D’une démarche préventive à une démarche prédictive
Pour une chaîne de production opérationnelle, il est essentiel que les opérations de maintenance soient réalisées de manière satisfaisante.
Différents types de maintenance sont à répertorier. Pendant des années, les industriels privilégiaient une maintenance curative ou préventive.
Ce type de maintenance consiste à réaliser les mesures à posteriori sur des machines déjà dysfonctionnelles.
La disponibilité croissante dans la plupart des secteurs d’activités de données brutes, appelées Big Data, a poussé les industriels à développer un nouveau type de maintenance : la maintenance prédictive.
L’essor rapide de la maintenance prédictive
L’objectif de la maintenance prédictive est de prédire les pannes des systèmes en observant continuellement leur état, afin de planifier à l’avance les actions de maintenances.
Ces modèles prédictifs sont développés grâce à l’analyse de l’historique de la machine.
En d’autres termes, il s’agit de déduire d’un grand nombre de mesures passées une prévision sur la nature, la localisation et la date probable de survenue de la défaillance, afin d’adopter avant l’incident les actions correctives appropriées puis d’automatiser ces actions.
Le rôle de l’intelligence artificielle dans la maintenance prédictive
Le Machine Learning, appelé en français apprentissage automatique, est un ensemble d’algorithmes qui permet de recevoir et d’analyser des données à grande échelle.
En déduisant des relations de causalités après l’analyse de l’historique des machines-outils, le Machine Learning permet de faire des prévisions intelligentes.
Le Machine Learning permet donc la réalisation de la maintenance prédictive en déclenchant une intervention technique.
Maintenance prédictive : véritable gain pour l’industrie
Le développement du Machine Learning représente, à long terme, un véritable gain pour les entreprises.
C’est un outil majeur d’amélioration en entreprises puisqu’il est souvent synonyme de réduction des coûts, performance des équipements, amélioration de la satisfaction client et de la supply chain.
La mise en place de la maintenance prédictive
Avant de mettre en place un plan de maintenance prédictive, il faut être conscient de ses aboutissants.
La mise en place du Machine Learning pour une maintenance prédictive est souvent couteuse et représente donc un investissement important.
Plusieurs mois, voire plusieurs années, sont parfois nécessaires pour appréhender des données.
En revanche, le Machine Learning et ses dérivées, comme par exemple le Deep Learning, sont responsables de brillantes innovations industrielles.
Les algorhitmes de Machine Learning et de l’IA dans l’Usine 4.0
Le Machine Learning et l’lntelligence Artificielle jouent un rôle non négligeable dans le développement de l’Usine du futur.
L’analyse prédictive de ces algorithmes est utilisée non seulement dans la Maintenance, mais aussi dans la Logistique.
Notamment, Zozio utilise ces algorithmes de l’AI et de Machine Learning afin d’optimiser les flux en temps réel en créant un véritable Assistant de navigation.
Conclusion
Le Machine Learning est désormais considéré comme un outil clé, et même indispensable, pour une maintenance prédictive efficace.
La prise en compte de la chronologie des événements passés pour prédire des événements futurs se place ainsi comme un levier de performance des industriels qui, grâce à des algorithmes solides, sont encore mieux équipés pour une amélioration continue.
Grâce à l’analyse prédictive de nos algorithmes de Machine Learning et de l’IA, nos clients sont proactifs face aux imprévus, ce qui leur permet d’éviter toute rupture de stock et de mieux gérer les dates de livraison.
Bastien Triclot, co-fondateur et CEO de Zozio
Ecrit par Emma Guignard
