Au-delà de la collecte, du traitement des données externes favorisant la prise de décision, le Big Data se révèle puissant.
I. LA MAINTENANCE PRÉDICTIVE
Comme son nom l’indique, la maintenance prédictive a pour but d’alerter en anticipant les défaillances, les pannes qui apparaissent sur un produit, une solution, un système grâce à la data maintenance. Cela permet aujourd’hui une véritable baisse des coûts liés à une panne de réseau comme : le dysfonctionnement des commutateurs, la coupure d’une fibre par exemple. La maintenance prédictive permettra de réduire ces coûts de 10 à 40% selon Hub One.
Rapport entre la maintenance prédictive et l’intelligence artificielle
La maintenance prédictive repose sur l’intelligence artificielle.
L’IA aide la société à obtenir des informations précises et filtrées sur l’état de fonctionnement de ses machines ou tout autres équipements. Son avantage est d’automatiser le traitement des données afin de faire éviter des tâches répétitives. L’IA fait alors gagner du temps aux collaborateurs.
De même, l’Intelligence artificielle participe à la réduction des risques d’erreurs en détectant automatiquement les dysfonctionnements et sources d’erreurs.
L’intelligence artificielle et la maintenance prédictive demeurent liées et incontournables pour développer son entreprise.
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Pourquoi choisir la maintenance prédictive ?
Elle reste une source de ROI pour toutes entreprises utilisant cette méthode. Elle favorise une diminution des coûts de maintenance qui n’est pas à ignorer, la baisse des pannes dans le système et donc un gain de temps pour l’entreprise qui ne bloquera pas ses activités en parallèle. Cela va permettre d’améliorer considérablement l’optimisation.
À savoir que les multinationales du secteur industriel et manufacturier déplorent en moyenne 27 heures de temps d’arrêt machine par mois, pour un coût horaire moyen de 450 000 euros, étude publiée le 1er juillet 2021 par Senseye (fournisseur de solutions pour une gestion de l’état des équipements fondée sur l’IA).
Cas d’usage 1 : SNCF
- Utilisation des trains commerciaux pour surveiller le réseau
Lors de sa 2nde édition de l’ “Open club Innovation”, du 24 juin dernier, la SNCF déployait ses nouvelles solutions sur la maintenance prédictive. L’une des solutions consiste d’utiliser ses trains commerciaux dans l’objectif de contrôler l’état des voies et des infrastructures comme : les signalisations, l’aiguillage ou les caténaires.
Le projet “Surveillance par trains commerciaux” aurait pour but de transformer les trains commerciaux en véritables objets connectés. Ces derniers auront pour mission de récolter les données à chaque passage. Les datas collectées seront analysées par une centrale d’acquisition, puis seront comparées dans le but d’établir l’évolution des voies dans le temps.
- Surveillance du sol et ses sous-sols
Afin d’assurer une sécurité maximale des circulations ferroviaires, la SNCF se fixe pour but de surveiller le sous-sol. Cela permet d’éviter des cas de maintenances urgentes pouvant engendrer des coûts importants. Ainsi, une méthode de monitoring 3D a été mise en place. Elle consiste à analyser les ondes émises par le passage des trains à partir des capteurs posés à la surface. Le monitoring peut analyser jusqu’à 50 mètres de profondeur
II. La maintenance préventive
Un autre modèle de maintenance anticipée, la maintenance préventive. Son but est de réduire les pannes liées aux machines, biens et équipements. Elle s’applique déjà en usine, où chaque machine connectée peut collecter et transmettre ses propres informations (âge, modèle, durée d’utilisation, quantité de messages d’erreur délivrées, température…).
Ce type de maintenance nécessite des connaissances théoriques sur les différents types de machines, un savoir-faire technique et surtout avoir de la méthode.
La maintenance préventive systématique
La maintenance préventive systématique est effectuée de manière régulière à des intervalles prédéfinis. Ces fréquences peuvent être programmées en fonction de l’historique des pannes tout en se basant l’expérience du personnel ou des données historiques. Ainsi, la maintenance systématique peut être gérée par une plateforme informatique nommée GMAO (gestion de maintenance assistée par ordinateur).
Ce type de maintenance ne nécessite pas d’équipements chères pour être effectué. Par conséquent, il peut s’avérer coûteux à long terme et fastidieux. Car, il est difficile de déterminer la fréquence de maintenance des pièces idéales. De même, elle peut également mobiliser des équipes techniques sans pour autant que vous sachiez si cela est nécessaire.
La maintenance préventive conditionnelle
Elle n’intervient que lorsque l’état du bien, de la machine le nécessite. Elle se base ainsi sur des indicateurs et des données pour suivre l’état des équipements. C’est un type de maintenance qui peut également utiliser des capteurs IoT pouvant mesurer régulièrement l’activité de l’équipement (vibration, humidité, niveau de lubrifiant, bruit, température, etc.). Avec le transfert de ces données dans une plateforme informatique, on peut surveiller n’importe quel équipement et être alerté lorsqu’il est atteint. Il faut donc être capable d’interpréter et d’analyser le comportement des équipements.
Cas d’usage 2 : Trenitalia
S’inspirant de cette pratique, la compagnie de transports italienne Trenitalia l’a combinée au machine learning : Ses 30 000 locomotives transmettent leurs données toutes les 10 minutes et doivent, à terme, permettre au système de programmer seul l’intervention d’une équipe de maintenance. Si le système est en forme, l’intervention programmée est automatiquement repoussée, mais elle est anticipée en cas de facteurs pouvant amener à une panne. Le but : éviter les immobilisations impromptues de trains.
III. LA MAINTENANCE CORRECTIVE
Cas d’usage 3 : Air France
La maintenance corrective consiste à rectifier, réparer les équipements, biens défectueux. L’objectif de cette maintenance est de rétablir les équipements endommagés.
Dans l’aéronautique également, la maintenance « chiffre » très rapidement si elle est mal anticipée. Chez Air France, outre son utilisation préventive, le Big data permet surtout de cibler exactement et en un temps record la localisation de la faille et la pièce qui en est à l’origine. Dans l’aéronautique, on le sait, l’enjeu est toujours d’éviter l’immobilisation au sol des avions. Un avion rentable est un avion qui vole !
Dans ce cas d’usage Big data, ce dernier permet donc une intervention extrêmement rapide des ingénieurs et une immobilisation minimale de l’appareil (donc moins de retards et moins de coûts d’exploitation). Ce qui signifie aussi que les ingénieurs, identifiant plus vite et avec certitude les défauts des pièces, peuvent travailler directement à optimiser les composants problématiques.
