Utilisation de l'IA dans la maintenance prédictive

Lorsque l'équipement d'usine tombe en panne de manière inattendue, la production ralentit ou s'arrête. On perd du temps et de l'argent, et le client, sa patience. Heureusement, les fabricants, les services publics, les producteurs d'énergie et d'autres entreprises qui dépendent de machines lourdes, peuvent utiliser l'IA générative pour prévoir les pannes de machines avec plus de précision que jamais. Grâce à ces connaissances, ils peuvent planifier la maintenance, éviter les temps d'arrêt imprévus, prolonger le cycle de vie des équipements coûteux et, en définitive, aider à maintenir leurs opérations de production et leur supply chain en plein fonctionnement.

Qu'est-ce que l'IA dans la maintenance prédictive ?

La maintenance prédictive est une approche basée sur les données pour prédire les pannes de machines et effectuer des réparations proactives. Avec l'essor de l'Internet of Things (IoT), l'équipement utilisé dans les usines intelligentes, les plateformes pétrolières, les parcs éoliens, les centrales électriques, les mines, les parcs de camions ou d'autres secteurs, est doté de capteurs de collecte de données qui alimentent des algorithmes d'IA conçus pour surveiller cet équipement, détecter les anomalies et prioriser la maintenance.

Ces systèmes analysent en permanence les conditions de fonctionnement et recherchent des signaux indiquant que l'équipement peut être en risque de panne, même s'il semble parfaitement fonctionner pour le moment. En évaluant les performances par rapport aux données de référence, les outils d'IA peuvent signaler même les plus faibles baisses d'efficacité en temps réel, et inviter les équipes à ouvrir un ticket de maintenance. En plus d'anticiper avec plus de précision quand les pannes se produiront, les entreprises acquièrent une compréhension plus approfondie des causes profondes de la défaillance.

Points clés à retenir

• Comparée aux anciennes technologies d'analyse de données, l'IA offre une maintenance prédictive plus rapide et plus précise.
• En utilisant l'IA pour prévoir les pannes et les besoins en maintenance des machines, les entreprises peuvent réduire les temps d'arrêt tout en améliorant leur efficacité.
• Certaines des plus grandes entreprises mondiales ont déployé des outils d'IA dans leurs programmes de maintenance prédictive et ont affiché des résultats prometteurs.

Explication de l'IA dans la maintenance prédictive

Les fabricants avaient l'habitude de baser le calendrier de maintenance de leurs équipements d'usine sur la projection du cycle de vie des machines, comprenant les pannes courantes. Avec l'IA, les fabricants peuvent renoncer aux approximations en collectant et en analysant les données des machines pour prédire les pannes, en obtenant une vue plus nuancée des machines individuelles et des réseaux de production.

Ils peuvent également obtenir des recommandations de maintenance en temps réel, avec des équipements critiques en première ligne pour les correctifs. Un avantage clé : bien que la maintenance nécessite génère toujours un certain temps d'arrêt, une planification basée sur des prévisions précises permet de réduire ce temps d'arrêt au minimum et de le planifier pour les périodes les plus optimales.

Pourquoi la maintenance prédictive est-elle importante ?

En quatre mots : moins de temps d'arrêt Selon l'International Society of Automation, les usines perdent généralement entre 5 et 20 % de leur capacité de fabrication en raison de pannes d'équipement et d'autres causes de temps d'arrêt. Les coûts totaux des temps d'arrêt comprennent la diminution de la production, l'augmentation des taux de rebut, les correctifs temporaires inefficaces et le recours à des tiers pour maintenir la production continue.

Avec autant d'éléments à prendre en compte, il est essentiel de prévoir avec précision l'état et les besoins de maintenance des machines afin de réduire les temps d'arrêt. Selon une étude de Siemens de 2024, les coûts d'une ligne de production inactive peuvent s'accumuler. Pour les grandes usines du secteur automobile, le blocage de la production peut coûter 695 millions de dollars par an, ce qui représente une augmentation de 150% par rapport aux cinq années précédentes. La même étude a révélé que les 500 plus grandes entreprises au monde ont perdu 11 % de leur chiffre d'affaires annuel en raison de temps d'arrêt imprévus.

Maintenance préventive ou maintenance prédictive

La maintenance préventive et la maintenance prédictive sont deux moyens proactifs de surveiller l'état des équipements en usine.

Avec la maintenance préventive, les entreprises évaluent leurs machines à intervalles réguliers, quelle que soit la fréquence ou l'importance de l'utilisation de l'équipement. Elles s'appuient généralement sur les données historiques et les recommandations de leurs fournisseurs d'équipement pour créer des calendriers de maintenance basés sur des règles. La seule variable est la durée écoulée depuis la dernière évaluation.

