Qu’est-ce que la maintenance proactive ?

Les entreprises mettant en œuvre des stratégies de maintenance proactive combinent généralement des aspects de différentes philosophies de maintenance des actifs en une approche unique adaptée à leurs besoins.

Des stratégies de maintenance proactive efficaces commencent par des plans de maintenance détaillés reposant sur des données historiques. Les actifs sont ensuite hiérarchisés en fonction de la criticité de leurs fonctionnalités par rapport aux processus du cœur de métier et de la probabilité que leur défaillance entraîne des temps d’arrêt.

Cette approche moderne et basée sur les données aide les équipes à identifier les causes potentielles des défaillances d’équipement plus tôt qu’auparavant et à intervenir avant que des réparations d’urgence coûteuses ne soient nécessaires.

En général, les programmes de maintenance proactive reposent sur un système informatisé de gestion de la maintenance (CMMS), une solution logicielle qui crée des workflows numériques, automatise les bons de travail et augmente le temps de fonctionnement des actifs.

Un programme de maintenance proactive efficace repose généralement sur quatre capacités fondamentales :

• Maintenance conditionnelle : La maintenance conditionnelle (CM) est une approche de maintenance des actifs qui s’appuie sur des données en temps réel pour évaluer la santé des actifs et effectuer une maintenance basée sur les conditions afin d’éviter les pannes. Généralement, la maintenance conditionnelle implique la collecte continue de données à partir de capteurs IdO qui ont été apposés sur diverses pièces et composants de l’actif. Ces capteurs peuvent détecter des anomalies de pression, de température et de vibrations. La maintenance conditionnelle est un outil critique pour identifier les problèmes potentiels et les résoudre avant qu’ils n’entraînent une panne de l’équipement.
• Analyse prédictive : l’analyse prédictive consiste à analyser des données historiques liées à la performance et à la santé des actifs. Elle compare ensuite ces informations avec les données en temps réel collectées par les capteurs IdO. Grâce aux algorithmes de machine learning (ML), les outils de maintenance prédictive peuvent aider les équipes de maintenance à repérer dans les performances des actifs des tendances qui indiquent des problèmes avant qu’ils ne deviennent catastrophiques. L’analyse prédictive aide les équipes de maintenance à entretenir les actifs de manière à minimiser les tâches de maintenance inutiles tout en optimisant les performances et en prolongeant le cycle de vie des actifs.
• Analyse de la cause racine : même avec les tactiques de maintenance proactive les plus avancées, des défaillances d’actifs se produisent. Lorsque c’est le cas, l’analyse de la cause racine (RCA), la pratique qui consiste à identifier la cause racine de la défaillance d’un actif plutôt que de se concentrer sur ses symptômes, est critique pour prévenir de futures perturbations. En isolant et en résolvant la cause racine de la défaillance d’un équipement, les équipes de maintenance peuvent empêcher que le même problème ne se reproduise, ce qui entraîne souvent une amélioration continue de leurs pratiques globales de maintenance.
• Système informatisé de gestion de la maintenance (CMMS) : un CMMS est une plateforme logicielle qui automatise et améliore les opérations de maintenance principales d’une entreprise. Les outils de CMMS modernes et avancés aident les entreprises à appliquer toutes les technologies de pointe à leurs programmes actifs maintenance d’une manière globale. Un système de CMMS performant permet de suivre la localisation, la santé et les performances des actifs. Il peut automatiser les bons de travail et gérer des programmes de maintenance complexes. Il permet également de suivre les indicateurs clés de performance (KPI) tels que le temps de fonctionnement et les coûts de maintenance.

Les entreprises s’appuient généralement sur cinq principaux types de maintenance proactive, en mélangeant les éléments de chacun jusqu’à trouver la bonne combinaison pour leur approche de maintenance. Examinons-les de plus près.

La maintenance préventive est une approche de maintenance des actifs qui vise à prévenir les pannes d’équipement en entretenant les actifs de manière proactive avant que les pièces ne se dégradent ou ne se cassent.

La planification de la maintenance préventive est critique pour les programmes de maintenance proactifs, permettant aux équipes de maintenance de planifier plus efficacement les tâches de maintenance courantes telles que le nettoyage et la lubrification.

En établissant un programme rigoureux de maintenance préventive fondé sur les connaissances issues de la surveillance de l’état et des analyses prédictives, les programmes de maintenance proactive aident à prévenir les défaillances imprévues des actifs et les temps d’arrêt non planifiés.

