La maintenance préventive est l’acte qui consiste à effectuer des activités de maintenance planifiées pour aider à prévenir les défaillances. En d’autres termes, il s’agit de réparer les choses avant qu’elles ne tombent en panne.
Grâce au machine learning, à l'analyse des données opérationnelles et à la surveillance prédictive de l’état des actifs, les ingénieurs peuvent optimiser la maintenance et réduire les risques de fiabilité des opérations, qu’elles concernent une usine ou une entreprise. Les logiciels conçus pour la maintenance préventive aident à maintenir des opérations stables, à assurer la conformité aux garanties et à résoudre les problèmes avant qu'ils n'affectent la production.
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Il existe quatre grands types de maintenance préventive. Chacune repose sur le concept de maintenance planifiée, bien qu'elles soient organisées et programmées de manière différente pour répondre aux objectifs métier spécifiques des entreprises.
La maintenance préventive basée sur l’utilisation est déclenchée par l'utilisation effective d'un actif. Ce type de maintenance prend en compte l’utilisation quotidienne moyenne ou l'exposition de l’actif aux conditions environnementales pour prévoir une date d’inspection ou de maintenance.
La maintenance préventive basée sur le calendrier ou le temps intervient à des moments planifiés, selon un intervalle défini. L'action de maintenance est déclenchée lorsque la date prévue approche et que les ordres de travail nécessaires sont créés.
La maintenance prédictive est conçue pour programmer des actions de maintenance corrective avant qu'une panne ne se produise. L'équipe doit d'abord déterminer l'état de l'équipement afin d'estimer quand la maintenance doit être effectuée. Les tâches de maintenance sont ensuite planifiées pour éviter les défaillances inattendues de l'équipement.
La maintenance prescriptive ne se contente pas d'indiquer qu'une panne va se produire et quand, mais explique également pourquoi elle survient. Ce type de maintenance aide à analyser et à déterminer les différentes options et résultats potentiels afin d'atténuer les risques pour l'exploitation.
Dans les environnements industriels, la maintenance régulière est cruciale pour garantir la productivité et éviter les pannes mécaniques coûteuses qui génèrent des pertes de temps.
Le terme « maintenance préventive » englobe un large éventail d'activités prescrites et de tâches générales. Chaque composant d'un système de production nécessite un certain niveau d'entretien régulier, qui inclut généralement le nettoyage et la lubrification. Dans d'autres cas, un entretien plus approfondi peut être requis, comme le reconditionnement, la réparation ou même le remplacement de certaines pièces.
À un niveau plus élevé, la maintenance préventive inclut également l'entretien des infrastructures physiques qui abritent les systèmes de production. Les tâches générales associées à ce type de maintenance préventive consistent à vérifier que le système CVC (chauffage, ventilation et climatisation) est en bon état, que tous les systèmes électriques sont fonctionnels et conformes aux normes, et que l'éclairage nécessaire fonctionne correctement.
On tend souvent à opposer la maintenance préventive et la maintenance prédictive comme deux entités distinctes. Cependant, cette vision basée sur une terminologie simple passe à côté d'un point clé.
En réalité, la maintenance prédictive est une forme plus évoluée de la maintenance préventive. Les deux approches visent à anticiper et à prévenir les défaillances mécaniques de manière proactive, mais la maintenance prédictive pousse le concept encore plus loin.
Prenons l'exemple d'une pièce d'équipement industriel. En maintenance préventive, nous utiliserions des informations générales sur la marque et le modèle de la machine pour estimer approximativement à quel moment la maintenance régulière devrait avoir lieu. Nous saurions globalement quand il serait nécessaire d'intervenir.
La maintenance prédictive, quant à elle, est beaucoup plus précise car elle nécessite un volume de données beaucoup plus important. Les informations sur le cycle de vie attendu du modèle d'équipement sont croisées avec des données historiques sur les performances de l'unité en question. Grâce à ces données supplémentaires, les modèles de maintenance prédictive peuvent générer des prédictions fiables qui indiquent aux opérateurs exactement quand une défaillance surviendra.
Et puisque les réparations prévues dans le cadre de la maintenance prédictive sont réalisées juste avant qu'elles ne soient nécessaires (et non selon un calendrier générique), cela permet d'éviter les réparations inutiles, allégeant ainsi les budgets de maintenance.
La maintenance prédictive s'épanouit grâce à l'intégration de l'IdO. Les machines, en générant des mises à jour en continu sur leur activité et leur état, fournissent aux modèles de maintenance prédictive l'abondance de données nécessaire pour produire des prévisions de maintenance critiques.
Commencez à maximiser l'utilité de vos actifs et à réaliser des économies grâce à une stratégie de maintenance préventive. Avantages supplémentaires : une meilleure organisation et des opérations sans interruption.
Planifiez systématiquement la maintenance et les inspections pour vous assurer que vos actifs atteignent leur durée de vie maximale et que les garanties restent valides.
Gérez les coûts de maintenance planifiée et non planifiée, ainsi que les stocks et les pièces de rechange. Une meilleure connaissance de vos opérations et de vos actifs vous permet de réduire significativement les coûts de maintenance.
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Identifiez les réparations nécessaires plus tôt dans le cycle de vie des actifs, afin de maintenir des opérations ininterrompues, réduire les temps d'arrêt et optimiser la production.
Un facteur essentiel distingue la maintenance préventive de la maintenance réactive : le moment de l'intervention. La maintenance réactive repose sur une politique de « fonctionnement jusqu'à la panne », où aucune maintenance n’est effectuée tant que l'équipement ne cesse de fonctionner. À ce moment-là, une réparation doit alors être effectuée de toute urgence. En revanche, la maintenance préventive cherche à anticiper les défaillances d'équipement et à prendre des mesures correctives avant qu'une panne mécanique ne survienne.
La méthode choisie – maintenance préventive ou réactive – n’aurait pas une telle importance si la maintenance réactive n'était pas souvent bien plus coûteuse que la maintenance préventive. Prenons l'analogie de l'entretien d'une voiture : si une voiture n'est pas entretenue régulièrement, elle peut subir une panne catastrophique de plusieurs systèmes, entraînant des réparations soudaines, importantes et coûteuses.
Bien que l'adoption de mesures de maintenance préventive nécessite de prévoir des budgets pour des activités d'entretien régulières, et parfois l'intégration d'un système de gestion de la maintenance informatisée (GMAO), cela en vaut généralement la peine dans un cadre industriel. En effet, un arrêt non planifié pour réparations peut rapidement stopper la production et entraîner une perte de revenus.
De plus, le déploiement croissant des technologies d'IA et d'IdO dans les opérations a permis une optimisation continue des actifs et des activités qui soutiennent le secteur industriel. Si on se projette dans l'avenir de la maintenance préventive, il est évident que l'utilisation de la surveillance à distance et de la modélisation analytique a déjà permis de réduire de façon significative les ressources nécessaires à l'exécution des tâches de maintenance préventive.
Du point de vue des actifs, la collecte et l'analyse de données étendues, rendues possibles par les solutions d'IA et d'IdO actuelles, ont permis aux fabricants d'obtenir des informations précieuses qui ont amélioré la fiabilité de leurs opérations et de leurs produits. Les opérateurs d'actifs peuvent ainsi mieux comprendre la qualité des actifs qu'ils intègrent dans leurs opérations, ce qui conduit à de nouvelles stratégies de cycle de vie des actifs, éliminant les actifs peu performants et réduisant les temps d'arrêt et les coûts.
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