Lorsque survient une panne ou un arrêt de machine, il peut être difficile d’en identifier la cause profonde, et souvent, il est déjà trop tard pour intervenir efficacement. La maintenance prédictive (PdM) permet de prévoir les besoins d’entretien des machines et des équipements, facilitant ainsi la planification de la maintenance et l’évitement des temps d’arrêt coûteux. Découvrez dans ce guide complet comment mettre en œuvre la maintenance prédictive pour optimiser la gestion de vos installations.
La puissance de la maintenance prédictive
Il vous est probablement déjà arrivé de vous retrouver face à une machine en panne sans savoir la cause du problème, nécessitant une intervention de maintenance. Il peut être frustrant de devoir gérer des temps d’arrêt imprévus.
La maintenance prédictive représente un véritable changement de paradigme par rapport aux méthodes traditionnelles de maintenance réactive ou programmée. En utilisant des données en temps réel issues de capteurs et des enregistrements historiques, la maintenance prédictive permet d’optimiser l’entretien des équipements, réduisant ainsi les coûts et maximisant la durée de vie des actifs. En « prévoyant » les problèmes potentiels, cette approche permet de planifier les interventions de maintenance de manière appropriée, grâce à l’analyse des données historiques, des capteurs en temps réel et des algorithmes d’apprentissage automatique. Cela minimise les temps d’arrêt non planifiés et réduit les coûts globaux liés à la maintenance et aux pannes d’équipement.
Les principaux éléments de la maintenance prédictive sont :
- Collecte de données : recueillir des informations sur le fonctionnement de l’équipement à partir de capteurs, de journaux d’entretien antérieurs et d’autres sources.
- Analyse des données : identifier des schémas et des anomalies pouvant indiquer des défaillances potentielles à l’aide d’analyses statistiques, d’algorithmes d’apprentissage automatique et d’autres méthodes.
- Surveillance de l’état : suivre en temps réel les performances et l’état de l’équipement pour détecter tout changement susceptible de causer des problèmes futurs.
- Modèles prédictifs : élaboration de modèles pour anticiper le moment où la maintenance doit être effectuée afin de prévenir les défaillances, en utilisant les données passées et les conditions actuelles.
- Informations exploitables : fournir au personnel de maintenance des recommandations pratiques, telles que la planification de la maintenance pendant les temps d’arrêt prévus ou le remplacement anticipé de composants avant qu’ils ne se détériorent.
Les coûts associés aux temps d’arrêt non planifiés pour votre entreprise
Selon le rapport de Siemens intitulé « The True Costs of Downtime 2022 » (Les coûts réels des temps d’arrêt 2022), les temps d’arrêt non planifiés sont devenus considérablement plus coûteux. Les coûts d’une heure d’arrêt imprévu ont augmenté d’au moins 50 % dans tous les secteurs étudiés au cours des deux dernières années. De plus, selon l’étude Uptime Institute Global Data Center Survey 2023, plus de la moitié (55 %) des opérateurs ont signalé une panne sur leur site au cours des trois dernières années.
« Dans le contexte de l’Industrie 4.0, la maintenance ne se contente plus de prévenir les temps d’arrêt des actifs individuels. En anticipant les défaillances grâce à des analyses avancées, il est possible d’augmenter le temps de fonctionnement des équipements jusqu’à 20 %. »
Maintenance prédictive, document de synthèse – Deloitte Analytics Institute
Selon les rapports mentionnés, diverses organisations font face à une série de pertes, incluant des pertes financières et de productivité. Pour éviter ces impacts, les entreprises doivent adopter une stratégie de maintenance prédictive fiable. D’après Deloitte Analytics, la maintenance prédictive permet en moyenne de réduire les coûts de maintenance de 25 %, d’éliminer les pannes de 70 % et d’augmenter la productivité de 25 %. Cette approche innovante de la planification et de l’exécution de la maintenance à l’échelle industrielle repose sur des analyses avancées.
Les avantages de la maintenance prédictive
La maintenance prédictive offre de nombreux avantages à diverses industries. Grâce à la PdM, les entreprises peuvent prévoir les pannes d’équipement potentielles avant qu’elles ne surviennent, en utilisant des algorithmes avancés d’analyse et d’apprentissage automatique. Cette approche préventive permet de minimiser les interruptions des opérations et de la production en réduisant les temps d’arrêt imprévus et en optimisant les calendriers de maintenance. En concentrant les efforts de maintenance là où et quand ils sont les plus nécessaires, les entreprises réalisent des économies grâce à une gestion intelligente des ressources.
