<\/span><\/h2>\n\n\n\nLa maintenance pr\u00e9dictive consiste en une s\u00e9rie de techniques et d’outils qui, sur la base de l’ analyse des donn\u00e9es<\/strong>, d\u00e9tectent les anomalies et les erreurs \u00e9ventuelles dans le fonctionnement des processus et des \u00e9quipements.<\/p>\n\n\n\nPar l’analyse d\u00e9taill\u00e9e des informations r\u00e9elles provenant des \u00e9quipements et des proc\u00e9dures, ce syst\u00e8me de maintenance est capable de d\u00e9tecter les tendances et les mod\u00e8les<\/strong> de fonctionnement : le r\u00e9sultat est un sc\u00e9nario dans lequel les erreurs sont facilement pr\u00e9visibles, car des donn\u00e9es concr\u00e8tes sont utilis\u00e9es pour faire la pr\u00e9diction.<\/p>\n\n\n\nComme on peut ais\u00e9ment le d\u00e9duire, la maintenance pr\u00e9dictive repose sur l’anticipation et la pr\u00e9vision, mais pas en s’en tenant aux erreurs potentielles issues de supputations ou d’hypoth\u00e8ses a priori, mais plut\u00f4t en s’appuyant uniquement sur des donn\u00e9es r\u00e9elles<\/strong>, collect\u00e9es \u00e0 cet effet.<\/p>\n\n\n\nLa maintenance pr\u00e9dictive repose sur l’anticipation et la pr\u00e9vision, mais pas sur les erreurs potentielles issues de supputations ou d’hypoth\u00e8ses a priori, mais plut\u00f4t sur des donn\u00e9es r\u00e9elles<\/strong>, collect\u00e9es \u00e0 cet effet.<\/p>\n\n\n\nDe cette mani\u00e8re, la maintenance pr\u00e9dictive peut anticiper d’\u00e9ventuelles d\u00e9faillances surveillant l’\u00e9tat<\/strong> des machines, sans sp\u00e9culation ni th\u00e9orie, formant une partie constitutive de l’ IIoT<\/strong> ;(Internet industriel des objets).<\/p>\n\n\n\n<\/span>Techniques de maintenance pr\u00e9dictive<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\nCertaines techniques de maintenance pr\u00e9dictive largement utilis\u00e9es dans l’industrie comprennent:<\/p>\n\n\n\n
\n- Analyse et d\u00e9tection des vibrations<\/strong>, pour analyser les machines tournantes.<\/li>\n\n\n\n
- Thermographie infrarouge<\/strong> pour inspecter l’isolation, les purgeurs de vapeur ou les d\u00e9fauts du stator des moteurs \u00e9lectriques.<\/li>\n\n\n\n
- Analyse des lubrifiants<\/strong>, pour d\u00e9tecter les d\u00e9t\u00e9riorations dues aux contaminants et aux particules d’usure.<\/li>\n\n\n\n
- D\u00e9charges partielles<\/strong> dans les machines \u00e9lectriques tournantes en cycle de fonctionnement.<\/li>\n\n\n\n
- Analyse ultrasonique<\/strong>, pour v\u00e9rifier les param\u00e8tres d’\u00e9tanch\u00e9it\u00e9, le fonctionnement des vannes ou la d\u00e9tection des fuites de fluide.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Chacun d’entre eux a un certain nombre d’applications pratiques, que nous allons examiner dans les exemples suivants.<\/p>\n\n\n\n
<\/span>Exemples de maintenance pr\u00e9dictive<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\nLa maintenance pr\u00e9dictive a une multitude d’applications dans les environnements industriels : par exemple, pour r\u00e9duire les arr\u00eats de production<\/strong> dus \u00e0 l’entr\u00e9e de pi\u00e8ces d\u00e9fectueuses dans la cha\u00eene de montage, ou pour analyser les vibrations qui peuvent pr\u00e9c\u00e9der d’\u00e9ventuels d\u00e9salignements, desserrements, d\u00e9s\u00e9quilibres ou usures.<\/p>\n\n\n\nIl est \u00e9galement possible d’identifier si un \u00e9quipement industriel va commencer \u00e0 dysfonctionner \u00e0 partir de la d\u00e9tection tr\u00e8s pr\u00e9coce de signes, tels que les changements de temp\u00e9rature<\/strong> ; il est \u00e9galement possible de d\u00e9tecter les fuites<\/strong> dans les r\u00e9servoirs et les tuyaux, les erreurs m\u00e9caniques dans les pi\u00e8ces mobiles et les d\u00e9fauts dans les \u00e9quipements \u00e9lectriques.