La maintenance prédictive se démocratise grâce à l’Intelligence Artificielle

Aujourd’hui la combinaison du Big-Data et de l’Intelligence Artificielle permet de faire de la maintenance prédictive intelligente, et d’apporter des réponses précises à des questions concrètes : Quelle est la probabilité qu’un équipement subisse une défaillance dans les prochains jours? Quelle durée de vie lui reste-t-il ? Quelles sont les causes des pannes ? Comment les éviter ?

Aujourd’hui, le Big Data permet de récupérer, via des capteurs sur les chaîne de production, toutes les informations sur les machines et leurs environnements. D’autre part, les entreprises cherchent des façons d'optimiser les processus, tant en termes d'efficacité que de coûts. En effet, les pannes survenant sur les chaînes de montage sont synonymes de pertes sèches. Aujourd’hui la combinaison du Big Data et de l’Intelligence Artificielle permet de faire de la maintenance prédictive intelligente. Une avancée encore inimaginable il y a dix ans, et pourtant bien réelles !

Mais de quoi parle-t-on au juste ?

La maintenance prédictive est une technique qui recueille, analyse et utilise des données provenant de diverses sources manufacturières telles que des machines, des capteurs, des serveurs, etc. Il applique des algorithmes intelligents aux données pour anticiper les pannes d'équipement avant qu'elles ne se produisent. Les technologies de surveillance continue telles que les appareils connectés (IoT) sont déjà utilisés par les entreprises. Pour traiter ce flux massif de données, l’utilisation de l’Intelligence Artificielle et du Machine Learning permet de détecter tous ces signaux faibles. Ainsi il est possible d’agir sur les causes plutôt que sur la conséquence.

Résultat : la maintenance a lieu avant la panne, et ne met pas en péril la production.

La maintenance prédictive est donc au cœur de l'innovation industrielle. Ce qui implique de repenser et d'optimiser de fond en comble l'ensemble de sa stratégie de maintenance.

La maintenance prédictive en 7 étapes clés :

1. Comprendre le besoin: La première étape vers l'entretien préventif consiste à comprendre ses points douloureux (c'est-à-dire les facteurs de coûts, le gaspillage ou l'inefficacité)

2. Obtenir des données: L'IOT favorise la maintenance prédictive en particulier avec la prolifération de capteurs bon marché : le stockage de données combiné à un traitement des données plus puissant qui a rendu ce progrès accessible. Mais il existe d'autres sources de données, qui peuvent inclure des données provenant de contrôleurs programmables, de systèmes d'exécution de fabrication, de systèmes de gestion des bâtiments, de données manuelles d'inspection humaine, de données statiques telles que les recommandations de service du fabricant pour chaque actif, de données externes provenant d'API, comme les conditions météorologiques, qui pourraient avoir un impact sur les conditions ou l'usure de l'équipement…
3. Exploration et nettoyage des données : Après avoir identifié les données pertinentes, il est temps de creuser afin de comprendre toutes les données auxquelles vous avez à faire face et de savoir ce que signifient toutes les variables, ce qui est mesuré et d'où proviennent toutes les données.
4. Enrichir les données: Manipuler les données à ce stade signifie ajouter plus de fonctions et les connecter de manière significative afin que chaque ensemble de données puissent être prises comme un tout plutôt que comme des parties.
5. Get Predictive: La combinaison d'une variété de sources et de types de données permet d'obtenir des modèles prédictifs plus robustes et plus précis. Plus il y a de sources et de types de données disponibles, plus l'image complète d'un bien donné est bonne et meilleure est la prévision.
6. Visualisation: La visualisation est un outil important dans la maintenance prédictive, car elle ferme souvent la boucle de rétroaction, ce qui permet aux gestionnaires et au personnel de la maintenance de voir les résultats des modèles prédictifs et d'orienter leur attention en conséquence. De solides outils scientifiques permettent aujourd'hui aux responsables de la maintenance et au personnel sur le terrain d'accéder facilement aux résultats et de les digérer dans un format familier afin que toute l'équipe, des analystes aux techniciens, reçoive le même feed-back.
7. Itération et déploiement : Déployer un modèle de maintenance prédictive en production signifie travailler avec des données en temps réel, mais itérer et déployer signifie fournir des tableaux de bord visuels en temps réel.

Après ces premières étapes, il est temps que l'analyse secondaire commence. Il s'agit de déterminer un plan d'action pour déterminer exactement à quel moment l’équipement doit être mis hors service afin de minimiser les perturbations et les pertes (tant imminentes que futures) et de maximiser les ressources.

La maintenance prédictive est très prometteuse pour l'avenir avec ses économies potentielles, de nouveaux canaux de revenus et un degré élevé d'automatisation, ce qui réduit la dépendance aux ressources humaines.

Si la maintenance prédictive est un sujet qui vous intéresse, nous vous invitons à nous contacter : contact@orèsdatascience.com