Les bénéfices de la maintenance prédictive

La maintenance prédictive permet aux exploitants et aux utilisateurs d’infrastructures industrielles et de réseaux ferroviaires d’obtenir des informations en temps réel sur leurs équipements.

Avec pour objectif de conserver une longueur d’avance sur le traitement des opérations de maintenance.

Mais qu’est-ce que la maintenance prédictive ?

La maintenance prédictive permet de récupérer des données des équipements et des instruments de mesure existants grâce à des capteurs connectés.

Une homogénéisation de ces données va permettre de les analyser et en extraire des signaux dits faibles. Ceux-ci se révèleront demain des indicateurs d’usure prématurée ou de future défaillance.

En d’autres mots, il s’agit donc de pouvoir anticiper les anomalies et les pannes des équipements.

Pour la mise en place de ce type de solution, il est possible d’utiliser des capteurs nativement dotés de connectivité IoT. Autrement il faudra équiper de modem IoT des instruments de mesure non connectés.

La maintenance prédictive s’oppose à la maintenance curative basée sur un modèle de réparation et de remplacement des éléments défectueux.

Le principal inconvénient de la maintenance curative est d’immobiliser l’équipement le temps de la réparation. Ce qui risque d’impacter fortement son taux de service.

La maintenance prédictive s’oppose aussi à la maintenance conditionnelle. La maintenance conditionnelle nécessite un travail supplémentaire des opérateurs. Afin d’identifier un modèle de défaillance, ils comparent le comportement de l’équipement à un référentiel métier.

Les économies attendues grâce à la maintenance prédictive

Le marché de la maintenance prédictive promet un bel avenir. Il sera alimenté par les gains opérationnels offerts par ces solutions et des projections de marché très prometteuses.

L’étude de McKinsey Global Institute « Unlocking the potential of the Internet of Things » estime que la maintenance prédictive pourrait faire économiser près de 630 milliards d’euros de chiffres d’affaires à l’horizon 2025 grâce à l’Internet des objets.

Les économies réalisées sont obtenues grâce à une réduction du temps d’immobilisation des équipements allant jusqu’à 50%.
Et par la réduction de 3 à 5% des investissements en équipement en prolongeant la durée de vie utile des machines installées.

Un potentiel à long terme

Les investissements liés à la maintenance prédictive ont atteint les 9,1 milliards de dollars en 2016 dans le monde, selon le cabinet ABI Research.
Investissements conséquents mais par encore suffisants pour traduire une adoption massive des concepts de maintenance prédictive.
Le véritable essor de ces solutions prendra corps grâce à la massification de solutions déployées et des données récoltées, et par l’utilisation d’outils de plus en plus sophistiqués sur le traitement de la data.

En utilisant des modèles analytiques et des algorithmes de machine learning basés sur de l’IA, on pourra améliorer continuellement les processus métier et enfin prévoir les probabilités de pannes avant qu’elles n’arrivent.

Encore quelques années avant une utilisation en pleine potentialité de la maintenance prédictive. Mais une véritable révolution concernant la maintenance est déjà en cours !