Usine 4.0 : maintenance prédictive et intelligence artificielle

La maintenance prédictive est en train de révolutionner l’entreprise en revisitant totalement le processus d’entretien des machines. En réduisant le nombre de pannes et en rationalisant la maintenance, des économies considérables se profilent.

Que signifie maintenance prédictive ?

Après la maintenance corrective est venue la maintenance préventive et voici maintenant la maintenance prédictive qui bouleverse totalement le fonctionnement de l’entreprise.

La maintenance corrective et la maintenance préventive.

La maintenance corrective est celle que nous connaissons tous : une machine tombe en panne, on fait venir un technicien, il répare ou remplace la pièce défectueuse et le problème est résolu. Cette façon de procéder peut-être appropriée pour les toutes petites entreprises avec des installations simples, dont l’arrêt momentané n’entraîne pas de conséquences fâcheuses sur l’ensemble de la production. Dans ce cas seulement, la maintenance corrective peut suffire, car l’investissement dans la maintenance prédictive ne serait pas forcément rentable.

Avec la maintenance préventive, beaucoup d’économies ont été possibles, en remplaçant des pièces dont on savait que l’espérance de vie touchait à sa fin, avant que la panne ne survienne.

La maintenance préventive est proactive. Un calendrier est établi et un technicien passe à date fixe afin de remplacer les pièces sensibles. Ce mode de fonctionnement présente deux inconvénients majeurs :

1. le coût : il faut compter les déplacements du technicien et les pièces à changer, alors qu’elles étaient peut-être encore viables ;
2. le manque de précision : cette technique fonctionne sur des moyennes de durée de vie des pièces. Elle s’appuie sur des statistiques et non sur la réalité de l’installation.

La maintenance prédictive

La maintenance prédictive permet de détecter les anomalies sur des machines avant que la panne ne survienne. Elle permet d’analyser en permanence les données qui lui sont envoyées. Si elle comprend qu’un signal faible révèle une défaillance à venir, son diagnostic sera alors transmis et la panne pourra donc être anticipée.

L’avantage pour l’entreprise est de ne pas avoir à immobiliser son parc en anticipant les pannes, d’où de très sérieuses économies. D’après un article paru dans Les Échos, « une étude du cabinet McKinsey estime que la maintenance prédictive permettra aux entreprises d’économiser 630 milliards de dollars d’ici 2025. Selon cette étude, ces économies seront rendues possibles grâce à plusieurs facteurs. Premièrement, une réduction des coûts de maintenance de 10 à 40 %. Ensuite, en réduisant le nombre de pannes de moitié. Enfin, en diminuant le montant investi dans les nouvelles machines de 3 à 5 % en augmentant la durée de vie des machines existantes.».

À la vue de ces chiffres impressionnants, on comprend bien tout l’intérêt des entreprises à se tourner vers la maintenance prédictive. Celle-ci permet de diminuer le temps d’arrêt des machines. Les coûts de maintenance et de réparation sont, eux, basés sur la réalité et par conséquent, le TRG de l’entreprise – son Taux de Rendement Global – est amélioré.

Comment fonctionne la maintenance prédictive ?

La maintenance prédictive fonctionne sur la connexion Machine To Machine, M2M. Grâce à l’IoT – l’Internet des Objets – les machines sont équipées de capteurs en relation directe avec leur « base ».

Ces capteurs alors sont paramétrés selon les spécificités de chaque entreprise. Pour élaborer le plan d’action, il faut :

• établir la liste des machines et des pièces à surveiller ;
• installer des capteurs pour pouvoir les analyser ;
• mettre au point des algorithmes qui reconnaissent les signes avant-coureurs de la panne pour fixer un seuil d’alerte ;
• élaborer un calendrier pour déterminer la périodicité des vérifications ;
• grâce à l’intelligence artificielle, les algorithmes peuvent apprendre à reconnaître les nouveaux points stratégiques qui risquent d’être défaillants : c’est la mise en place du « machine learning » pour améliorer encore la prédiction.

Les données sont ensuite transmises en temps réel et sans aucune interruption pour pouvoir être analysées. Grâce à des algorithmes, le traitement de ces données permet de prévoir les pannes de façon très précise.

Il s’agira ensuite de planifier les réparations des machines dès qu’un seuil d’alerte est signalé. En anticipant cette panne, on évite d’arrêter toute la chaîne de production et il est possible de planifier la réparation au moment opportun, celui qui aura le moins de conséquences sur la productivité.

Les outils pour la maintenance prédictive

Les capteurs font remonter les informations, qui sont ensuite analysées via les outils suivants :

• la GMAO qui est la Gestion de la Maintenance Assistée par Ordinateur. C’est elle qui prévient les pannes ;
• les logiciels de supervision, qui signalent à la GMAO les anomalies en temps réel pour qu’elle prévoie une maintenance ;
• les commandes numériques, qui permettent tous les paramétrages et conduisent les machines.

