Maintenance prédictive : tirer parti de l'intelligence artificielle pour assurer la continuité des activités

Avec le développement de la technologie, le vieil adage « pourquoi réparer quelque chose qui n'est pas cassé » n'est plus d'actualité.

Dans le monde actuel de « production permanente », où les usines et les équipements de production fonctionnent 24 heures sur 24, toute panne peut entraîner de graves perturbations de la production et parfois même avoir des répercussions sur d’autres entreprises en aval. Pour garantir la fiabilité opérationnelle, une maintenance adéquate est essentielle. Les entreprises le savent déjà, la question n’est donc pas de savoir pourquoi, mais quand.

À mesure que les organisations et les opérateurs adoptent les technologies de l'Internet des objets (IoT), notamment une grande variété de robots, de caméras et de capteurs, la quantité de données qu'ils collectent ne fera que croître.

En fait, le nombre d'appareils utilisés pour collecter, analyser des données et effectuer des tâches de manière autonome dans le monde devrait presque tripler, passant de 9,7 milliards d'unités en 2020 à 29,4 milliards d'unités en 2030.

Une quantité aussi explosive de données constitue un défi pour les humains, car notre cerveau ne peut pas analyser et traiter les informations correctes en temps opportun. Alors que les données fournissent aux entreprises des informations sans précédent sur leurs opérations, sans la possibilité de comprendre et d’agir sur les données, cet avantage devient obsolète.

C'est pourquoi l'analyse prédictive et l'intelligence artificielle (IA) sont utilisées en maintenance.

Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?

L'analyse prédictive permet aux utilisateurs de prédire les tendances et les événements futurs en déterminant les probabilités à partir des données historiques collectées.

Il prédit les situations potentielles et détermine la probabilité de chaque situation, aidant ainsi à prendre des décisions stratégiques. Ces prévisions peuvent être à court terme, comme par exemple prédire qu'une machine tombera en panne plus tard dans la journée, ou à plus long terme, comme prédire le budget nécessaire aux opérations de maintenance au cours de l'année. La prévision permet aux entreprises de prendre de meilleures décisions et de développer des stratégies basées sur des données.

Utilisation de l'intelligence artificielle pour la maintenance prédictive

L'une des caractéristiques les plus précieuses de l'intelligence artificielle est sa capacité à digérer simultanément des informations provenant de plusieurs sources, à calculer les probabilités de divers résultats possibles et à formuler des recommandations basées sur diverses raisons - le tout sans avoir besoin pour la contribution humaine. Cette fonctionnalité permet à l'analyse prédictive d'exploiter les vastes quantités de données disponibles dans de nombreuses entreprises modernes.

Alors que le monde génère de plus en plus de données, qu'il s'agisse de milliers de capteurs IoT, de données d'expédition indiquant les délais de livraison des matières premières et des pièces, ou de données météorologiques open source collectées à partir de stations météorologiques du monde entier, l'intelligence artificielle mûrit pour aider les humains. donner un sens à toutes les informations. Il peut filtrer les signaux du vaste bruit et prendre des décisions réalisables.

Avec une configuration d'IA appropriée, les entreprises dotées d'IA et d'opérations intégrées ERP peuvent prendre des mesures en fonction des informations recueillies à partir des données.

Comment cela affecte-t-il la maintenance ? Actuellement, il existe trois types de maintenance :

• Maintenance basée sur le temps
• Maintenance réactive
• Maintenance prédictive

La maintenance basée sur le temps signifie que les utilisateurs effectuent la maintenance selon un plan. le cycle de vie prévu de la machine. C'est une bonne chose en théorie car les utilisateurs peuvent déterminer les besoins de maintenance en fonction d'autres appareils similaires. Cependant, cela reste essentiellement théorique, car la fonctionnalité de chaque machine dépend de nombreux facteurs, notamment son utilisation, son emplacement, son usure, etc. En utilisant une approche basée sur le temps, les organisations peuvent effectuer trop ou pas assez de maintenance sur leurs machines.

