{"id":75504,"date":"2024-07-25T13:21:45","date_gmt":"2024-07-25T12:21:45","guid":{"rendered":"https:\/\/knowhow.distrelec.com\/non-classifiee\/guide-pratique-comment-mettre-en-oeuvre-la-maintenance-predictive-dans-votre-entreprise\/"},"modified":"2024-07-25T13:21:53","modified_gmt":"2024-07-25T12:21:53","slug":"guide-pratique-comment-mettre-en-oeuvre-la-maintenance-predictive-dans-votre-entreprise","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/knowhow.distrelec.com\/fr\/maintenance-reparation-et-exploitation\/guide-pratique-comment-mettre-en-oeuvre-la-maintenance-predictive-dans-votre-entreprise\/","title":{"rendered":"Guide pratique : Comment mettre en \u0153uvre la maintenance pr\u00e9dictive dans votre entreprise"},"content":{"rendered":"\n

Lorsque survient une panne ou un arr\u00eat de machine, il peut \u00eatre difficile d’en identifier la cause profonde, et souvent, il est d\u00e9j\u00e0 trop tard pour intervenir efficacement. La maintenance pr\u00e9dictive (PdM) permet de pr\u00e9voir les besoins d’entretien des machines et des \u00e9quipements, facilitant ainsi la planification de la maintenance et l’\u00e9vitement des temps d’arr\u00eat co\u00fbteux. D\u00e9couvrez dans ce guide complet comment mettre en \u0153uvre la maintenance pr\u00e9dictive pour optimiser la gestion de vos installations.<\/p>\n\n

La puissance de la maintenance pr\u00e9dictive<\/h2>\n\n

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Il vous est probablement d\u00e9j\u00e0 arriv\u00e9 de vous retrouver face \u00e0 une machine en panne sans savoir la cause du probl\u00e8me, n\u00e9cessitant une intervention de maintenance. Il peut \u00eatre frustrant de devoir g\u00e9rer des temps d’arr\u00eat impr\u00e9vus.<\/p>\n\n

La maintenance pr\u00e9dictive repr\u00e9sente un v\u00e9ritable changement de paradigme par rapport aux m\u00e9thodes traditionnelles de maintenance r\u00e9active ou programm\u00e9e. En utilisant des donn\u00e9es en temps r\u00e9el issues de capteurs et des enregistrements historiques, la maintenance pr\u00e9dictive permet d\u2019optimiser l’entretien des \u00e9quipements, r\u00e9duisant ainsi les co\u00fbts et maximisant la dur\u00e9e de vie des actifs. En \u00ab pr\u00e9voyant \u00bb les probl\u00e8mes potentiels, cette approche permet de planifier les interventions de maintenance de mani\u00e8re appropri\u00e9e, gr\u00e2ce \u00e0 l’analyse des donn\u00e9es historiques, des capteurs en temps r\u00e9el et des algorithmes d’apprentissage automatique. Cela minimise les temps d’arr\u00eat non planifi\u00e9s et r\u00e9duit les co\u00fbts globaux li\u00e9s \u00e0 la maintenance et aux pannes d’\u00e9quipement.<\/p>\n\n

Les principaux \u00e9l\u00e9ments de la maintenance pr\u00e9dictive sont :<\/strong><\/p>\n\n

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  1. Collecte de donn\u00e9es<\/strong> : recueillir des informations sur le fonctionnement de l’\u00e9quipement \u00e0 partir de capteurs, de journaux d’entretien ant\u00e9rieurs et d’autres sources.<\/li>\n\n\n\n
  2. Analyse des donn\u00e9es<\/strong> : identifier des sch\u00e9mas et des anomalies pouvant indiquer des d\u00e9faillances potentielles \u00e0 l’aide d’analyses statistiques, d’algorithmes d’apprentissage automatique et d’autres m\u00e9thodes.<\/li>\n\n\n\n
  3. Surveillance de l’\u00e9tat<\/strong> : suivre en temps r\u00e9el les performances et l’\u00e9tat de l’\u00e9quipement pour d\u00e9tecter tout changement susceptible de causer des probl\u00e8mes futurs.<\/li>\n\n\n\n
  4. Mod\u00e8les pr\u00e9dictifs<\/strong> : \u00e9laboration de mod\u00e8les pour anticiper le moment o\u00f9 la maintenance doit \u00eatre effectu\u00e9e afin de pr\u00e9venir les d\u00e9faillances, en utilisant les donn\u00e9es pass\u00e9es et les conditions actuelles.<\/li>\n\n\n\n
  5. Informations exploitables<\/strong> : fournir au personnel de maintenance des recommandations pratiques, telles que la planification de la maintenance pendant les temps d’arr\u00eat pr\u00e9vus ou le remplacement anticip\u00e9 de composants avant qu’ils ne se d\u00e9t\u00e9riorent.<\/li>\n<\/ol>\n\n