La maintenance prédictive est un type de maintenance proactive qui repose sur l’analyse prédictive et le machine learning. Elle utilise les données collectées par les capteurs IdO pour prédire le moment où l’équipement, les pièces ou les composants sont susceptibles de tomber en panne.

La maintenance prédictive est une approche de la maintenance des actifs largement fondée sur les données, qui permet aux techniciens de réparer les actifs de manière à éviter les défaillances catastrophiques et les temps d’arrêt non planifiés.

La maintenance conditionnelle (Condition-Based Maintenance, CBM) combine des aspects de la maintenance préventive et de la maintenance prédictive en planifiant les activités de maintenance lorsque des seuils prédéfinis pour l’état de l’actif sont franchis.

Par exemple, une équipe de techniciens travaillant dans le cadre d’une maintenance conditionnelle surveillerait divers aspects d’un actif. Ils configureraient leur CMMS pour déclencher un bon de travail lorsqu’un capteur IdO atteint une certaine température, un niveau de lubrification ou une fréquence de vibration. Cette approche aide à optimiser l’allocation des ressources et à prioriser les activités de maintenance là où elles sont le plus nécessaires.

La maintenance centrée sur la fiabilité (Reliability-Centered Maintenance, RCM) est une approche de maintenance qui se concentre sur la fiabilité globale de l’actif, intégrant des tactiques de maintenance prédictive et préventive dans son entretien afin de minimiser la probabilité de défaillance de l’actif.

En règle générale, la RCM s’aligne plus étroitement sur les priorités opérationnelles de l’entreprise, telles que l’allocation des coûts et des ressources, que d’autres approches de maintenance proactive. Par conséquent, elle aide les équipes à se concentrer sur la maintenance des actifs critiques essentiels aux fonctionnalités de l’entreprise.

La maintenance automatisée, également appelée maintenance IdO, est la forme la plus avancée technologiquement de maintenance proactive. Elle repose largement sur les nouvelles technologies telles que l’intelligence artificielle (IA), le ML et l’IdO pour ses fonctionnalités de base.

Les approches de maintenance automatisée exploitent l’intégration des données en temps réel et l’automatisation des workflows par IA à partir d’un CMMS centralisé pour gérer plusieurs actifs sans intervention manuelle. Bien qu’elles soient encore récentes, les méthodes de maintenance automatisée ont déjà démontré qu’elles permettaient de rationaliser considérablement les processus de maintenance, d’établir des pratiques plus rentables et d’accroître l’efficacité opérationnelle.

Les entreprises se tournent vers des stratégies de maintenance proactive pour diverses raisons. Elles cherchent généralement à tirer parti de technologies modernes et numériques pour accroître leur efficacité opérationnelle.

Voici les principaux avantages d’une stratégie de maintenance proactive efficace :

• Réduction des temps d’arrêt : les entreprises qui appliquent une maintenance proactive efficace peuvent détecter les problèmes potentiels plus tôt et les résoudre avant qu’ils n’entraînent une panne coûteuse. Selon un rapport récent, le coût horaire moyen des temps d’arrêt dépasse 300 000  USD pour la plupart des entreprises et peut coûter jusqu’à 5 millions USD pour certaines.¹
• Coûts de maintenance réduits : bien que les stratégies de maintenance proactive nécessitent un investissement initial important dans la technologie pour démarrer, elles aident les équipes de maintenance à réduire le coût global de leurs activités de maintenance au fil du temps. S’appuyer sur les dernières technologies et techniques pour réparer les actifs critiques avant qu’ils ne tombent en panne permet de prolonger la durée de vie des actifs, d’améliorer leurs performances et de réduire le risque de temps d’arrêt imprévus.
• Augmentation de la fiabilité : l’augmentation de la fiabilité des équipements est l’un des résultats les plus importants de tout programme de maintenance. Les stratégies de maintenance proactive aident les équipes de maintenance à réduire les dysfonctionnements et à augmenter la fonctionnalité des actifs au fil du temps, rendant les actifs sur lesquels une entreprise s’appuie pour ses processus de cœur de métier plus performants et fiables.
• Sécurité renforcée : l’adoption d’une approche proactive de la maintenance améliore non seulement les performances et la fonctionnalité des actifs, mais réduit également considérablement le risque que les travailleurs se blessent lors des inspections régulières et des tâches de maintenance de routine. Lorsque des techniques prédictives et préventives sont intégrées aux programmes de gestion des actifs, ceux-ci sont moins susceptibles de présenter des dysfonctionnements pouvant entraîner une situation dangereuse pour les techniciens.
• Workflows améliorés : s’appuyer sur un système CMMS pour centraliser les données de maintenance, effectuer la maintenance planifiée et automatiser les bons de travail permet de standardiser les efforts de maintenance et d’améliorer les workflows globaux des programmes de maintenance. L’évolution des procédures de maintenance, passant de processus manuels obsolètes à des processus rationalisés et automatisés, permet d’accroître l’efficacité administrative et de réduire le risque d’erreur humaine.
• Prise de décision fondée sur des données : les capteurs IdO permettent aux entreprises d’avoir une visibilité sur la performance des actifs en temps réel et de la comparer aux données historiques. Grâce à un CMMS et une stratégie de maintenance proactive, les responsables de la maintenance peuvent tirer parti des indicateurs pour élaborer des plans de maintenance plus éclairés et plus complets pour les actifs critiques. Ils peuvent également programmer les réparations en fonction des besoins de l’entreprise et contribuer à la santé globale des actifs.
• Durée de vie des actifs plus longue : les stratégies de maintenance proactive permettent de prolonger la durée de vie des actifs en établissant des plans de maintenance rigoureux et basés sur les données pour l’entretien des actifs et en suivant méticuleusement la santé des actifs grâce à des données en temps réel. Au fil du temps, cette stratégie permet aux entreprises de réaliser des économies en capital et de maximiser la rentabilité de leurs actifs physiques.

