l’AIM contribue à garantir que les dispositifs et équipements médicaux complexes soient sûrs, fiables et conformes tout au long de leur cycle de vie. Les actifs des hôpitaux et autres établissements médicaux influencent directement la sécurité des patients, c’est pourquoi les programmes d’AIM dans les secteurs de la santé sont parmi les plus rigoureux et les plus strictement réglementés.

Voici quelques exemples d’utilisation de l’AIM dans le secteur de la santé :

• Entretenir les équipements d’imagerie tels que les radiographies et les IRM et veiller à ce qu’ils restent précis.

• Maintenir l’intégrité physique des infrastructures vitales telles que les salles d’urgence et les maternités.

• Vérifier la précision et la fiabilité des équipements et procédures de stérilisation.

Les programmes d’AIM aident l’industrie des énergies renouvelables à gérer des infrastructures complexes telles que les éoliennes et les fermes solaires, garantissant ainsi qu’elles restent sûres, évolutives et efficaces.

Les pratiques d’AIM telles que les essais non destructifs, la RBI et maintenance prédictive sont largement utilisées, aidant les gestionnaires d’actifs à prévenir les pannes d’équipement et à se conformer à des réglementations environnementales rigoureuses.

Dans les centrales électriques modernes et renouvelables, les programmes d’AIM contribuent à maintenir l’intégrité mécanique des chaudières, des échangeurs de chaleur et d’autres types d’équipements critiques pour l’entreprise. La maintenance conditionnelle détecte les anomalies de performance des actifs en temps réel. L’analyse prédictive permet d’identifier de nouveaux gains d’efficacité opérationnelle et d’éviter des arrêts coûteux.

Dans l’industrie minière, les pratiques d’AIM contribuent à garantir l’intégrité des systèmes mécaniques complexes qui doivent supporter des environnements difficiles tels que la haute altitude et les chaleurs et froids extrêmes. Grâce à une maintenance conditionnelle en temps réel, AIM aide les gestionnaires d’actifs à détecter les signes précoces d’usure et à mettre en place des programmes de maintenance efficaces pour lutter contre la dégradation.

Le secteur minier intègre constamment l’AIM aux pratiques modernes d’optimisation de la chaîne d’approvisionnement et aux systèmes d’automatisation de pointe afin de réduire les coûts et d’allonger le cycle de vie des actifs. Les pratiques modernes d’AIM dans le secteur minier contribuent à prolonger le cycle de vie des actifs, à améliorer la durabilité et à garantir des conditions de travail plus sûres pour les travailleurs.

Les pratiques de gestion de l’intégrité des actifs (AIM) ont été fortement influencées par les récents développements des technologies d’IA, de ML et d’IdO, qui ont conduit à des avancées en matière d’automatisation et d’analytique en temps réel. Les nouvelles fonctionnalités transforment la façon dont les gestionnaires d’actifs abordent les risques et la prise de décisions stratégiques dans l’AIM.

Voici un aperçu de trois tendances qui façonnent l’avenir de l’AIM au niveau des entreprises.

L’analyse prédictive dans l’AIM, qui utilise les tendances et les modèles identifiés à partir des données des actifs pour créer une stratégie de maintenance, a été transformée par les récentes fonctionnalités d’IA et de machine learning. Les systèmes d’IA et de ML peuvent désormais analyser les données des actifs en temps réel pour aider les responsables de la maintenance à déterminer comment, quand et pourquoi un système ou une pièce est susceptible de tomber en panne.

À mesure que ces technologies continuent de s’améliorer, elles sont susceptibles d’influencer les développements futurs de l’AIM, qu’il s’agisse de l’automatisation accrue des processus manuels ou de la gestion des chaînes d’approvisionnement et des stocks de pièces de rechange.

Les capteurs IdO, c-à-d. des dispositifs connectés à Internet qui enregistrent les données de l’environnement physique d’un actif, rendent les processus d’AIM plus autonomes et axés sur les données.

En voici quelques exemples :

• Les microprocesseurs intégrés aux capteurs IdO peuvent effectuer des diagnostics et des analyses au niveau des capteurs plutôt que d’exiger que les données soient d’abord envoyées à un centre de données.

• L’IA en périphérie, c’est-à-dire le déploiement d’algorithmes d’IA au niveau des appareils plutôt que dans un centre de données, permet aux capteurs IdO d’effectuer des inférences complexes d’IA et de ML sur les données.  

• Les nouveaux capteurs IdO peuvent basculer entre différentes modalités de détection, telles que les vibrations, la température et le niveau de liquide, afin de mesurer et d’analyser les données plus rapidement et plus efficacement.

L’intégration plus poussée des environnements multicloud dans les programmes d’AIM permet de bénéficier de nouvelles capacités et de transformer certains écosystèmes d’AIM. Plutôt que de gérer les actifs sur place, les gestionnaires d’actifs qui s’appuient sur l’AIM basé sur le cloud peuvent effectuer une maintenance conditionnelle et optimiser les actifs à partir d’une plateforme centrale unique.

Une intégration plus profonde basée sur le cloud place également la technologie des jumeaux numériques au premier plan des programmes d’AIM. Les jumeaux numériques sont des répliques numériques d’actifs physiques qui permettent de les tester dans un large éventail de conditions afin que les gestionnaires puissent voir comment leurs homologues physiques sont susceptibles de se comporter.

Les jumeaux numériques permettent de simuler et d’analyser en continu les performances des actifs tout au long de leur cycle de vie, optimisant ainsi les approches et les performances en matière de maintenance.