Comment une BI assure une maintenance prédictive efficace ?

Dans le paysage industriel moderne, le suivi des performances des machines et des actifs est essentiel pour assurer une productivité optimale et minimiser les temps d'arrêt coûteux. Les entreprises doivent pouvoir anticiper les problèmes potentiels et prendre des mesures proactives pour les résoudre avant qu'ils ne deviennent critiques. C'est là qu'un logiciel de Business Intelligence (BI) industriel entre en jeu, en fournissant des données précieuses et des analyses approfondies pour faciliter une maintenance proactive. Cet article explorera comment un tel logiciel peut améliorer les performances des machines et des actifs industriels, tout en offrant des avantages tangibles aux entreprises.

Qu'est-ce que la maintenance prédictive ?

La maintenance prédictive est une stratégie de diagnostic des pannes potentielles des équipements en temps réel afin de prévenir les défaillances. Les pannes des machines ou des équipements sont coûteuses en termes de frais de réparation, de perte de productivité et de non-respect des délais et des attentes des clients.

Les techniciens effectuaient généralement des diagnostics de routine, des inspections et de la maintenance préventive selon des calendriers fixes, ce qui est un processus coûteux et intensif en main-d'œuvre. Le passage de la maintenance réactive à la maintenance prédictive offre la possibilité d'intervenir avant qu'un arrêt ne survienne.

La maintenance prédictive peut être très rentable par rapport aux stratégies traditionnelles de maintenance préventive ou réactive. Selon l'enquête sur la maintenance de Plant Engineering en 2018, la maintenance prédictive est préférée par 80 % du personnel de maintenance.

Cette stratégie est conçue pour fonctionner dans le « juste milieu » en optimisant le temps et l'argent consacrés à l'activité de maintenance préventive par rapport à la maintenance réactive chronophage. Elle constitue une base pour l'amélioration continue, ce qui permet aux entreprises de réduire les coûts de maintenance, de réaliser des économies et d'améliorer les performances.

Comment ça fonctionne ?

La maintenance prédictive utilise des capteurs intelligents tels que la vision par ordinateur pour collecter des données provenant d'équipements, de véhicules ou d'autres actifs, automatisant ainsi la surveillance des équipements. Ces données sont analysées sur place, déclenchant une alerte en cas de détection d'un problème imminent. L'apprentissage automatique peut être utilisé dans le cloud ou en périphérie pour combiner et analyser les données de nombreuses machines, garantissant une prédiction précise des besoins en maintenance.

Aujourd'hui, les entreprises rapprochent l'intelligence des données pour un traitement en temps réel en périphérie. Par exemple, une usine de fabrication peut collecter sans fil des données telles que la température de surface d'un moteur, la pression d'un système hydraulique ou le niveau de liquide dans un réservoir, à partir de son atelier, et utiliser des analyses prédictives pour déterminer si les valeurs se situent dans la plage sûre et acceptable. Il s'agit d'une approche plus réactive par rapport à la surveillance traditionnelle des équipements, qui implique que les employés effectuent des vérifications manuelles et de la maintenance selon un calendrier prédéfini. Ce type de surveillance des conditions ne fournit pas d'informations en temps réel sur l'état d'un équipement spécifique.

L'analyse aide à prédire la probabilité de futures pannes et les besoins en maintenance en utilisant l'apprentissage automatique pour comprendre les pannes passées, puis appliquer ces algorithmes aux données actuelles concernant une usine et ses équipements. Les modèles peuvent être continuellement entraînés pour devenir plus précis dans la prédiction des besoins en maintenance.
 

I. Le pouvoir des données en temps réel : la clé de la prévoyance

Dans un environnement industriel, les machines et les actifs génèrent une quantité massive de données en temps réel. Un logiciel de BI industriel peut collecter, agréger et analyser ces données pour fournir une vue d'ensemble complète des performances. Grâce à des tableaux de bord et des visualisations interactives, les responsables de la maintenance peuvent suivre l'état des machines, détecter les tendances anormales et identifier les goulots d'étranglement potentiels. Par exemple, si un capteur de température enregistre une augmentation soudaine, le logiciel de BI peut alerter les équipes de maintenance pour qu'elles puissent enquêter et prendre des mesures préventives avant qu'une défaillance ne survienne.

De plus, un logiciel de BI industriel peut intégrer des données provenant de différentes sources, telles que des capteurs IoT, des systèmes SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) ou des historiques de maintenance. Cela permet aux responsables de la maintenance d'avoir une vision holistique des performances des machines et des actifs, en rassemblant des informations clés provenant de diverses sources pour une analyse approfondie.

II. L'analyse prédictive : l'arme secrète contre les pannes surprises

L'une des principales forces d'un BI réside dans sa capacité à utiliser des modèles d'analyse prédictive pour anticiper les pannes et les problèmes futurs. En analysant les données historiques et en utilisant des algorithmes avancés, le logiciel peut détecter des schémas récurrents et des signaux faibles qui indiquent des problèmes imminents. Par exemple, il peut identifier des modèles de vibrations anormales dans une machine ou détecter une détérioration progressive des performances. Sur la base de ces informations, les équipes de maintenance peuvent planifier des interventions préventives, remplaçant les pièces usées ou effectuant des ajustements avant qu'une panne ne survienne.

Un exemple serait une usine de fabrication utilisant un logiciel de BI pour surveiller ses équipements de production. Le logiciel analyse en temps réel les données des capteurs et identifie une baisse de performance sur une machine spécifique. Grâce à l'analyse prédictive, il détecte que cette baisse est liée à l'usure d'un composant critique. Les responsables de la maintenance sont alertés et planifient une intervention avant que la machine ne tombe en panne, évitant ainsi des temps d'arrêt coûteux et des perturbations de la production.

III. Optimisation des ressources et réduction des coûts

La maintenance préventive permise par ces solutions a un impact significatif sur les coûts opérationnels. En anticipant les défaillances potentielles, les entreprises peuvent éviter des temps d'arrêt coûteux et des réparations d'urgence. De plus, le logiciel de BI fournit des informations sur les performances et l'utilisation des machines, ce qui permet aux responsables d'optimiser les ressources et d'élaborer des calendriers de maintenance plus efficaces. Par exemple, en identifiant les machines les plus utilisées ou les plus souvent en panne, les entreprises peuvent planifier des inspections régulières et des opérations de maintenance pour maximiser la disponibilité et prolonger la durée de vie utile des actifs.

Prenons l'exemple d'une entreprise de transport disposant d'une flotte de camions. Grâce à un logiciel de BI industriel, elle peut suivre en temps réel les performances de chaque véhicule, y compris la consommation de carburant, l'usure des pneus et les intervalles de maintenance recommandés. En utilisant ces données, l'entreprise peut optimiser les itinéraires de livraison, planifier des arrêts réguliers pour l'entretien préventif des véhicules et éviter les pannes imprévues sur la route. Cela se traduit par une réduction des coûts de carburant, une prolongation de la durée de vie des véhicules et une amélioration de la satisfaction des clients grâce à des livraisons fiables et à temps.

Le mot de la fin

Dans un contexte industriel où la maintenance proactive est essentielle, un logiciel de BI industriel se révèle être un outil précieux. En fournissant des données en temps réel, des analyses prédictives et des fonctionnalités de visualisation avancées, il permet aux entreprises d'améliorer les performances des machines et des actifs, de réduire les temps d'arrêt coûteux et d'optimiser les ressources. En intégrant ce type de logiciel dans leurs opérations, les entreprises peuvent se positionner à l'avant-garde de la maintenance proactive, en assurant une productivité optimale et en maximisant la rentabilité de leurs actifs industriels.