L’importance de la fiabilité de la transmission des données

La condition indispensable pour que la maintenance prédictive fonctionne réside dans la fiabilité de la transmission des données. Tout le processus est basé sur la connexion entre les machines et leur base, vers laquelle toutes les informations sont remontées. Elle doit donc être parfaitement fiable 24 heures sur 24 et tous les jours de l’année, quelque soit le lieu d’utilisation (une machine-outil fixe, des moules utilisés dans différentes usines, etc.)

La clef de la réussite de la maintenance prédictive réside donc dans la communication entre la machine et les outils d’analyse. Pour que la connexion soit la plus fiable possible, la solution se trouve dans le choix de la connectivité. Elle doit être bidirectionnelle pour des échanges vers le GMAO et du GMAO vers la machine, multi-canal pour pouvoir délivrer ses données sous différentes formes : data pure, SMS, MMS, mails, voix et vidéo. Elle doit aussi pouvoir assurer une connexion, à n’importe quel endroit et à n’importe quel moment. La carte SIM M2M multi-opérateurs possède tous ces critères. Cette carte fonctionne en autonomie, sans avoir besoin de faire se déplacer un technicien pour qu’il puisse récupérer les données.

Une connexion infaillible

La véritable révolution de la carte SIM M2M multi-opérateurs est qu’elle peut changer de réseau GSM à tout moment pour toujours fonctionner sur le réseau le plus performant. Chacun des opérateurs de téléphonie de France – Orange, SFR, Bouygues Telecom – possède ses spécificités, et dessert les zones du territoire de façon inégale.

La carte SIM M2M multi-opérateurs scanne en permanence les réseaux et détermine leur performance en se basant sur la puissance du réseau. Elle utilise le plus pertinent, tout en conservant en mémoire le deuxième réseau le plus compétitif. Dès que le premier faiblit, la carte utilise automatiquement le second.

La compatibilité totale de la carte SIM M2M multi-opérateurs

La carte SIM M2M multi-opérateurs s’adapte à tous les réseaux 2, 3 ou 4 G et en France et à l’étranger.

Elle est disponible dans les mêmes formats que la carte SIM traditionnelle : taille standard (2FF), micro (3FF) et nano (4FF).

Pour des utilisations particulières dans des conditions extrêmes, il existe des cartes SIM M2M multi-opérateurs renforcées. Elles peuvent dans ce cas résister à de très hautes températures ou des vibrations inhabituelles.

Enfin, la carte SIM M2M multi-opérateurs ne demande pas de gros travaux pour être installée. Il suffit simplement d’ajouter un module spécifique et de le paramétrer. Il est également possible de remplacer le support de carte SIM en soudant directement la carte SIM à la carte électronique (version spécifique).

À qui s’adresse la maintenance prédictive ?

La maintenance prédictive n’est pas réservée uniquement qu’aux très grands groupes internationaux. Pratiquement tous les domaines peuvent être couverts par celle-ci et toutes les usines de production peuvent y avoir recours.

Il est possible également de procéder par paliers. Une partie seulement de la chaîne de production peut être équipée, et le nombre de données à traiter peut être limité au début. Si le résultat est probant, il s’agira ensuite d’affiner le processus en traitant davantage de données et en améliorant les algorithmes.

Voici deux exemples où la maintenance prédictive a fait ses preuves dans des domaines qui concernent directement le particulier.

Automobile

La maintenance prédictive devrait radicalement changer notre façon de penser l’entretien de nos voitures personnelles. Aujourd’hui, nous utilisons la maintenance préventive avec des visites pour la vidange et le contrôle technique. Avec une maintenance prédictive, les constructeurs automobiles devraient être capables de réaliser des diagnostics à distance. Cette avancée est utile à la fois pour les véhicules privés et pour les véhicules professionnels.

Énergie

Les fournisseurs d’énergie investissent massivement dans la maintenance prédictive. Pour prendre un exemple que tout le monde connaît, le compteur intelligent Linky en est un exemple.

Les coûts de maintenance des réseaux d’énergie – électricité, gaz et eau – sont colossaux et leurs opérateurs ont tout à gagner à utiliser la maintenance prédictive. Celle-ci leur évitera bien des déplacements de techniciens, ainsi que des réparations de fond qui n’ont pas pu être anticipées. Avec des réseaux moins soumis aux pannes, ils gagneront en crédibilité et en popularité auprès des utilisateurs.

On peut citer l’exemple de Suez, qui a mis au point une solution pour contrôler les réseaux d’eau potable à distance en temps réel. Cela lui permet de contrôler à la fois le bon fonctionnement du réseau et de prévoir les fuites, mais aussi de vérifier en temps réel la qualité de son eau.

De la même façon, les énergies renouvelables avec les éoliennes et les panneaux photovoltaïques réalisent des économies spectaculaires en optimisant le fonctionnement de leurs équipements.

L’aéronautique et le ferroviaire sont deux autres gros secteurs qui utilisent la maintenance prédictive. Mais, de façon plus générale, il est facile d’imaginer que ce processus puisse s’adapter à tous les types d’entreprises. L’usine 4.0 aura un visage différent lorsqu’elle sera totalement couverte par la maintenance prédictive. Le développement des capteurs et des cartes SIM M2M multi-opérateurs a donc de beaux jours devant lui !