L’intelligence artificielle : une solution pour améliorer la maintenance prédictive

L’intelligence artificielle se démocratise et s’invite de plus en plus au sein des innovations inhérentes à l’industrie 4.0. Integral System vous montre à quel point elle peut être efficace pour améliorer la maintenance prédictive.

De la maintenance préventive à la maintenance prédictive

Chaque industriel, quel que soit son domaine d’activité, doit apporter une attention toute particulière aux coûts et aux éventuels impacts qu’une défaillance imprévue de l’un de ses équipements pourrait générer. Jusqu’à aujourd’hui, la maintenance préventive engendrait d’importants coûts et imposait régulièrement des changements de pièces trop précoces. En effet, elle se base essentiellement sur un diagnostic pour effectuer ces actions.

L’IA, l’IoT et l’acquisition des différentes données offrent maintenant la possibilité de mettre en place une maintenance prédictive. Celle-ci prend désormais en compte les analyses et mesures en temps réel. Nous parlons d’industrie 4.0 dont les objectifs principaux sont l’amélioration de la productivité sans augmenter pour autant les coûts de production.

Le machine learning : une aide précieuse pour l’homme

Le machine learning est une technologie récente directement liée à l’intelligence artificielle. Elle facilite la collecte et l’analyse des données transmises par les machines industrielles. Les équipements modernes ont la particularité de posséder des capteurs sur plusieurs zones permettant d’emmagasiner un volume important d’informations en temps réel. Cette technologie devient ainsi un véritable assistant de maintenance pour l’homme et l’aide précisément à :

• Prendre des décisions immédiates et pertinentes
• Mieux gérer les plannings d’interventions des techniciens
• Réaliser rapidement des calculs mathématiques complexes
• Prévoir à l’avance les défaillances techniques

Les avantages de l’IA pour l’industrie

C’est une vraie révolution dans le domaine de l’industrie puisqu’une multitude d’objets peuvent être surveillés et analysés en même temps. Toutes les données collectées sont ensuite centralisées sur un support Cloud, ce qui simplifie pleinement leur analyse de façon fiable et rapide. À plus grande échelle, le machine learning est idéal pour anticiper les pannes et diminuer ainsi considérablement le risque d’arrêt des machines. Leur dysfonctionnement entraîne inévitablement des coûts directs et indirects dans n’importe quelle entreprise. L’intelligence artificielle se réfère à trois types d’analyse majeurs pour établir ses constats : acoustique, thermique et vibratoire. L’interconnexion de tous les maillons de la chaîne prouve que les machines ont le pouvoir de communiquer entre elles en totale autonomie. Le numérique et l’IoT permettent enfin de faire confiance à la maintenance 4.0 et de prédire les pannes en amont !

Alors que cet article est rédigé en 2019, nous sommes en 2023, 4 ans plus tard lorsque nous mettons à jour cet article. Nous expliquions plus haut que le machine learning semblait une solution idéale pour anticiper les pannes. Depuis, des offres ont fleuris sur le marché. On trouvera entre autre la solution ifactory/PHM de la suite WISE-IoT advantech, qui, grâce au ML, permet désormais de faire de la maintenance prédictive pour les moteurs. Le modèle, basé sur la norme ISO 10816, permet de prédire jusqu’à 7 jours en amont, les éventuelles défaillances d’un moteur !

Integral System met à votre disposition de nombreux produits concernés par l’intelligence artificielle dans l’industrie 4.0. Découvrez-les sans plus tarder sur notre site et n’hésitez pas à nous contacter pour toute question ou demande de devis. Nos experts sont là pour vous guider et vous conseiller vers les meilleurs articles répondant aux besoins en terme d’IA!