La maintenance proactive aide les entreprises de toutes tailles et à travers un large éventail de secteurs à transformer des approches de maintenance obsolètes en approches plus récentes, plus fondées sur les données et plus avancées sur le plan technologique.

Voici comment cinq secteurs différents utilisent des pratiques de maintenance proactive.

Le secteur de la fabrication repose fortement sur des actifs volumineux et coûteux qui automatisent des processus complexes, comme ceux qui transforment les matières premières en produits finis comme l’acier, le textile et les produits pharmaceutiques.

Les procédures de maintenance proactive gérées sur des plateformes CMMS avancées peuvent collecter et analyser instantanément les données provenant de capteurs IdO. Ils peuvent également alerter les équipes de maintenance lorsque les niveaux de vibration ou les températures des équipements dépassent des seuils prédéfinis, déclenchant ainsi un bon de travail.

Les compagnies d’électricité comptent sur la maintenance conditionnelle pour surveiller la température, la pression et d’autres aspects de la santé et des performances des actifs dans les éoliennes et les barrages hydroélectriques.

Entretenir de grands actifs coûteux tels que les turbines et les barrages est plus sûr et plus efficace grâce aux outils CMMS modernes qui détectent les écarts dans les indicateurs de performance et assignent automatiquement les techniciens.

À mesure que la vitesse des trains augmente et que leurs systèmes de commande deviennent plus complexes, la maintenance prédictive joue un rôle clé dans la sécurité des passagers. Elle analyse en temps réel les données des capteurs IdO provenant des composants du train et des équipements ferroviaires et les compare en permanence aux données historiques.

Cette nouvelle approche fondée sur les données pour l’entretien et la gestion des wagons sur les vastes réseaux ferroviaires sur lesquels ils circulent contribue à réduire les perturbations, à renforcer les procédures de sécurité et à augmenter le temps de fonctionnement des actifs.

Les calendriers de maintenance préventive pour la maintenance des bâtiments aident les responsables des installations à prendre des décisions plus éclairées quant à la manière dont ils inspectent et entretiennent un large éventail d’actifs complexes. Ces actifs incluent les systèmes de chauffage, de ventilation et de climatisation (CVC), les ascenseurs et les entrepôts.

Les activités de maintenance préventive aident les techniciens à effectuer des inspections régulières des actifs et à remplacer les pièces critiques avant qu’elles ne provoquent des pannes d’équipement, rendant ainsi les installations plus sûres et plus confortables pour les occupants.

Les plateformes de CMMS avancées et d’autres outils de maintenance proactive transforment la fabrication intelligente (Smart Manufacturing, SM), qui utilise des technologies intégrées dans des processus de fabrication complexes.

Un CMMS assurant le suivi d’une machine de fabrication intelligente peut détecter tout écart de performance par rapport aux paramètres prédéfinis et programmer automatiquement le remplacement d’une pièce ou d’un composant. L’automatisation contribue à réduire les erreurs humaines et à rationaliser les workflows complexes au niveau de l’entreprise dans l’environnement de la maintenance de fabrication intelligente.