Les fondamentaux de la maintenance prédictive

L’industrie 4.0 a permis de révolutionner le secteur de fabrication en donnant aux entreprises la possibilité de mettre en place une communication de machine à machine (M2M) ou de machine à humain (M2H), ainsi que des technologies analytiques dans le but de pouvoir prévoir les pannes avant leur apparition. Dans ce contexte de transformation numérique, les algorithmes prédictifs favorisés par les GMAO nouvelle génération sont de plus en plus sophistiqués et fiables. Les stratégies de maintenance proactive ont permis de faciliter considérablement la gestion et la maintenance des actifs des entreprises, en optimisant le temps de travail de la main d’oeuvre, et en améliorant la durée de vie des équipements.

 

Comment fonctionne la maintenance prédictive ?

Le but de la maintenance prédictive est d’anticiper l’apparition d’une panne sur un équipement, en fonction des données relatives à son état. La maintenance prédictive inclut également la réalisation d’activités de maintenance régulières, aussi peu fréquentes que possible, afin de prévenir l’apparition de pannes.

Les algorithmes de maintenance prédictive se basent sur des données fournies par divers outils de suivi, tels que l’analyse vibratoire ou l’analyse des huiles. La différence entre l’état attendu de l’actif et sa détérioration progressive permet d’identifier des tendances, et ainsi anticiper les interventions de maintenance.

De plus, la maintenance prédictive permet de surveiller l’état et les performances de l’équipement durant son fonctionnement normal, afin de réduire les interruptions liées aux opérations quotidiennes.

 

Outils de surveillance de l’état des équipements

Le choix de la meilleure technique de surveillance des équipements dépend des besoins de l’entreprise, ainsi que du type de machines utilisées par l’entreprise. L’outil choisi devra être extrêmement efficace, mais également fournir un délai d’alerte suffisant pour les futures opérations de maintenance.

Ci-dessous figure un rapide tour d’horizon des outils de surveillance des équipements les plus fréquemment utilisés dans le cadre de la maintenance prédictive :

  • les analyses vibratoires sont principalement utilisées pour détecter un mauvais alignement, des déséquilibres, des desserrements mécaniques, ou un cas d’usure sur un pompe ou un moteur.
  • la thermographie infrarouge permet d’identifier les écarts de température au niveau des transmissions, boîtes de vitesse, roulements, etc.
  • l'analyse des huiles permet de déterminer l’état d’un lubrifiant et sa possible contamination, en fonction du nombre et la taille des particules sur un équipement.
  • l'analyse par ultrasons est utilisée pour détecter des fuites dans les tuyaux et réservoirs, les défaillances mécaniques sur les pièces mobiles, et les failles dans les équipements électriques.
  • l'analyse de courant permet de mesurer le courant et la tension de l’électricité qui alimentent un moteur électrique.

Il existe d’autres techniques de surveillance de l’état des équipements, parmi lesquels les impulsions de choc, l’analyse de fluides, l’évolution des performances, la stéréophotographie et les tests non destructifs de matériaux (ultrasons, courant de Foucault, inspections endoscopiques).

 

Maintenance prédictive et Mobility Work

La maintenance prédictive peut être considérée comme étant une fonctionnalité essentielle de la GMAO, ou la GMAO comme étant un outil essentiel dans le cadre d’un programme de maintenance préventive. Quelle que soit votre point de vue, une chose est sûre : une fois combinés, la maintenance prédictive et la GMAO offrent tout un ensemble d’avantages indéniables.

Grâce au stockage et l’analyse de données de surveillance des équipements, Mobility Work permet aux utilisateurs de définir les limites des valeurs acceptables pour chaque actif. Il est ainsi possible de générer automatiquement des bons de travail ou des notifications si les relevés s’écartent des valeurs prédéfinies.

De plus, Mobility Work permet d’analyser toutes les données antérieures, récoltées dans le cadre d’interventions de maintenance, de rapports ainsi que les informations relatives aux pièces détachées, afin d’établir des tendances fiables et de contribuer à l’analyse du cycle de vie de l’actif. Grâce à ces informations, la GMAO aide à prédire les interventions ou les remplacements à réaliser.

Pour en savoir plus sur l’intégration de données de surveillance à la GMAO, n’hésitez pas à lire notre article : Maintenance prédictive et GMAO : Comment obtenir de meilleurs résultats ?

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Comment mettre en place un programme de maintenance prédictive ?

Dans un premier temps, avant de mettre en place un programme de maintenance prédictive, il est nécessaire de comprendre son fonctionnement de base et sa relation avec le type d’équipement auquel il s’applique. Une fois les notions de base de la maintenance prédictive acquises, une stratégie doit être planifiée. L’étape suivante consiste à choisir la méthode de suivi la plus efficace et à acquérir le matériel nécessaire à cette mise place (des capteurs par exemple). Enfin intervient l’intégration des données à votre GMAO : il est en effet essentiel que toute tâche ou activité de maintenance réalisée soit identifiée et renseignée dans la GMAO, sinon un suivi précis est impossible.

Si vous avez bien suivi toutes ces étapes, vous serez en mesure de limiter tout le travail correctif et de planifier chaque activité de maintenance. Vous avez ainsi la possibilité d’ajuster les ressources en fonction des besoins, et de réduire les coûts par une gestion simple des activités.

Il convient également de souligner que la mise en place d’une stratégie de maintenance prédictive sera potentiellement accompagnée de quelques problématiques occasionnelles. Planifiez votre temps de travail en fonction, et donnez à votre équipe la possibilité d’échanger afin de pouvoir les éviter à l’avenir.

Enfin, dans le but de comprendre les enjeux liés à la mise en place d’une maintenance prédictive dans votre entreprise, il est recommandé de mesurer quelques KPIs précédemment identifiés.

 

Pertinence de la maintenance prédictive

La question de la pertinence de ce type de maintenance se pose au moment d’identifier à quels types d’équipements doit s’appliquer le programme de maintenance prédictive. Il s’agit généralement de machines dotées d’une fonction opérationnelle critique, et qui permettent, grâce à un suivi régulier, de détecter efficacement et à moindre coût les modes de défaillance.

 

Avantages et inconvénients de la maintenance prédictive

Les coûts initiaux générés par la mise en place d’un programme de maintenance prédictive sont assez élevés : des équipements de suivi et une équipe expérimentée capable d’interpréter correctement toutes les données sont indispensables. Cependant, les avantages permis par la maintenance prédictive dépassent de loin les considérations financières. Si un programme de maintenance prédictive a été correctement mis en place et fonctionne efficacement, il permettra ainsi de réaliser les économies suivantes :

  • Réduction du temps dédié à la maintenance des équipements; la maintenance n’est réalisée que lorsque l’actif le demande
  • Réduction des heures de production perdues, car la maintenance prédictive est réalisée pendant que l’équipement est en marche
  • Réduction du coût des pièces de rechange.

Au delà de ces avantages, une bonne stratégie de maintenance prédictive peut permettre de réorganiser toute l’entreprise. La fiabilité doit être considérée comme le coeur du concept de maintenance prédictive, et permet de réduire les temps d’arrêt et d’augmenter la productivité car les machines continuent de fonctionner.

 

La maintenance prédictive est en passe de devenir la prochaine stratégie de maintenance indispensable à la réussite des entreprises. Ses bénéfices sur le long terme permettent d’obtenir des améliorations significatives de la fiabilité des équipements, et de stimuler la maîtrise des coûts. Grâce à une GMAO nouvelle génération telle que Mobility Work, la maintenance prédictive deviendra rapidement votre outil de maintenance le plus puissant.

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