L’exploitation des données est la première étape indispensable pour optimiser sa maintenance. C’est grâce à cette connaissance fine de vos consommations que vous serez à même de réduire vos coûts ! Découvrez en quoi la maintenance prédictive basée sur l’analyse des usages est devenue essentielle pour réaliser des économies.
La maintenance : un secteur en plein boom à investir
Le secteur de la maintenance ne connaît pas la crise ces dernières années ! Il a bénéficié de l’explosion des données (le « big data ») et du développement de technologies comme l’intelligence artificielle, du machine learning et de l’Internet des objets. Ces évolutions ont permis d’ouvrir de nouveaux horizons à l’activité de maintenance.
Pour suivre cette révolution technologique, le secteur recherche constamment de nouveaux techniciens compétents. Les dépenses dans la maintenance se développent également considérablement. Rien de surprenant ici car les entreprises ont beaucoup à gagner à investir dans l’activité de maintenance comme nous allons le voir.
Quelques chiffres : le secteur de la maintenance rassemble environ 7 000 entreprises en France pour un poids économique de 18 milliards de chiffre d’affaires.
En quoi la maintenance prédictive est-elle la plus efficace de toutes les techniques de maintenance ?
Il existe différents types de maintenance : maintenance préventive, maintenance corrective et maintenance prédictive.
- La maintenance corrective est la plus basique et limitée des trois types de maintenance : elle vise simplement à réparer la panne qui se présente ;
- La maintenance préventive intervient en amont de tout problème pour essayer de le désamorcer. Son inconvénient est d’être basée sur un calendrier fixe et programmé d’interventions de maintenance qui ne sont parfois pas toujours utiles ;
- La maintenance prédictive tend à collecter des données pour essayer d’anticiper les pannes. Elle permet en quelque sorte de prévoir l’avenir. Un peu présomptueux, pensez-vous ? Pas du tout ! C’est possible car la maintenance prédictive s’appuie sur le développement de technologies comme l’intelligence artificielle et les objets connectés. Ces nouvelles technologies rendent possible une prédiction précise des situations en se basant sur une analyse des faits permet d’anticiper des schémas de panne notamment en étudiant les événements passés. En d’autres termes, l’étude des situations passées enrichit la maintenance. La maintenance prédictive est alors capable de prévoir le moment où la machine tombera en panne avant même qu’elle ne tombe réellement en panne.
L’avantage de la maintenance prédictive : réduire ses coûts !
L’intérêt de la maintenance prédictive ? Elle permet d’éviter les pannes intempestives qui sont susceptibles de bloquer toute la chaîne des machines. En prévenant les pannes, on éloigne le risque d’interruptions de l’activité.
Même ponctuels, ces arrêts d’activité peuvent en effet se révéler très coûteux pour l’entreprise. Quelques minutes de perdues correspondent parfois à des pertes financières importantes !
En contrôlant les machines simplement quand elles en ont le plus besoin, vous réalisez un gain de temps et d’argent énorme. Vous évitez ainsi de perdre un temps précieux en ralentissant la chaîne de production par d’innombrables contrôles. En effet, avec la maintenance prédictive, les arbitrages entre sécurité et rentabilité n’ont plus lieu d’être puisque c’est désormais la machine qui vous dit quand elle a besoin d’être vérifiée.
En résumé, la maintenance prédictive vous promet :
- Une baisse des frais de maintenance : en intervenant davantage en amont, vous êtes capable d’anticiper davantage le risque de panne et les arrêts de la chaîne de production. La réduction des coûts attendue serait de l’ordre de 10 à 40 %.
- Une augmentation de la durée de vie de vos équipements.
- Une maintenance plus efficace : vous réparez ou contrôlez uniquement ce qui en a besoin.
- Une plus grande connaissance de votre parc de machines : vous gérez mieux vos stocks et comprenez mieux comment surviennent les défaillances.
