la maintenance prédictive & l'IOT

Des cagoules connectées aux tuyaux qui parlent, les objets connectés peuvent prendre des formes multiples. S’assurer que les matériels sont utilisés au mieux de leur disponibilité, prévenir les pannes, gérer la maintenance : les systèmes deviennent de plus en plus complexes, les opérations de maintenance de plus en plus coûteuses et les arrêts ou pannes ont des impacts importants sur le business (usine), les utilisateurs (métro) etc… Dans un marché à maturité, l’optimisation des opérations de maintenance passe par la maintenance prédictive, permettant de diminuer les opérations et les arrêts (en diminuant les pannes). Les économies en jeu sont énormes.

La maintenance prédictive vise à anticiper les défaillances des dispositifs industriels, réduire les coûts et améliorer la disponibilité de service.

Les objets connectés, via leurs capteurs permettent de remonter au système de GMAO des données relatives aux équipements industriels : température, vibrations, mouvements, position, kilométrage, niveau d’huile, … Ces données sont non seulement transmises mais aussi stockées dans le cloud à des fins d’analyses statistiques.

Les solutions de maintenance prédictive suivent en temps réel ces multiples sources de données, afin de prévoir les défaillances des équipements. Les opérations de maintenance peuvent ainsi être programmées et planifiées en heures creuses évitant ainsi des arrêts coûteux, et permettent de réduire les frais de maintenance. Basées sur des outils d’analyse prédictive, ces solutions éditeurs détectent et anticipent les anomalies et les défaillances mineures afin de déterminer les équipements et les processus opérationnels les plus exposés à des pannes. Cette identification précoce aide à limiter les ressources de maintenance déployées, à assurer leur efficacité, à optimiser le temps de fonctionnement des équipements.

Les nouveaux outils de maintenance prédictive basés sur l’analyse statistique des données tirent évidemment profit des objets connectés. Ils permettent d’automatiser la prise de décision sur les opérations de maintenance, la chaîne d’approvisionnement, le rachat et le décommissionnement des actifs industriels et à améliorer au final la satisfaction des clients.

maintenance prédictive

Les solutions de maintenance prédictive couplant objets connectés, analyse statistiques et GMAO sont dès à présent faciles à déployer (dans le cloud) et permettent de :

  • prévoir où et quand les défaillances peuvent se produire,
  • éviter les temps d’immobilisation et réduire les frais de maintenance,
  • réaliser une analyse de la cause première des pannes d’équipements et de processus,
  • minimiser les problèmes de qualité produit,
  • optimiser l’inventaire des pièces de rechange,
  • anticiper les réclamations en période de garantie,
  • améliorer la planification des ventes et des opérations.

La prochaine étape consiste à agir à distance et en direct sur ces objets connectés pour modifier leur activité en fonction de leur état :

  • réduire la vitesse du véhicule si la pression de ses pneus est trop faible,
  • réduire la fréquence de rotation si votre machine à laver vibre trop,
  • déclencher le chauffage si le local est trop humide ou la température trop basse, …

cet article est extrait du livre blanc SQLI sur les valeurs et usages des objets connectés

Joel Flambard

Directeur Commercial Industrie, SQLI Lyon

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