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L'entretien prédictif
La maintenance prédictive est une stratégie d'entretien moderne dans laquelle l'état des machines et des systèmes est surveillé et analysé en continu à l'aide de l'analyse prédictive, de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique. L'objectif est de réduire les temps d'arrêt, d'éviter les arrêts et de prolonger la durée de vie des machines.
Contrairement à l'entretien réactif (qui consiste à réparer uniquement lorsque quelque chose se casse) et à l'entretien préventif à intervalles fixes, l'entretien prédictif s'appuie sur la surveillance d'état et l'analyse des données en temps réel. Cela permet de lancer des mesures d'entretien de manière proactive et exactement au bon moment.
Comment fonctionne l'entretien prédictif ?
L'entretien prédictif repose sur l'enregistrement continu des données de la machine obtenues via des capteurs IoT. Différents paramètres tels que les vibrations, la température, la pression et les signaux sonores sont surveillés. Les données collectées sont ensuite analysées à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique. Le système reconnaît ainsi les composants et les anomalies et crée des modèles prédictifs qui indiquent quand un composant est susceptible de tomber en panne. Cela permet d'installer les pièces de rechange à temps, d'intégrer l'entretien de manière transparente dans le procédé de production et d'éviter les temps d'arrêt imprévus.
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Difficultés rencontrées lors de la mise en œuvre
Cependant, la mise en œuvre de la maintenance prédictive est complexe. Les entreprises sont confrontées au défi de collecter et de procéder au traitement de grandes quantités de données de haute qualité (big data), de définir des valeurs limites adaptées pour la charge et l'usure et de mettre en place une infrastructure de données puissante. En outre, des modèles numériques des machines doivent être développés, des algorithmes d'IA doivent être formés et la solution doit être intégrée dans les procédés d'entretien existants. Ce n'est que grâce à l'interaction de ces facteurs que la maintenance prédictive peut développer tout son potentiel.
Surfaces d'application de la maintenance prédictive
La maintenance prédictive est utilisée dans de nombreux secteurs d'activité. Dans la production et la fabrication, elle optimise les procédés d'entretien et fait baisser les coûts. Dans la mécanique, elle est un composant principal des normes de l'Industrie 4.0. Dans l'industrie automobile, elle permet d'éviter les réparations non planifiées, tandis que dans l'aviation et le transport ferroviaire, elle augmente la sécurité et la disponibilité des véhicules et des systèmes. Elle joue également un rôle central dans l'industrie éolienne (par exemple, les éoliennes).
L'avenir de la maintenance prédictive dans l'Industrie 4.0
Avec la numérisation croissante, la mise en réseau IoT et l'utilisation d'analyses de données soutenues par l'IA, la maintenance prédictive devient la norme dans l'usine intelligente. Elle est considérée comme l'un des éléments constitutifs les plus importants de l'Industrie 4.0, car elle permet d'augmenter la productivité, de baisser les coûts et d'adapter les entreprises à l'avenir.
Termes apparentés
Jumeau numérique
Les jumeaux numériques sont des images virtuelles d'objets ou de procédés réels qui utilisent des données pour reproduire précisément leurs propriétés et leur comportement.
Production 4.0
La production 4.0 décrit la transformation du travail de production vers un système d'alarme. Les produits et les systèmes en réseau rendent la production plus souple et plus efficace.