La maintenance prédictive présente plusieurs avantages pour les organisations de divers secteurs :
- Réduction des temps d’arrêt des équipements
- Longévité accrue des machines et des équipements
- Maîtrise du budget et réduction des coûts de maintenance
- Amélioration de l’efficacité des équipements
- Sécurité renforcée
- Amélioration de la productivité
- Satisfaction des clients
- Informations basées sur les données
Produits et technologies de maintenance prédictive
La maintenance prédictive repose sur divers produits et technologies pour son efficacité. Les capteurs jouent un rôle crucial dans ce domaine, permettant de surveiller en temps réel les performances de chaque actif. Lorsque les données captées par les capteurs dépassent les seuils prédéfinis, cela signale la nécessité d’intervenir pour entretenir l’actif et prendre des mesures préventives avant qu’une défaillance ne survienne.
Avec l’utilisation des produits suivants, la mise en œuvre des pratiques de maintenance prédictive pourrait être facilitée :
Caméras thermiques
L’imagerie thermique joue un rôle crucial dans la détection précoce des problèmes, permettant ainsi une maintenance proactive et la prévention de pannes coûteuses. Cette technologie utilise des caméras infrarouges pour visualiser les modèles thermiques émis par les équipements et les machines. En analysant ces modèles, les professionnels de la maintenance peuvent repérer les composants surchauffés, les connexions desserrées et d’autres anomalies qui pourraient indiquer des défaillances imminentes ou des inefficacités. Cette méthode est particulièrement efficace pour les systèmes électriques, les équipements mécaniques et les infrastructures de bâtiment, où les variations de température peuvent révéler des problèmes sous-jacents.
Produits recommandés
Caméra thermique, FLIR
Caméra thermique, Fluke
Capteurs de contrôle d’état
La maintenance prédictive repose largement sur l’utilisation de capteurs pour surveiller l’état des machines. Ces capteurs collectent en temps réel des données sur des paramètres critiques tels que les vibrations, la température, la pression et l’analyse des fluides. En surveillant continuellement ces caractéristiques, les capteurs détectent les écarts par rapport aux conditions de fonctionnement normales, pouvant signaler des problèmes potentiels au niveau de l’équipement. Par exemple, les capteurs de température peuvent détecter une surchauffe, tandis que ceux de vibrations peuvent révéler des déséquilibres ou des défauts d’alignement dans les engrenages rotatifs. Cette détection précoce permet d’intervenir de manière anticipée et de mettre en place une maintenance préventive.
Produits recommandés
Capteur de pression, RS PRO
Contrôle acoustique par ultrasons
Dans la surveillance acoustique par ultrasons, les capteurs sont utilisés pour détecter les bruits à haute fréquence émis par les pièces mobiles frottant les unes contre les autres, notamment dans les roulements. Ces bruits, souvent imperceptibles à l’oreille humaine, sont des indicateurs d’usure ou de lubrification insuffisante. Les capteurs transforment ces signaux en alertes auditives ou visuelles, permettant aux équipes de maintenance de repérer les problèmes potentiels et d’intervenir avant qu’ils ne se détériorent davantage.
Analyse de l’huile
En identifiant les problèmes avant qu’ils ne conduisent à une défaillance de l’équipement, l’analyse de l’huile fournit des informations critiques sur la santé des moteurs. Cette procédure permet de détecter les fuites et l’usure de l’équipement en recherchant des particules métalliques, de l’eau et d’autres contaminants dans l’huile. La détection précoce de ces éléments facilite les réparations rapides, ce qui améliore la fiabilité et prolonge la durée de vie des machines.
Analyse des vibrations
L’analyse des vibrations consiste à surveiller et évaluer les vibrations émises par les machines et autres équipements. Elle permet d’identifier diverses anomalies telles que l’usure, le déséquilibre, le désalignement et d’autres problèmes mécaniques. En détectant ces problèmes précocement, avant qu’ils ne conduisent à une défaillance de l’équipement, cette méthode permet de prolonger sa durée de vie et de planifier la maintenance de manière proactive. En réduisant les temps d’arrêt imprévus, elle renforce également l’efficacité opérationnelle globale de l’installation.
