La maintenance prédictive révolutionnée par l’Internet des objets

Tous les objets connectés offrent des opportunités importantes dans le domaine de la maintenance et de l’entretien des équipements. En effet, les machines peuvent désormais être équipées de nombreux capteurs qui surveillent et mesurent en permanence.

La maintenance prédictive aide les entreprises à mieux planifier les interventions d’entretien et le renouvellement de leur stock de pièces de rechange. Elles sont ainsi en mesure de prévenir les pannes et de réduire la survenue d’incidents sur les matériels surveillés, en passant d’une approche purement réactive à une démarche proactive. Tous les objets connectés offrent des opportunités pour rendre la maintenance plus efficace.

Les machines peuvent désormais être équipées de nombreux capteurs qui surveillent et mesurent en permanence les variations sonores provoquées par un mécanisme, le niveau des fluides, les vibrations, la chaleur émise, la position, la pression, l’étanchéité et bien d’autres paramètres. Ces différentes données peuvent ensuite être utilisées pour différencier ce qui caractérise un fonctionnement normal d’un dysfonctionnement. De cette manière, les causes des pannes peuvent être facilement cernées. Mieux, elles peuvent être modélisées dans une solution d’analyse prédictive, afin de les reconnaître le plus tôt possible si elles se reproduisent. En détectant plus tôt les signes annonciateurs de pannes, les techniciens sont en mesure d’intervenir et de réparer un mécanisme usé ou défectueux avant qu’un problème sérieux ne surgisse. Les opérations d’entretien peuvent dès lors être planifiées non plus de manière arbitraire, mais en fonction de conditions précises, mesurées de manière factuelle. Les objets connectés peuvent également faciliter la tâche lors des interventions, en aidant les réparateurs à identifier rapidement une pièce grâce à des tags intelligents.

En renforçant leur connaissance sur les pannes, la fréquence à laquelle elles surviennent et les éléments à remplacer dans ce cas, les entreprises peuvent envisager la mise en place d’un processus de maintenance conditionnelle complet. Celui-ci repose sur la collecte en continu de données qui indiquent l’état d’un équipement, l’objectif étant de déclencher des alertes dès qu’apparaissent des signes de dégradation. Par exemple, l’analyse prédictive peut identifier que dix jours avant la survenue d’une panne, le bruit émis par une machine commence à différer du bruit habituel.