Bien que cette approche soit meilleure qu'une approche purement réactive, elle repose sur des recommandations générales basées sur un ensemble de données limité. Par exemple, il peut être recommandé de remplacer un composant important (et coûteux) sans tenir compte de facteurs sous-jacents qui pourraient donner lieu à une durée de vie plus longue. Tout comme la maintenance réactive, la surmaintenance peut entraîner des temps d'arrêt et des dépenses évitables.

Grâce à la maintenance prédictive, les entreprises évaluent leur équipement en permanence à l'aide de données que les capteurs de machines alimentent en logiciels de surveillance des performances. Les algorithmes d'IA analysent de grandes quantités de ces données, y compris la température, les vibrations, la pression et les niveaux de fluides des équipements, pour créer des modèles détaillés de l'état et de la performance des équipements. En conséquence, l'entreprise peut prédire les pannes avec plus de confiance, tout en obtenant des recommandations plus utiles sur ce qu'il faut réparer et quand. Contrairement à la maintenance préventive, qui est guidée par des règles moins flexibles, la maintenance prédictive utilise une surveillance en temps réel pour répondre de manière dynamique et repérer les problèmes anticipés, les causes profondes et les réparations nécessaires.

Un fabricant spécialisé dans le moulage par injection utilise la maintenance prédictive pour détecter et traiter les anomalies dans ses robots et machines de moulage. En surveillant de près l'état de ses machines et la qualité de ses pièces, l'entreprise réduit le temps de maintenance, libérant les employés pour développer de nouveaux produits et améliorer les processus opérationnels.

En règle générale, les entreprises utilisent la maintenance prédictive pour surveiller les machines dont la panne entraînerait un lourd tribut en termes de temps d'arrêt, d'argent, de blessures ou de vies. Par exemple, si un temps d'arrêt dans une sous-station électrique laisse des milliers de personnes sans électricité, l'utilitaire peut choisir d'investir dans une maintenance prédictive plus fine, en tirant éventuellement parti des outils d'IA. Pour les équipements à faible risque qui ne se trouvent pas menacés, les entreprises ont tendance à s'en tenir à la maintenance préventive, affinant parfois les règles de surveillance pour obtenir des données nuancées pour une planification de maintenance plus proactive.

Avantages de l'IA dans la maintenance prédictive

La maintenance préventive et la maintenance prédictive sont deux moyens proactifs de surveiller l'état des équipements en usine.

• Réduit les coûts
  Des prévisions plus précises des pannes de machines peuvent optimiser les programmations de maintenance et réduire les temps d'arrêt imprévus ainsi que les coûts associés. Elles prolongent également la durée de vie de l'équipement en signalant les problèmes et en recommandant des mesures d'entretien. Les algorithmes d'IA peuvent également suivre de près la consommation d'énergie d'une machine, détecter les inefficacités et suggérer des étapes pour économiser de l'argent. Ils peuvent même aider à réduire les coûts de main-d'œuvre en donnant la priorité aux travaux de maintenance, réduisant ainsi les inspections, les réparations et les remplacements inutiles.
  
  Un fabricant mondial utilise un système d'IA pour surveiller plus de 10 000 machines, notamment des robots, des convoyeurs, des monte-charges, des pompes, des moteurs, des ventilateurs et des machines de presse/estampage. Le fabricant rapporte des millions de dollars d'économies, montrant un retour sur investissement dans les trois mois suivant le déploiement.
• Limite les interruptions
  L'IA réduit les pannes de machines en prédisant les pannes plus rapidement et plus précisément que les anciennes méthodes. Cela aide les fabricants à garder une longueur d'avance sur les problèmes mécaniques, à augmenter leur disponibilité et à maintenir la fluidité de leur supply chain.
• Augmente la production
  Selon une étude de Deloitte réalisée en 2022, les outils d'IA de maintenance prédictive peuvent aider les entreprises à augmenter la productivité de leur main d'œuvre de 5 % à 20 %. L'une des raisons est que l'IA peut aider à réduire les temps d'arrêt de 15 %, tout en maintenant les lignes de production en fonctionnement.
• Améliore la sécurité
  Une machine défaillante peut mettre en danger les collaborateurs. En sachant quand la machine est susceptible de tomber en panne et en faisant des réparations préventives, un fabricant peut éviter de mettre ses employés en danger, y compris les techniciens de service qui ont souvent besoin de manipuler l'équipement. Selon l'Occupational Safety and Health Administration, les employés américains qui exploitent et entretiennent des machines souffrent d'environ 18 000 blessures par an. Plus de 800 personnes meurent chaque année.
• Étend le cycle de vie des équipements
  En empêchant l'usure prématurée, les outils d'analyse de données basés sur l'IA peuvent aider à prolonger la durée de vie d'une ressource mécanique, améliorant ainsi la disponibilité, la productivité et, en fin de compte, les revenus des fabricants.
• Améliore le contrôle de la qualité
  Les pratiques manuelles de contrôle de la qualité sont longues et sujettes aux erreurs humaines. En automatisant les inspections des équipements et en fournissant des commentaires en temps réel, les outils d'IA aident à améliorer la qualité et la cohérence des produits, en minimisant les taux de défauts et en réduisant les coûts de production. Lorsque les algorithmes d'IA sont entraînés sur des quantités massives de données de spécification de produit, ils peuvent trouver des failles dans les produits, des désalignements, des couleurs et des textures incohérentes, et d'autres problèmes. Dans la surveillance du couple, un système d'IA peut suivre la cohérence des valeurs de couple pour s'assurer que les boulons et les vis sont serrés selon les spécifications. Si la valeur de couple dépasse les seuils acceptables, le système avertit le fabricant qu'il faut résoudre le problème dès que possible.

