Changement de paradigme : vers une nouvelle ère de la maintenance
La maintenance prédictive s'impose dans un nombre croissant d'entreprises alors que de nombreuses entreprises se heurtent des obstacles lors de la mise en œuvre
La maintenance prédictive s'impose dans un nombre croissant d'entreprises, car elle permet plus de proactivité et réduit les risques d’erreur ; des atouts non négligeables alors que de nombreuses entreprises se heurtent encore à divers obstacles lors de la mise en œuvre. Cependant, bien plus qu'une nouvelle technologie, ce sont tous les processus impliqués dans cette maintenance qu’il faut repenser.
Les limites des plans de maintenance
La première mesure prise par les entreprises consiste généralement à utiliser des plans de maintenance et de service pour garantir une maintenance solide de leurs machines. Grâce à des contrôles réguliers, elles peuvent prolonger considérablement la durée de vie d'une machine tout en garantissant une qualité optimale des biens produits et une sécurité accrue du personnel.
Mais cette méthode atteint rapidement ses limites : que faire si une pièce se casse de manière inattendue ? La plupart du temps, les entreprises ne disposent que de stockage limité avec des pièces de rechange pas toujours disponibles. Toutefois, remplacer préventivement des pièces encore fonctionnelles alors qu'elles pourraient encore être utilisées pendant des mois n'est pas judicieux. A contrario, une livraison rapide peut être coûteuse, mais le préjudice financier lié à l'arrêt forcé de la production est encore plus coûteux.
Maintenance prédictive - le changement est en marche
Pour répondre à ces problématiques, la maintenance prédictive a été introduite dans un nombre croissant d'entreprises au cours de ces dernières années. Ainsi la maintenance cyclique déterminée par des fenêtres de temps fixes a été remplacée par un monitoring constant des performances et une maintenance proactive. Plus les entreprises disposent de données sur les machines en fonctionnement et sur les erreurs possibles, plus elles peuvent les analyser afin de détecter l'usure avant la panne.
En France, 75% des entreprises industrielles ont déjà eu recours à la maintenance prédictive selon une étude OnePoll réalisée en 2021, parfois de manière ponctuelle, parfois pour l'ensemble des machines. Cependant, le manque de données ou de modèles numériques de machines nécessaires à la mise en œuvre de projets de maintenance prédictive est encore trop fréquent.
Néanmoins, avant même de se préoccuper de ces questions, le passage d'une maintenance planifiée à intervalles réguliers et d'une correction réactive des erreurs à un système de maintenance proactif et agile exige un changement de mentalité. L’ensemble de l’organisation de la maintenance et des services techniques est concernée. En effet, la maintenance prédictive est plus efficace et plus rentable lorsqu'elle est pensée de manière stratégique et utilisée le plus largement possible.
Une réorganisation des processus opérationnels est nécessaire de manière que toutes les personnes concernées puissent agir de proactivement au lieu d'intervenir uniquement réactivement. Ce changement concerne aussi bien les flux de travail des services que l'attitude des personnes au sein de l'entreprise. De plus, la maintenance prédictive, pour être efficace, doit être aussi étendue que possible : équiper des parties individuelles de l'installation avec la nouvelle technologie est, à long terme, beaucoup moins utile qu'une solution pour l'ensemble de l'installation, qui peut, par ailleurs, établir des liens entre les différentes parties de la machine ou les processus de production.
La maintenance prédictive est une réelle occasion pour les entreprises d'améliorer leur efficacité, d'augmenter leurs bénéfices et de rester compétitives. Cette opportunité repose sur des profils qui, au sein des entreprises, sortent des sentiers battus, créent de nouveaux flux de travail et, tout comme leurs modèles d'apprentissage automatique, apprennent en permanence. Pour faire avancer les projets, ils doivent bien sûr s’appuyer sur l’expérience des spécialistes et des ingénieurs de la maintenance qui savent identifier les données importantes et apporter les corrélations pertinentes. Ces derniers sont plus que le bras exécutant de la maintenance, ils sont les moteurs du changement de paradigme.