La maintenance prédictive : la pièce maîtresse d'une production 4.0 efficace et durable ?
Dans le monde actuel de la production industrielle, où tout va très vite, les temps d'arrêt peuvent coûter très cher aux entreprises. À l'ère de l'industrie 4.0, quelles solutions sont possibles ?
Dans l'industrie, les pannes imprévues peuvent perturber la production et entraîner une augmentation des coûts et une baisse de la compétitivité sur le marché, estimé entre 3 et 8 % du chiffre d’affaires annuel pour une entreprise. Les stratégies de maintenance traditionnelles conduisent souvent soit à une maintenance insuffisante, provoquant des pannes, soit à une maintenance excessive, entraînant des pertes de temps et des coûts inutiles. Alors, la maintenance dite « prédictive » peut changer la donne. Elle permet d'atteindre un équilibre en effectuant la maintenance au moment et à l'endroit où elle est nécessaire. Cette approche ciblée et durable réduit la fréquence des interventions, diminue la consommation de pièces de rechange et minimise les coûts de main-d'œuvre, ce qui se traduit par une allocation plus efficace des ressources. Selon PwC, la maintenance prédictive réduit les coûts de maintenance de 12 %, améliore la disponibilité des machines de 9 % et prolonge leur durée de vie de 20 %. Comment la déployer pour en faire un levier stratégique ?
La maintenance prédictive : un levier stratégique sous exploité par les DSI ?
Les systèmes de maintenance modernes sont considérés comme essentiels dans l'industrie 4.0, car ils offrent efficacité, transparence et capacité à contrôler de manière proactive les processus de production. Ces systèmes ont un potentiel immense dans le domaine de la maintenance, notamment comme base pour la maintenance prédictive, puisqu’ils permettraient aux entreprises industrielles d’économiser des milliers d’heures de travail chaque année. Le marché français de la maintenance prédictive est estimé à plus de 2 milliards d’euros en 2025, avec une croissance annuelle moyenne de 20 %. Cependant dans la pratique, les progrès sont souvent en deçà des attentes, pourquoi ? L'une des principales raisons, à part le coût d’investissement, est que la numérisation des processus ne suffit pas à elle seule. Ce n'est que lorsque les entreprises collectent les données de maintenance pertinentes, de manière structurée, les évaluent en continu et les relient intelligemment, que la technologie devient un outil qui permet une véritable optimisation des processus et prend tout sens.
La maintenance prédictive ne se limite pas à des capteurs intelligents ou à des algorithmes avancés. Elle repose sur la capacité à relier en continu l’historique de maintenance, les données en temps réel, la consommation de pièces et les schémas de défaillance au sein d’une plateforme intégrée. Le principe des systèmes de maintenance modernes est simple : les installations et les processus réels sont entièrement enregistrés et cartographiés sous forme numérique dans une plateforme de données centrale. L'objectif n'est pas seulement de documenter les activités de maintenance, mais aussi de relier entre elles toutes les informations clés telles que l'historique de maintenance et les données actuelles des machines. Cette approche permet une vue d'ensemble fiable et basée sur des données d’états, de processus et de mesures. Mais c'est précisément là que réside le défi : un système de gestion de maintenance assisté par ordinateur (GMAO) ne peut atteindre son plein potentiel que si ces données sont disponibles de manière précise, complète et systématique.
La donnée : l'élément central des prévisions pour une industrie plus compétitive et durable
Tandis que la donnée est l’élément clé de la maintenance moderne, pour de nombreuses entreprises, savoir où elles se trouvent, en temps réel, est un défi de taille. Bien que de grandes quantités de données de maintenance soient désormais disponibles, elles sont souvent dispersées, non structurées ou obsolètes. Les informations sont conservées dans des systèmes isolés, enregistrées manuellement ou évaluées de manière sélective. En conséquence, la transformation digitale reste souvent inachevée. Pour faire de la maintenance un outil de contrôle efficace, il faut investir dans une plateforme cloud complète qui permet de connecter de manière intelligente toutes les sources de données pertinentes. Par exemple, l’utilisation d’une plateforme cloud holistique permet d’économiser en moyenne 3 400 heures de travail par an, tout en réduisant les temps d’arrêt et en optimisant l’allocation des ressources.
Ces plateformes enregistrent non seulement l'état actuel des systèmes, mais intègrent également l'historique de maintenance, les schémas d'erreurs, la consommation de matériaux et les plans de déploiement dans une structure de données cohérente. Elles standardisent les informations provenant de différentes sources, créent une base de données uniforme et la rendent systématiquement évaluable. Ce n'est que lorsque l'état des machines, les mesures prévues, la disponibilité des pièces de rechange et les ressources opérationnelles sont regroupés sur une plateforme centrale que le plein potentiel de la maintenance automatisée et numérique peut être exploité. La maintenance prédictive n'est alors plus une simple théorie, mais la pierre angulaire d’un processus de production efficace et résilient.
Loin d’être un gadget technologique, la maintenance prédictive s’impose comme une composante essentielle de l’industrie 4.0. Elle favorise non seulement la performance économique mais aussi la durabilité : prolongation de la durée de vie des équipements, réduction de la consommation de pièces et diminution des gaspillages énergétiques. Dans un contexte où la réindustrialisation et la compétitivité française sont au cœur des priorités, la maintenance prédictive offre une réponse concrète et mesurable et l'ignorer c’est accepter un déficit de compétitivité. Les entreprises qui sauront exploiter pleinement leurs données et investir dans des plateformes intégrées, feront de la maintenance non plus une charge, mais un atout stratégique pour une production à la fois plus efficace et plus durable.