<\/p>\n\n\n\nM\u00eame les distributeurs automatiques classiques de boissons <\/strong><\/em><\/strong> sont susceptibles de faire l’objet de ce type d’entretien, allant un peu plus loin que les traditionnels examens techniques p\u00e9riodiques : il est possible d’am\u00e9liorer la dur\u00e9e de vie de ces machines et de r\u00e9duire le nombre de r\u00e9parations qu’elles devraient subir si elles avaient \u00e9t\u00e9 soumises autrement.<\/p>\n\n\n\n\nVous devez g\u00e9rer la documentation, les rapports de travail, la facturation, les garanties et les r\u00e9visions de vos actifs install\u00e9s chez vos clients ? Faites passer votre entreprise au niveau sup\u00e9rieur avec le logiciel SAT le mieux not\u00e9 du march\u00e9.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
<\/span>\u00c9tapes pour r\u00e9aliser une maintenance pr\u00e9dictive<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\n<\/span>1. Surveillance du fonctionnement de la machine<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\nDans cette premi\u00e8re \u00e9tape, la partie centrale consiste \u00e0 avoir des donn\u00e9es num\u00e9ris\u00e9es sur l’\u00e9tat<\/strong> de la machine, et que cette lecture se fasse de mani\u00e8re automatique et permanente, c’est-\u00e0-dire sans intervention humaine.<\/p>\n\n\n\nIl est \u00e9vident que chaque processus ou \u00e9quipement aura des param\u00e8tres pertinents<\/strong> diff\u00e9rents, ainsi que des fr\u00e9quences de lecture<\/strong> diff\u00e9rentes : ce n’est pas la m\u00eame chose de mesurer, par exemple, les param\u00e8tres de position dans un processus de pressage que dans un processus o\u00f9 un bras robotis\u00e9 est impliqu\u00e9.<\/p>\n\n\n\n<\/span>2. mod\u00e9lisation des processus et maintenance guid\u00e9e<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\nLorsque vous ma\u00eetrisez la lecture des param\u00e8tres pertinents des \u00e9quipements et des processus, l’\u00e9tape suivante consiste \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer un mod\u00e8le bas\u00e9 sur des donn\u00e9es historiques, o\u00f9 vous pouvez voir quelles trajectoires comportementales ont \u00e9t\u00e9 suivies, et dans quelles circonstances.<\/p>\n\n\n\n
Les algorithmes sont con\u00e7us \u00e0 ce stade pour mettre en relation les param\u00e8tres les uns avec les autres, afin de d\u00e9tecter les mod\u00e8les qui se r\u00e9p\u00e8tent ou se produisent toujours dans les m\u00eames conditions environnementales, ou face \u00e0 l’influence crois\u00e9e qu’ils ont les uns sur les autres. Au fur et \u00e0 mesure que des donn\u00e9es historiques seront disponibles, l’apprentissage du syst\u00e8me deviendra plus complet, ce qui permettra de tirer des conclusions plus pr\u00e9cises.<\/p>\n\n\n\n
C’est pourquoi, \u00e0 ce stade, il est possible de commencer \u00e0 concevoir un mod\u00e8le de comportement normal<\/strong> de l’\u00e9quipement, c’est-\u00e0-dire la fa\u00e7on dont l’ensemble est cens\u00e9 r\u00e9agir dans des conditions environnementales normales : une fois ce mod\u00e8le assum\u00e9, il sera possible de prioriser la maintenance pr\u00e9dictive sur les zones qui pr\u00e9sentent une plus grande d\u00e9viation par rapport \u00e0 la courbe de fonctionnement normal (maintenance pr\u00e9ventive dirig\u00e9e<\/strong>).