Selon le cabinet McKinsey, la maintenance prédictive représenterait une économie d’environ 630 milliards de dollars d’ici 2025. Un chiffre énorme !
Mais pour donner d’aussi bons résultats, la maintenance prédictive a besoin de données !
Comment exploiter vos données pour améliorer votre maintenance ?
Au sein des entreprises, les équipes de maintenance ont déjà accès à un certain nombre de données. Comme ce sont les mainteneurs qui s’occupent des appareils au quotidien, ils les connaissent bien.
Pour autant, ces données ne sont parfois pas suffisamment exploitées. Elles résultent de la connaissance personnelle de chacun des techniciens, sans jamais être traitées ou analysées en profondeur et à plus grande échelle.
C’est pourtant indispensable à une maintenance prédictive efficace. Voici le processus à suivre pour mettre en place l’analyse des données.
1ère étape : récolter des données
Aujourd’hui, le Big Data facilite l’accès aux données. La plupart des entreprises ont mis en place des systèmes capables de collecter les données et sont capables de récolter quantité de données.
Le meilleur moyen de récolter des données est de mettre en place des capteurs connectés qui se chargent de récupérer les données. Ces capteurs peuvent enregistrer des données variées sur les matériels. Une fois les données récupérées, les capteurs transmettent les données à un logiciel capable de les analyser.
Quelques exemples de données : pour un ascenseur, il est possible de relever des données comme la température, le nombre d’ouvertures de portes ou encore le nombre d’étages desservis avant que ne survienne la panne. Pour d’autres secteurs d’activité, on peut étudier les vibrations, la force de serrage des outils, etc. L’important est de commencer par se concentrer sur la prévention d’une panne précise et critique pour votre entreprise.
2ème étape : préparer les données
Une fois collectées, il est indispensable de rassembler les données obtenues dans un seul et même endroit. Elles seront ainsi stockées en lieu sûr. Ensuite, il faut également trier et préparer les données pour que l’analyse donne de bons résultats.
Ainsi pour accéder à une analyse de qualité, il faut trier les données en appliquant ce qu’on appelle la règle des 5 V :
- Volume : les données doivent être en quantité suffisante ;
- Vélocité : les données sont récoltées et traitées en temps réel ;
- Variété : les types de données récoltées peuvent être variés ;
- Véracité : les données doivent être fiables ;
- Valeur : il faut se concentrer sur les données possédant une réelle valeur.
3ème étape : analyser et modéliser les données
La phase d’analyse des données est sans doute la plus subtile et la moins aboutie dans les entreprises. Elle est pourtant cruciale pour faire parler les données. Son but est de faire émerger des tendances et d’en tirer des conclusions.
Cette analyse des données peut vous être facilitée par des solutions innovantes comme celles d’Hxperience qui gèrent les données depuis leur collecte à leur analyse. Grâce à notre solution SMATI, vous avez accès à des graphiques et des modélisations où vous pouvez retrouver toutes les données récoltées. Elles sont présentées via un tableau de bord clair qui les rend intelligibles.
Notre solution logicielle intègre de l’intelligence artificielle pour construire ensuite des modèles prédictifs d’analyse de données. Ces modèles ont vocation à intégrer la situation qui a mené à la panne et à vous avertir quand elle sera susceptible de se reproduire… À vous d’analyser l’urgence de l’alerte pour éventuellement programmer une intervention directement sur la machine !
Bien sûr, ces modèles ne sont pas l’alpha et l’oméga et peuvent conduire à des échecs d’interprétation. On observe d’ailleurs parfois qu’ils sont moins efficaces avec le temps. Mais avec une adaptation suffisamment réactive et régulière, ils restent ce qu’on fait de plus performant aujourd’hui ! Ils peuvent bénéficier d’une amélioration continue grâce au retour d’expérience des utilisateurs.
La maintenance prédictive a de beaux jours devant elle car elle est capable de rationaliser les coûts de maintenance. Si vous souhaitez exploiter vos données pour prédire le fonctionnement de vos machines, contactez-nous !