Maintenance prédictive : définition et utilisation de l’IA dans la logistique
Stocker, transporter, préparer : dans les processus logistiques complexes, tous les composants doivent interagir parfaitement. Que se passe-t-il si l’un des composants tombe en panne ? Dépêchez-vous ! Le rétablissement d’une circulation fluide des marchandises nécessite une intervention de service imprévue. Cela entraîne des coûts, qui augmentent à chaque minute d’indisponibilité.
Il existe une option pour éviter cela : la maintenance prédictive. Combinée avec l’Intelligence Artifiielle (IA), elle révolutionne les processus en permettant une gestion proactive des équipements critiques.
Qu'est-ce que la maintenance prédictive ?
La maintenance prédictive est une méthode permettant de prédire les besoins de maintenance d'une machine. Pour cela, les données d’exploitation sont collectées en temps réel grâce à différents capteurs dans l’entrepôt. Elles sont ensuite analysées et combinées avec d’autres données d’exploitation par des logiciels d’analyse alimentés par l’IA. La détection d’anomalies aide à repérer l’usure et les pannes avant qu'elles ne se produisent. Cela permet de planifier les travaux de maintenance à l'avance.
Comparaison des stratégies de maintenance
La maintenance prédictive est une approche proactive qui vise à effectuer la maintenance et les réparations le plus tôt possible – mais uniquement lorsqu’elles sont réellement nécessaires. À cet égard, la maintenance prédictive diffère des autres types de maintenance :
Maintenance réactive
Les travaux d'entretien et de réparation ne sont effectués qu'en cas de panne ou lorsque l'usure est bien avancée.
Maintenance préventive
Des inspections et des travaux d'entretien sont effectués à intervalles réguliers, indépendamment de l’état réel du système.
Maintenance conditionnelle
La maintenance conditionnelle est également réactive, mais basée sur les données de la machine. La maintenance est effectuée dès que les valeurs seuils sont atteintes.
Les 5 étapes de la maintenance prédictive
La maintenance prédictive facilite les prédictions basées sur des données sur l'état d'un système et vous permet de planifier les mesures de maintenance en conséquence. D'où tirez-vous cette information ? Comment déterminer le moment optimal pour l’entretien ? Quelles sont les exigences techniques ?
Étape 1 : Collecte de données
Dans un premier temps, les données de fonctionnement, telles que les vibrations, la température ou l’humidité, sont enregistrées par les capteurs sur les machines. Ces données sont stockées dans une base de données via une connexion IoT (Internet des Objets). À cette fin, SSI SCHAEFER utilise la « Nano Box », un IPC standard de Siemens pour collecter des données en temps réel et les transférer vers le Système de Gestion de Maintenance Informatisé, le WAMAS Maintenance Center.
Étape 2 : Analyse des données collectées
Les données collectées dans le WAMAS Maintenance Center sont ensuite combinées avec d’autres données de l’exploitation et données machine des fournisseurs. Mot d'ordre : Big Data. Sur cette base, des algorithmes d’apprentissage, basé sur le Machine Learning (apprentissage automatique), analysent les données et peuvent ainsi reconnaître des modèles et des anomalies.
Étape 3 : Diagnostic prédictif
En se basant sur les résultats d’analyse, des modèles statistiques créent des diagnostics prédictifs de l’état futur des machines et des composants. L’intelligence artificielle est également utilisée. Le système apprend constamment à partir de nouvelles données et fournit des prédictions de plus en plus précises.
Étape 4 : Planification de la maintenance
Les prévisions créées fournissent des informations sur le moment idéal et le type de travaux de maintenance requis. Cela permet de planifier à l'avance les travaux de maintenance afin de pouvoir commander les pièces de rechange à temps et d'éviter les temps d'arrêt.
Étape 5 : Procédure de maintenance
Les travaux de maintenance peuvent être réalisés de manière particulièrement efficace sur la base d'une planification préalable – par exemple en dehors des heures de pointe et avec des dépenses de matériel et de personnel adaptées aux besoins.
Les avantages de la maintenance prédictive
La maintenance prédictive offre aux entreprises une sécurité de planification, réduit les efforts de maintenance et garantit des flux de matériaux fluides. La stratégie de maintenance basée sur les données et assistée par l’IA peut augmenter la productivité et l’efficacité d’un système entier et permettre de réaliser des économies importantes.
La réduction des opérations de maintenance imprévues est l’un des principaux atouts de notre solution de maintenance prédictive. Cela permet d’éviter des temps d’arrêt coûteux et d’utiliser les ressources de manière optimale.
La maintenance prédictive augmente non seulement la disponibilité, mais contribue également à prolonger la durée de vie des machines et des systèmes.
L’analyse des données permet d'identifier tout éventuel problème avant que des dommages importants ne surviennent. Grâce à des actions de maintenance ciblées l’usure des machines est minimisée. Tout cela participe à protéger les investissements, renforcer la durabilité et réduire les risques d’accidents.
La réduction des opérations de maintenance non planifiées est l'un des principaux avantages de notre solution de maintenance prédictive. Cela permet d'éviter des temps d'arrêt coûteux et d'utiliser les ressources de manière particulièrement efficace.
La maintenance prédictive présente-t-elle également des inconvénients ?
La mise en œuvre réussie de la maintenance prédictive comporte également certains défis. Créer une infrastructure adaptée à la communication des systèmes d’IA et sélectionner des plateformes et modèles d’analyse appropriés nécessitent un savoir-faire spécialisé. La qualité des données est également cruciale : un manque d’informations peut conduire à des prévisions inexactes et à des décisions de maintenance incorrectes.
La meilleure solution pour la maintenance prédictive
La maintenance prédictive pourrait-elle être trop complexe, notamment pour les petites et moyennes entreprises ? Pas si vous avez un partenaire approprié à vos côtés. SSI SCHAEFER fournit des solutions de maintenance prédictive sur mesure à partir d'une source unique. Grâce à des technologies de pointe et à un accompagnement personnalisé par des experts, vous bénéficiez de tous les avantages de la maintenance prédictive.
À propos de l'auteur
Stefan Unterberger peut s'appuyer sur plus de dix ans d'expérience dans la gestion de projets et plus de quatre ans d'expertise stratégique . Chez SSI SCHAEFER, il était auparavant en charge des projets informatiques, du Global Project Management Office ainsi que de la stratégie et de la transformation de l'entreprise. Stefan Unterberger se sert de cette expertise depuis janvier 2024 dans son poste de directeur des produits et de l'innovation, où il dirige le développement de la solution de maintenance prédictive unique en son genre.