<\/p>\n\n\n\n<\/span>3. Mod\u00e9lisation des sc\u00e9narios limites<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\nLes sc\u00e9narios limites sont compris comme les environnements de fonctionnement dans les conditions desquelles\u00a0il est plus probable que la machine tombe en panne<\/strong>\u00a0et ne puisse pas continuer \u00e0 fonctionner : avec cette d\u00e9finition, il est possible de fermer le cercle et de d\u00e9limiter les sc\u00e9narios de fonctionnement, puisque nous disposons \u00e0 la fois de la \u00ab\u00a0courbe normale\u00a0\u00bb et de ses dimensions.<\/p>\n\n\n\n<\/span>4. Maintenance pr\u00e9dictive<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\nUne fois que vous aurez atteint ce stade, vous aurez une vision beaucoup plus pr\u00e9cise<\/strong> des travaux de maintenance qui devront \u00eatre d\u00e9ploy\u00e9s sur quelles machines, car vous aurez pu affiner la probabilit\u00e9 qu’un \u00e9quipement ne fonctionne pas, et dans quelles conditions il tombera en panne.<\/p>\n\n\n\nDe cette mani\u00e8re, il sera possible de prioriser les actions r\u00e9ellement n\u00e9cessaires ou critiques<\/strong> par rapport aux actions accessoires ou moins urgentes : ce filtrage des interventions permet \u00e0 l’entreprise d’am\u00e9liorer la coordination entre les d\u00e9partements de production et de planification.<\/p>\n\n\n\n<\/span>5. Surveillance continue<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\nLa cinqui\u00e8me \u00e9tape de la maintenance pr\u00e9dictive consiste simplement \u00e0 assumer sa nature cyclique<\/strong> et \u00e0 la surveiller afin de continuer \u00e0 am\u00e9liorer les syst\u00e8mes de collecte de donn\u00e9es et de mod\u00e9lisation comportementale pr\u00e9dictive.<\/p>\n\n\n\n<\/p>\n\n\n\n
Ce n’est que gr\u00e2ce \u00e0 ce retour d’information que les syst\u00e8mes de maintenance pr\u00e9dictive peuvent\u00a0apprendre sur le coup\u00a0<\/strong>et \u00eatre plus pr\u00e9cis dans l’identification des mod\u00e8les : les t\u00e2ches de surveillance n\u00e9cessitent, n\u00e9cessairement, la d\u00e9finition de certains indicateurs cl\u00e9s de performance (KPI<\/strong>) du syst\u00e8me, qui fournissent des informations sensibles sur leur niveau de pr\u00e9cision et de pr\u00e9cision probabiliste.<\/p>\n\n\n\n<\/span>Diff\u00e9rence avec la maintenance pr\u00e9ventive<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\nLa maintenance pr\u00e9dictive, comme nous l’avons vu, est une m\u00e9thode totalement proactive, bas\u00e9e sur la collecte de donn\u00e9es en temps r\u00e9el sur les \u00e9quipements : cela permet aux responsables techniques d’\u00e9tablir une pr\u00e9diction du comportement<\/strong> des machines, y compris, bien s\u00fbr, des pannes \u00e9ventuelles.<\/p>\n\n\n\nCependant, la maintenance pr\u00e9ventive consiste \u00e0 v\u00e9rifier p\u00e9riodiquement les \u00e9quipements afin qu’ils fonctionnent correctement, et ainsi \u00e9viter les d\u00e9faillances des \u00e9quipements avant que d’\u00e9ventuels incidents ne se produisent. Il est bas\u00e9 sur une s\u00e9rie de contr\u00f4les sugg\u00e9r\u00e9s par le fabricant, et dont la r\u00e9vision manuelle de temps en temps (ou d\u00e8s qu’un \u00ab\u00a0\u00a0\u00bbsympt\u00f4me\u00a0\u00bb\u00a0\u00bb typique est d\u00e9tect\u00e9) garantit, sur le papier, son bon fonctionnement.<\/p>\n\n\n\n
La maintenance pr\u00e9dictive est l’une des solutions qui tirent le mieux parti de la science des donn\u00e9es et de l’internet des objets pour optimiser le travail du SST. Gr\u00e2ce \u00e0 une s\u00e9rie d’outils et de techniques sp\u00e9cifiques, il est possible de mod\u00e9liser des sc\u00e9narios de comportement des machines et de pr\u00e9dire les erreurs possibles, ce qui permet \u00e0 l’entreprise de mieux allouer et coordonner les ressources de son service technique.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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