Utilisation de l'IA dans la maintenance prédictive

L'IA alimente la maintenance prédictive dans des secteurs tels que la production, la gestion de flotte, la livraison de colis, l'exploitation minière, le recyclage et l'énergie, qui dépendent tous de machines complexes. Les entreprises peuvent créer des modèles automatisés qui surveillent les conditions des équipements, détectent les anomalies, prédisent les pannes et les failles des équipements, hiérarchisent et planifient la maintenance, optimisent la consommation d'énergie et recommandent des actions correctives.

• Prévention des pannes
  En collectant des données, y compris les performances historiques et les données contextuelles en temps réel, à partir de ressources connectées, la maintenance prédictive basée sur l'IA réduit les pannes coûteuses. Les algorithmes analysent les données en temps réel et envoient des rapports aux équipes d'usine, signalant des signes de défaillance potentielle, par exemple des machines surchauffées ou des fluctuations de tension incorrectes.
  
  Un grand producteur d'aluminium a déployé des outils alimentés par l'IA pour surveiller les robots et autres équipements dans les usines de fusion. Les employés reçoivent des avertissements d'entretien au moins deux semaines à l'avance, par exemple, sur les moteurs à scie sous-performants en raison de composants lâches. Lors de chaque événement, l'entreprise évite ainsi 12 heures d'interruption inattendue.
• Surveillance des conditions
  Les fabricants doivent surveiller les conditions des équipements pour assurer le bon fonctionnement des produits. Les algorithmes d'IA peuvent reconnaître les conditions normales et anormales beaucoup plus rapidement et avec plus de précision que les technologies anciennes. Ces systèmes analysent les données en temps réel sur l'état des équipements, découvrent des modèles pertinents et prévoient les pannes pour anticiper les interruptions. Ils aident également à déterminer les priorités de maintenance en fonction des conditions instantanées, et non d'un calendrier prédéterminé.
• Détection d'anomalies
  Jusqu'à récemment, la détection d'anomalies était effectuée avec des systèmes basés sur des règles qui utilisent des seuils codés en dur pour repérer les irrégularités de la machine et prévoir les pannes. Par exemple, si la vibration d'une machine dépasse le seuil fixé dans les normes ISO, l'anomalie est signalée et une maintenance peut être suggérée. Les équipements complexes génèrent des quantités massives de données, non seulement sur les vibrations, mais aussi sur la température, la pression, la chaleur et de nombreuses autres variables, ce qui rend plus difficile l'interprétation précise des informations par les systèmes plus anciens.
  