D'autre part, avec la maintenance réactive, la maintenance est effectuée en cas de besoin, ce qui signifie qu'il y aura des temps d'arrêt imprévus, interrompant les activités de production.

La maintenance prédictive résout tous ces problèmes. Il s'agit d'un type de maintenance conditionnelle qui surveille l'état des équipements et des outils grâce à des capteurs, qui fournissent des données utilisées pour prédire quand les actifs nécessitent une maintenance. La maintenance n’est donc planifiée que lorsque certaines conditions sont remplies, c’est-à-dire avant que l’équipement ne commence à tomber en panne.

À mesure que la technologie de l'IA évolue et que les organisations déploient de plus en plus d'outils IoT, l'utilisation de la maintenance prédictive basée sur l'IA augmente.

Mise en œuvre de la maintenance prédictive

Bien que presque toutes les entreprises nécessitant un entretien régulier de leurs machines puissent bénéficier de la maintenance prédictive, en fonction du coût des temps d'arrêt des machines, certaines entreprises en bénéficient plus que d'autres.

Par exemple, les entreprises de services sur le terrain bénéficient grandement de la maintenance prédictive en raison de la nature distante des opérations commerciales. Étant donné que les actifs tels que les plates-formes pétrolières et les éoliennes sont situés dans des endroits éloignés et sont sensibles aux intempéries, la réponse à une panne de machine peut avoir de graves conséquences sur la production.

Pire encore, effectuer la maintenance après coup entraîne des coûts énormes, car des pièces de rechange doivent être commandées et des équipes de maintenance doivent être rapidement déployées sur ces sites éloignés. Cependant, grâce à l'analyse prédictive, les agences de service sur le terrain peuvent effectuer la maintenance nécessaire sur les composants des éoliennes avant qu'elles ne puissent plus garantir la production continue d'électricité.

Par exemple, en analysant les vibrations, l’acoustique et la température d’une machine, les opérateurs peuvent identifier des problèmes potentiels tels qu’un déséquilibre, un désalignement, une usure des roulements, une lubrification ou un débit d’air insuffisant.

Un autre exemple est une alarme, qui est un signal/code d'erreur provenant d'un appareil défectueux. Le système peut analyser les travaux de maintenance antérieurs sur ce type d'équipement, ainsi que les codes de signal/défaut spécifiques. Sur la base de l'historique, le système détermine le dernier nombre de paramètres qu'il a vu pour cette combinaison - travaux de maintenance précédents et un signal/code d'erreur spécifique. Ensuite, avant qu'une panne réelle ne se produise, un technicien sera envoyé au moment opportun, équipé des pièces de rechange applicables recommandées par le système, pour terminer la réparation. L'analyse prédictive peut permettre aux opérateurs de suivre plus précisément l'usure et les défauts potentiels des machines et, plus important encore, de prendre des mesures avant que les machines ne tombent en panne.

La maintenance préventive peut être effectuée à l'avance en utilisant les tendances historiques et les conditions météorologiques, combinées aux informations provenant des capteurs des équipements et aux délais de livraison prévus de la chaîne d'approvisionnement. Plutôt que de se précipiter à la rescousse après un incident, les équipages ont plus de contrôle sur le lieu et le moment des réparations, ce qui leur permet de choisir leurs batailles.

Résumé

Bien qu'il n'existe pas de moyen infaillible de prédire une catastrophe, l'intelligence artificielle peut nous rapprocher le plus possible d'une catastrophe.

Tout comme les habitants des zones côtières peuvent s'approvisionner en eau en bouteille et en batteries de rechange en cas d'ouragan, un système de maintenance intégré à l'intelligence artificielle peut permettre aux entreprises d'effectuer la maintenance selon les besoins avant que tout problème ne devienne un réel problème.

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