Prévenir les pannes sur les équipements critiques avec la maintenance prédictive
Depuis une dizaine d’années, une nouvelle forme de maintenance, basée sur l’état réel des équipements, a fait son apparition : la maintenance prédictive.
Néanmoins, si elle est plus précise que la maintenance préventive, la maintenance prédictive est aussi plus technologique et nécessite des investissements matériels.
À qui s’adresse-t-elle ? Est-elle efficace ? Est-elle rentable ?
Voici quelques éléments de réponse.
Les inconvénients de la maintenance préventive
Dans l’industrie, les arrêts de production sont l’ennemi numéro 1. S’ils sont inévitables, leur durée doit néanmoins être maîtrisée, chaque temps d’arrêt de fabrication ayant un coût non négligeable.
Comme vous le savez, la maintenance joue un rôle crucial dans la gestion des temps d’arrêt. Pour les responsables maintenance, l’enjeu est donc d’éliminer au maximum les temps d’arrêt imprévus, autrement dit les pannes !
Toute la subtilité est alors d’être capable de prévoir ces pannes et d’éviter au maximum la maintenance curative. Jusqu’à présent la maintenance préventive permettait, par la planification, d’assurer la pérennité des équipements en remplaçant les composants d’une machine avant la défaillance. Néanmoins, la maintenance préventive a un inconvénient : de nombreuses pièces non défaillantes sont remplacées par précaution, ce qui a aussi un coût.
Qu’est-ce que la maintenance prédictive ?
C’est l’une des promesses de la maintenance prédictive : surveiller le comportement des composants en temps réel pour faire baisser les coûts de maintenance !
Sa force est donc dans l’anticipation des pannes, par la détection d’anomalies. Or, qui dit détection, dit capteurs, collecte et analyse de données.
Détection des anomalies
La détection des anomalies implique la mesure de paramètres physiques par des capteurs. La nature des capteurs, ainsi que leur nombre et leur position varient bien entendu au cas par cas. Sans rentrer dans les détails, voici quelques exemples :
- Capteurs de pression => surveillance de tuyauteries
- Capteurs acoustiques => mesure de bruit synonyme de comportement mécanique anormal
- Capteurs de température => détection des surchauffes moteur, ou des anomalies de refroidissement
- Hygromètres => surveillance des systèmes de ventilation
- Et beaucoup d’autres : détecteurs de gaz, débit, vibration, etc.
Surveillance des équipements
L’installation de capteurs n’est cependant qu’un aspect de la maintenance prédictive. La surveillance implique tout un panel de technologies associées à la digitalisation et à l’industrie 4.0 : IoT, connexion à un système de GMAO, jumeau numérique, IA, plateforme cloud, etc.
La maintenance prédictive : pour qui et pour quoi ?
Pour les entreprises, le déploiement de la maintenance prédictive est synonyme de transformation profonde, puisqu’il nécessite :
- Des investissements matériels – capteurs, modernisation des machines
- Des compétences en DATA – embauche de data analysts, data scientists, etc.
- Une gestion efficace des données – logiciels GMAO, cybersécurité, plateformes cloud…
- Une transformation interne – adoption d’une « culture » numérique et cyber
Est-il pertinent d’aller vers la maintenance prédictive ?
Comme toutes les entreprises n’ont pas les mêmes besoins en maintenance ni les mêmes ressources à disposition (humaines comme financières), il est difficile de répondre par oui ou par non à cette question.
Néanmoins, la maintenance prédictive a bel et bien un avenir prometteur. Selon une étude du cabinet McKinsey, elle permettrait de réduire de 10 à 40 % les coûts de maintenance et de diminuer de moitié le nombre de pannes !
Si la mise en place est lourde et complexe, la transition peut donc être très rentable sur le long terme d’un point de vue économique. Tout dépend des marchés, des secteurs et des besoins réels.
Mais au-delà de l’aspect purement financier, il ne faut pas oublier que l’anticipation des pannes répond aussi à d’autres enjeux, de sécurité, et de performance environnementale notamment.
Exemple - la maintenance prédictive ferroviaire de SNCF Réseau
Le groupe SNCF est leader mondial de la maintenance prédictive ferroviaire. Pour le groupe, la maintenance prédictive est d’ailleurs emblématique de la transformation qui est à l’œuvre au sein de SNCF Réseau :
- 1100 trains équipés de cartes SIM ou capteurs IoT
- 2500 trains télédiagnostiqués sur l’ensemble du réseau
- 2 fois moins de pannes constatées depuis 2013
- Diagnostics corrects à 95%
- 537 millions d’euros d’économisés entre 2015 et 2020
Vous l’aurez compris, mettre en place la maintenance prédictive dans son organisation impose des changements profonds. Si certains grands groupes ont sauté le pas, la maintenance prédictive mettra beaucoup plus de temps à s’imposer dans les PME et ETI. Mais les gains potentiels sont indéniables, aussi il est important de surveiller ces technologies de près afin de rester compétitif.
Nous vous tiendrons informés des évolutions à venir !
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