  Les systèmes d'IA, en revanche, collectent et analysent non seulement les données, mais en tirent des enseignements au fur et à mesure. Au lieu de simplement suivre les règles et de signaler les problèmes actuels, les analyses basées sur l'IA peuvent identifier même la moindre indication d'écart de performance, en détectant les problèmes émergents avant qu'ils ne provoquent des perturbations.
• Prédiction des pannes
  L'IA examine les performances historiques et les données de capteurs en temps réel pour créer un modèle prédictif de détérioration des équipements, ce qui aide les entreprises à éviter une panne totale des machines. Au fur et à mesure que le modèle ingère davantage de données, il apprend, s'adapte et prédit avec une précision croissante. Le deep learning pour la prédiction des pannes (un type de machine learning) recherche des liens qui échappent aux anciennes méthodes, dont l'observation humaine. Une entreprise multinationale de livraison de colis utilise un système d'IA pour prédire les défaillances de plus de 30 types de machines dans les installations de tri, en repérant les défaillances de la boîte de vitesses, les dommages de la courroie et d'autres problèmes coûteux. La société estime que le système économise des millions de dollars chaque année.
• Priorité et programmation de la maintenance planifiée
  L'IA améliore la maintenance planifiée en identifiant les problèmes et les priorités, et en remaniant les calendriers de maintenance, le tout en temps réel. Au lieu de se concentrer uniquement sur les problèmes actuels ou de créer des plannings basés sur les données passées, la maintenance prédictive basée sur l'IA révèle ce qui est susceptible de se produire si les conditions de l'équipement restent inchangées. Elle présente également des mesures proactives que les entreprises peuvent prendre pour obtenir de meilleurs résultats.
• Optimisation de l'énergie
  Au fur et à mesure que les machines perdent en efficacité au fil du temps, elles utilisent plus d'énergie pour produire le même résultat. Aux États-Unis, par exemple, les systèmes d'air comprimé inefficaces gaspillent 3,2 milliards de dollars par an, selon le Compressed Air and Gas Institute. Grâce à la maintenance prédictive basée sur l'IA, les fabricants et les autres opérateurs de machines peuvent détecter les défauts de l'équipement et planifier les réparations afin d'éviter, ou du moins prévenir, le besoin de rebut et de retraitement. Ford Motor s'appuie sur l'IA pour optimiser l'énergie dans ses usines, combinant l'IA et les jumeaux numériques pour traquer les déchets et identifier les moyens de les éliminer.
• Vision par ordinateur
  Les technologies de vision par ordinateur permettent aux ordinateurs de voir. Par exemple, un fabricant peut entraîner un outil d'IA pour afficher et analyser des vidéos qui surveillent les conditions de la machine. Grâce à des algorithmes de raffinement visuel, les images deviennent des informations qui complètent d'autres données en repérant des anomalies difficiles à détecter, telles que des signes subtils d'usure, des pièces mal alignées, des composants manquants et même des emballages endommagés dans les rayons. L'imagerie aide également à déterminer les causes profondes des problèmes et les mesures correctives les plus efficaces.

Exemples d'IA dans la maintenance prédictive

Certains des plus grands fabricants au monde utilisent l'IA pour améliorer la maintenance prédictive des machines et améliorer le temps de disponibilité.

Un constructeur automobile mondial utilise l'IA pour inspecter et entretenir les robots de soudage dans ses usines. Plus précisément, il utilise la vision par ordinateur et l'apprentissage profond pour analyser des images et des vidéos de robots afin de détecter les défauts. Le système d'IA recommande des paramètres et des configurations pour chaque robot et avertit les employés lorsque la maintenance ou le remplacement est nécessaire. La solution peut réduire le temps d'inspection du robot de 70% et améliorer la qualité du soudage de 10%, rapporte le constructeur automobile.

GE Aviation utilise l'IA pour prévoir le besoin de maintenance de ses réacteurs utilisés par les compagnies aériennes et d'autres clients. Quelque 44 000 moteurs ont des capteurs intégrés qui alimentent les centres de surveillance de GE à Cincinnati et Shanghai. GE combine les données avec des modèles de moteurs physiques et des informations environnementales pour prédire les problèmes de maintenance avant que des problèmes ne surviennent. En plus d'augmenter la fiabilité du moteur, son utilisation de l'IA a réduit les coûts de maintenance des compagnies aériennes et amélioré la sécurité.

Augmentation du temps d'activité avec Oracle Supply Chain Management

Améliorez la résilience de la supply chain, réduisez les perturbations et anticipez les conditions du marché en constante évolution grâce aux applications Oracle Cloud Supply Chain & Manufacturing. Utilisez des outils de maintenance prédictive dans Oracle Fusion Cloud Maintenance, qui intègre l'IA pour améliorer la visibilité des performances des machines tout en réduisant les temps d'arrêt et les coûts opérationnels.

FAQ sur l'IA dans la maintenance prédictive

Quel est le rôle de l'IA dans la gestion de la maintenance ?
L'IA peut prévoir les pannes d'équipement et générer des informations de maintenance plus rapidement et plus précisément que les anciennes technologies. Ce faisant, l'IA aide les entreprises à réduire l'usure des machines et les temps d'arrêt imprévus.

Comment l'IA peut-elle être utilisée en maintenance ?
Les entreprises peuvent utiliser l'IA pour surveiller les conditions des machines, détecter les anomalies, éviter les pannes et les failles des équipements, établir des priorités et planifier la maintenance.

Comment le machine learning est-il utilisé dans la maintenance prédictive ?
Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent prédire quand l'équipement d'usine va se détériorer, échouer et nécessiter une réparation ou un remplacement. Ils sont essentiels aux solutions de maintenance prédictive basées sur l'IA.