Produits recommandés
Vibromètre, Extech Instruments
Vibromètre avec Fluke Connect, Fluke
Tests d’émissions
La maintenance prédictive utilise des tests d’émissions pour mesurer les niveaux de pollution de l’air émis par les machines ou les véhicules en mouvement. Lors d’une inspection, des capteurs surveillent les oxydes d’azote, le monoxyde de carbone, les hydrocarbures et le dioxyde de carbone. La détection d’une augmentation des niveaux de pollution incite à investiguer les causes potentielles telles que des systèmes d’allumage défectueux, des capteurs d’oxygène défaillants, des systèmes d’injection de carburant défectueux ou des systèmes d’injection d’air défectueux. Cette approche permet des mesures proactives pour prévenir les pannes d’équipement, en identifiant les problèmes dès leur apparition grâce aux tests d’émissions.
Logiciels d’analyse prédictive
Grâce à des algorithmes sophistiqués, les logiciels d’analyse prédictive analysent les données issues des capteurs de maintenance conditionnelle et des enregistrements historiques, ce qui est essentiel pour la maintenance prédictive. Ils anticipent les problèmes d’équipement en identifiant les schémas et les anomalies, ce qui permet de planifier la maintenance de manière proactive pour éviter les temps d’arrêt et optimiser l’utilisation des ressources. Par exemple, le logiciel de maintenance prédictive Ability™ d’ABB évalue les données en temps réel, détecte les irrégularités et prédit les dysfonctionnements potentiels. Grâce à l’analyse prédictive, ABB aide les entreprises à réduire les coûts de maintenance, à augmenter la production et à minimiser les temps d’arrêt.
Étapes essentielles pour mettre en place la maintenance prédictive
Pour maximiser les avantages de la maintenance prédictive dans la gestion des équipements, plusieurs étapes cruciales doivent être suivies. Commencer par l’analyse des données historiques et l’examen des cas passés de temps d’arrêt et d’autres problèmes est essentiel pour établir une stratégie efficace de maintenance prédictive.
Ensuite, la première étape consiste à installer des capteurs industriels. La sélection des technologies adaptées et l’installation de réseaux de capteurs sur les équipements clés permettent une surveillance continue des paramètres tels que les vibrations, la température et la pression. Les mesures de maintenance prédictive (PdM) reposent largement sur la détection précoce des anomalies, rendue possible grâce à cette collecte de données.
Il est crucial de comprendre l’état initial de l’équipement en établissant les paramètres de fonctionnement normaux définis par les ingénieurs. Cela permet de détecter rapidement tout écart susceptible d’indiquer des problèmes potentiels et de mettre en œuvre des actions de maintenance préventive. De plus, l’intégration d’un logiciel de maintenance prédictive comme un système de gestion de la maintenance assistée par ordinateur (GMAO) est essentielle pour optimiser l’allocation des ressources et améliorer l’efficacité opérationnelle grâce à une planification efficace basée sur les données.
Conclusion
Les entreprises manufacturières bénéficient grandement de l’adoption de la maintenance prédictive, qui permet de réduire les temps d’arrêt, d’augmenter la production et de réaliser des économies substantielles. En outre, ces pratiques améliorent l’efficacité énergétique, contribuant ainsi aux objectifs mondiaux de développement durable. À mesure que la maintenance prédictive progresse et s’intègre davantage dans les processus de production, on s’attend à des améliorations continues en matière de fiabilité opérationnelle et de normes de durabilité.
Cependant, il est crucial de reconnaître que la mise en œuvre d’une stratégie de maintenance prédictive présente plusieurs défis. Pour détecter efficacement les anomalies, l’analyse des données nécessite un flux continu et fiable de données. Des irrégularités dans la collecte des données peuvent rendre difficile la détection des problèmes potentiels. De plus, lors de l’application de cette stratégie sur un équipement, il est essentiel d’investir du temps, de l’énergie et de la réflexion pour déterminer quels produits et technologies de maintenance prédictive conviennent le mieux à chaque actif spécifique.
