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Maintenance prédictive : comment l’IA automatise la maintenance des bâtiments

Une technicienne s’apprête a réparer quelque chose.

Les soins préventifs, c’est-à-dire les efforts pour prévenir une maladie avant de devoir la traiter, ne sont pas nouveaux. En effet, ils trouvent leur origine dans le grec ancien. Cependant, l’attention croissante portée à la compréhension du corps humain pour prévenir les maladies a permis de sauver des vies. Mais aussi de réduire les coûts des soins de santé. Les machines, qui tombent souvent en panne à cause d’erreurs évitables, peuvent également en bénéficier. En effet, notamment grâce aux technologies de maintenance prédictive. Les équipements des bâtiments dont nous dépendons au quotidien, tels que les systèmes d’entrée et de sécurité ou les ascenseurs, ne font pas exception.

À l’avenir, ces routines de maintenance peuvent permettre de réaliser d’énormes économies de temps et de ressources. Et ce, tout en réduisant les temps d’arrêt des systèmes ou le risque de blessures. D’ici 2025, la maintenance prédictive pourrait aider les entreprises à économiser 630 milliards de dollars, selon un rapport de McKinsey. Ils constituent déjà un élément crucial des bâtiments intelligents et peuvent être utilisés pour moderniser les plus anciens.

Voici en quoi la maintenance prédictive diffère de la maintenance traditionnelle, et comment se concrétisent exactement ses processus d’ajout de valeur.

Maintenance préventive contre maintenance prédictive : en quoi diffèrent-elles ?

Avant d’approfondir la manière dont l’IA peut aider les machines à fonctionner efficacement, il est important de ne pas confondre les routines de la maintenance préventive et prédictive. Les deux ont le même objectif. En effet, c’est de tirer le meilleur parti des caractéristiques d’une machine en assurant son bon fonctionnement le plus longtemps possible.

La maintenance préventive est le processus qui consiste à effectuer une maintenance régulière sur un équipement. Et ce, pendant qu’il fonctionne encore afin de prévenir tout risque de défaillance. Cette approche proactive implique généralement l’examen régulier des performances d’une machine. Mais aussi des ajustements numériques ou analogiques, le nettoyage, la lubrification ou encore les réparations. Ainsi que le remplacement ou la mise à jour des pièces nécessaires.

L’objectif de la maintenance préventive est d’augmenter la durée de vie des actifs en évitant les amortissements excessifs et les dépréciations ou les pannes intempestives. Toutefois, grâce à l’intelligence artificielle (IA) et à l’Internet des objets (IoT), une nouvelle méthode de maintenance renforce encore cet objectif et le rend beaucoup plus facile à atteindre.

Connue sous le nom de maintenance prédictive, cette technique peut utiliser l’IA pour collecter, analyser et utiliser des données provenant de diverses sources de fabrication comme des machines, des capteurs ou des interrupteurs. Les algorithmes intelligents aident les techniciens à comprendre tout risque d’erreur ou de défaillance avant qu’ils ne se produisent. Comme le nom de « maintenance prédictive » l’indique, l’IA et les algorithmes peuvent être utilisés pour prédire les défaillances des composants.

En d’autres termes, la maintenance prédictive est effectuée en cas de besoin. Tandis que la maintenance préventive consiste à effectuer les travaux selon un calendrier précis, qu’ils soient nécessaires ou non. Si la maintenance prédictive basée sur les données et l’IA est en fin de compte une méthodologie de nature préventive, elle peut aller au-delà du contrôle annuel et manuel d’une machine.

Comment se déroule le processus de la maintenance prédictive ?

Un technicien s’apprête a réparer une porte automatique

Grâce à l’IA, la direction peut toujours disposer d’informations précises sur l’état de fonctionnement de toute machine ou équipement. Ainsi, l’IA dans la maintenance prédictive aide les entreprises à économiser de l’argent et des ressources. En effet, c’est le cas en adaptant les routines de maintenance aux besoins de chaque équipement, plutôt que de les forcer à suivre un calendrier rigide.

En fonction des spécifications et des besoins d’une machine, le déroulement de la maintenance prédictive comprend généralement plusieurs étapes.

  1. Acquisition de données
    Les technologies de l’IdO et du cloud joue un rôle important dans la facilité de réalisation de la maintenance prédictive. En effet, tout au long du cycle de vie d’une machine, les capteurs de l’IdO collectent toutes les données pertinentes et les stockent dans le nuage. Cela peut aller des conditions météorologiques aux données d’utilisation des équipements, en passant par les données saisies manuellement lors de l’inspection humaine.
  2. Analyse des données
    Une fois que les techniciens ou les gestionnaires des installations ont acquis des données pertinentes pour le bien-être et le bon fonctionnement de leurs actifs, il est temps de relier les points. Cependant, grâce à l’IA, il n’est pas nécessaire d’être un spécialiste des données pour le faire. En matière de maintenance prédictive, de nombreux outils d’IA aident les techniciens à faire des pronostics sur l’état de la machine.
  3. Évaluation de la santé des actifs
    Les outils d’évaluation de la santé des actifs analysent en permanence les données et évaluent la santé de l’actif. Cependant, si un besoin se fait sentir, l’IA peut faire des recommandations sur toute action requise pour le bien-être de l’actif. Pour de nombreux équipements ou machines, ces recommandations sont souvent des alertes qui précisent les mesures que les techniciens doivent prendre. Elles peuvent être aussi simples qu’une invitation à effectuer une mise à jour de logiciel ou à huiler certaines roues, ainsi que des réparations plus complexes.

Selon les systèmes de maintenance prédictive utilisés, il peut s’agir de notifications sur un écran visuel, d’alertes envoyées à une application mobile ou d’une autre méthode de retour d’information pour attirer l’attention du gestionnaire du système. Il est également possible d’intégrer la maintenance prédictive au BIM pour optimiser davantage le processus.

Ainsi, les techniciens ou les responsables des installations peuvent effectuer les mises à jour ou les réparations nécessaires pour maintenir la santé et le bien-être des machines tout en assurant la sécurité et l’efficacité à proximité.

L’automatisation est l’avenir de la maintenance

De l’industrie manufacturière à l’agriculture, il n’y a aucune industrie qui ne soit pas touchée par le processus d’automatisation en cours. La maintenance prédictive représente une formidable opportunité pour moderniser nos bâtiments et nous tenir au courant des changements technologiques et des exigences de sécurité avec un minimum d’interférences.

Des ascenseurs aux systèmes d’entrée, les équipements des bâtiments sur lesquels nous comptons pour la sécurité et la commodité sont prêts à faciliter une expérience encore plus fluide et sûre grâce à la maintenance prédictive.

Simon Chapman

Simon Chapman

Simon est un directeur commercial expérimenté, avec une formation technique. Dans son rôle de vice-président adjoint de l’activité «Service » au sein de dormakaba, il est responsable de son développement mondial. Avec son équipe, il met en place des processus et des méthodes pour améliorer la réponse aux besoins des clients.