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Et si vous passiez à la maintenance prédictive ?

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Et si vous passiez à la maintenance prédictive ?

La fiabilité de l'outil de production industrielle est déterminante. Si la notion de maintenance prédictive est déjà ancienne, le phénomène s'accélère avec l'IoT et l'intelligence artificielle !

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Le monde de l'industrie s'est, de longue date, appropriée la notion de maintenance prédictive. L'objectif : anticiper les pannes et dysfonctionnements des outils de production afin de changer les pièces susceptibles de causer des pannes et défaillance, avant que celles-ci n'entravent les flux de production. Plusieurs évolutions technologiques ont permis de créer un écosystème favorisant l'émergence de la maintenance prédictive : la GMAO (Gestion de la maintenance assistée par Ordinateur), mais aussi la commande numérique qui, au-delà de la programmation des machines-outils, exploite un certain nombre de données pour analyser la dégradation de certaines composantes et prévoir leur remplacement. Les logiciels de supervision ont eux aussi joué un rôle éminent dans le développement de la maintenance prédictive. En effet, une fois connectés à une solution de GMAO, ils peuvent activer un ordre de maintenance au premier défaut constaté sur un produit.

De l'analyse de la donnée à l'intelligence artificielle

La notion de maintenance prédictive repose sur des données qui peuvent d'ores et déjà être générées par les machines qui sont installées dans vos propres unités de production : analyse de vibrations, détection de défauts de serrages, identification de défauts géométriques... On considère qu'une exploitation fine des données générées par les machines-outils elles-mêmes permettraient d'anticiper près d'une panne sur deux ! En France, la SNCF a intégré la maintenance prédictive depuis 2013 et investit régulièrement dans de nouveaux capteurs pour anticiper les problèmes sur ses trains. Bosch, l'acteur industriel bien connu, a lui aussi opté pour la maintenance prédictive qu'il déploie actuellement dans son usine basée à Rodez. Entre 2017 et 2018, Bosch dotera 30 de ses machines de détecteurs de vibrations, capables d'alerter en temps réel les opérateurs sur les mouvements anormaux des appareils. Un dispositif qui sera étendu aux quelque 240 unités de production de Bosch dans le monde. Depuis plusieurs années maintenant et sous l'influence de l'IoT (Internet of Things) une kyrielle de capteurs peut être disséminés dans les usines, afin de surveiller, prendre le pouls de l'ensemble des outils exploités. Ces capteurs connectés, font remonter une foule d'informations sur votre production et sur le fonctionnement de vos outils. Autant de données utilisables à des fins de maintenance prédictive. Mais le saint graal, c'est le recours à l'intelligence artificielle. Et ne vous y trompez pas, ce n'est pas de la science-fiction ! Des technologies d'apprentissage automatique (également appelées machine learning) sont pertinentes pour faire en sorte que les algorithmes " apprennent " à reconnaître les nouveaux événements et défaillances lorsqu'ils surviennent. Mieux encore, les technologies de streaming analytics (analyse en continu) scrutent les données en temps réel et lancent des actions pour limiter les risques dès qu'elles verront apparaître les modèles menant à un incident. Une fois encore, Bosch s'illustre par son implication dans ce processus. En effet, l'industriel a inauguré en Janvier 2017, un centre pour l'intelligence artificielle. Ce laboratoire implanté aux États-Unis, en Allemagne et en Inde, disposera d'un budget de 300 millions d'euro pour développer de nouveaux champs d'application.

Une question de méthode

Pour bénéficier à votre tour de la maintenance prédictive, il faudra agir avec méthode. La première phase d'un tel projet, consiste déjà à définir le périmètre et le volume de données que vous serez en mesure d'analyser à des fins d'anticipation, car le véritable enjeu aujourd'hui n'est plus de collecter la donnée, mais d'être en mesure de la traiter, de l'analyser, afin de prendre les bonnes décisions au bon moment... Et quand l'intelligence artificielle émettra une alerte, il faudra encore qu'un technicien - bien réel quant à lui - puisse intervenir rapidement...

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