Des avantages de la maintenance “prédictive”

La maintenance dite “prédictive” est une maintenance prévisionnelle et conditionnelle déclenchée en fonction de franchissement d’un seuil prédéfini ou sur alerte d’un système d’intelligence artificielle.

L’usage semble consacrer l’expression maintenance “prédictive”, même si c’est une traduction littérale de l’anglais et non retenue (à date) par les normes françaises. Voir également wikipedia sur ce sujet : https://fr.wikipedia.org/wiki/Maintenance_pr%C3%A9visionnelle

Les avantages attendus de la maintenance prédictive sont de déclencher une opération de maintenance sur la base de signaux réels et non pas sur une planification a priori ou sur base d’un modèle statistique, et bien entendu avant la détérioration ou panne d’un équipement. Cette maintenance “au plus juste” permet de réduire les coûts de maintenance ou d’espacer les opérations de maintenance, allongeant les durées entre révisions.

L’utilisation de l’intelligence artificielle et du big data permet également de déceler des signaux faibles et subtils, en analysant les corrélations entre de multiples paramètres suivis à fréquence relativement haute.

Un exemple de plus grande finesse d’analyse a été donné sur un suivi de température. Le constructeur de l’équipement donne une valeur de seuil et donc une décision binaire en fonction de la température relevée : sous le seuil, situation normale, au-delà du seuil problème potentiel. Dans ce dernier cas, l’intensité du risque est directement corrélée à la valeur de température.

L’utilisation d’une intelligence artificielle permet d’affiner et d’anticiper plus avant un problème potentiel. Un certain nombre de paramètres est mis en corrélation et suivi en temps réel – ou tout du moins à fréquence relativement haute. Le système déduit une équation et calcule la valeur prévisionnelle du paramètre résultant, dans notre cas la température, et compare la valeur réelle mesurée et celle attendue. Si un écart apparaît, avec une valeur d’écart à définir ou à calibrer, une alerte est déclenchée.

Dans notre cas, l’approche traditionnelle resterait aveugle à une dérive tant que le seuil d’alerte n’est pas franchi. L’approche prédictive anticipe plus largement et déclenche une alerte dès que la valeur réelle diffère de la valeur attendue calculée.

Le temps de préavis peut être mis à profit de différentes manières :

  • confirmation du problème potentiel en croisant d’autres analyses
  • investigations sur le terrain
  • planification de l’intervention de maintenance avec possibilité de minimiser l’impact de l’arrêt
  • anticipation de l’approvisionnement des pièces de rechanges et de la disponibilités des ressources nécessaires
  • mise en oeuvre d’un plan de contingence

Soulignons l’importance de la “calibration” des déclenchements d’alertes pour éviter le foisonnement d’alertes si le système est trop réactif, insuffisamment amorti, etc.

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