    Les co\u00fbts associ\u00e9s aux temps d’arr\u00eat non planifi\u00e9s pour votre entreprise<\/h2>\n\n

    Selon le rapport de Siemens<\/a> intitul\u00e9 \u00ab The True Costs of Downtime 2022<\/a> \u00bb (Les co\u00fbts r\u00e9els des temps d’arr\u00eat 2022), les temps d’arr\u00eat non planifi\u00e9s sont devenus consid\u00e9rablement plus co\u00fbteux. Les co\u00fbts d’une heure d’arr\u00eat impr\u00e9vu ont augment\u00e9 d’au moins 50 % dans tous les secteurs \u00e9tudi\u00e9s au cours des deux derni\u00e8res ann\u00e9es. De plus, selon l’\u00e9tude Uptime Institute Global Data Center Survey 2023<\/a>, plus de la moiti\u00e9 (55 %) des op\u00e9rateurs ont signal\u00e9 une panne sur leur site au cours des trois derni\u00e8res ann\u00e9es.<\/p>\n\n

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    \u00ab Dans le contexte de l’Industrie 4.0, la maintenance ne se contente plus de pr\u00e9venir les temps d’arr\u00eat des actifs individuels. En anticipant les d\u00e9faillances gr\u00e2ce \u00e0 des analyses avanc\u00e9es, il est possible d’augmenter le temps de fonctionnement des \u00e9quipements jusqu’\u00e0 20 %. \u00bb<\/em><\/p>\nMaintenance pr\u00e9dictive, document de synth\u00e8se – Deloitte Analytics Institute<\/em><\/a><\/cite><\/blockquote>\n\n

    Selon les rapports mentionn\u00e9s, diverses organisations font face \u00e0 une s\u00e9rie de pertes, incluant des pertes financi\u00e8res et de productivit\u00e9. Pour \u00e9viter ces impacts, les entreprises doivent adopter une strat\u00e9gie de maintenance pr\u00e9dictive fiable. D’apr\u00e8s Deloitte Analytics<\/a>, la maintenance pr\u00e9dictive permet en moyenne de r\u00e9duire les co\u00fbts de maintenance de 25 %, d’\u00e9liminer les pannes de 70 % et d’augmenter la productivit\u00e9 de 25 %. Cette approche innovante de la planification et de l’ex\u00e9cution de la maintenance \u00e0 l’\u00e9chelle industrielle repose sur des analyses avanc\u00e9es.<\/p>\n\n

    Les avantages de la maintenance pr\u00e9dictive<\/h2>\n\n
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    La maintenance pr\u00e9dictive offre de nombreux avantages \u00e0 diverses industries. Gr\u00e2ce \u00e0 la PdM, les entreprises peuvent pr\u00e9voir les pannes d’\u00e9quipement potentielles avant qu’elles ne surviennent, en utilisant des algorithmes avanc\u00e9s d’analyse et d’apprentissage automatique. Cette approche pr\u00e9ventive permet de minimiser les interruptions des op\u00e9rations et de la production en r\u00e9duisant les temps d’arr\u00eat impr\u00e9vus et en optimisant les calendriers de maintenance. En concentrant les efforts de maintenance l\u00e0 o\u00f9 et quand ils sont les plus n\u00e9cessaires, les entreprises r\u00e9alisent des \u00e9conomies gr\u00e2ce \u00e0 une gestion intelligente des ressources.<\/p>\n\n

    La maintenance pr\u00e9dictive pr\u00e9sente plusieurs avantages pour les organisations de divers secteurs :<\/p>\n\n