En affectant d’emblée les moyens nécessaires à une collecte et une exploitation précises de ses datas, chaque entreprise pourrait optimiser ses ressources et ses performances.
Définition de la maintenance curative (corrective)
La maintenance curative consiste à assurer la réparation de ses équipements une fois la panne décelée. Néanmoins, cette technique se révèle de moins en moins rentable pour les entreprises. Production stoppée ou ralentie, coûts élevés de réparation qui auraient pu être évités… privilégier uniquement une maintenance curative sollicite plus fortement les ressources financières et humaines de l’entreprise.
Définition de la maintenance préventive
La maintenance préventive consiste à entretenir ses équipements d’entreprise à intervalles réguliers (inspection, nettoyage, changement de pièces, analyse de fluides…) quand la machine est encore en état de marche pour éviter les pannes graves. Réaliser des actes répétés de maintenance préventive permettra à l’entreprise de réduire considérablement le nombre de pannes et donc de minimiser les coûts liés aux actes de maintenance curative.
Quid de la maintenance prédictive ?
La maintenance prédictive consiste quant à elle à prédire les pannes avant même qu’elles n’arrivent en analysant un historique de données annonciatrices de dysfonctionnement. Elle permet d’émettre un risque basé sur l’observation de données provenant de plusieurs sources (capteurs, IOT, GMAO…).
Le but ? Prévoir et éviter autant que possible une nouvelle panne qui nuirait au bon fonctionnement de l’entreprise. La maintenance prédictive permet donc d’éviter que la panne ne se produise et qu’une réparation ne soit nécessaire. Certaines pannes sont en effet très coûteuses et nuisent fortement à la productivité et à la rentabilité de l’entreprise à court et moyen terme.
Quels sont ses avantages ?
Là où la maintenance curative implique d’importantes interventions coûteuses à chaque panne grave, la maintenance prédictive peut permettre à l’entreprise :
- D’accroître la durée de vie de ses équipements
- De limiter tout risque de pannes graves
- D’éviter l’arrêt de production non planifié
- De supprimer les actes coûteux liés à la réparation de pannes graves
- De planifier les actes de maintenance préventive
L’analyse des données permet donc de détecter les facteurs de probabilité d’un défaut mais aussi de prévoir l’entretien de la machine concernée. Les informations récoltées grâce aux données aident à la prise de décisions. La maintenance prédictive permet le bon acte de maintenance au bon moment pour limiter les pannes et optimiser ses ressources.
L’utilisation de la data pour la maintenance prédictive
En collectant et recoupant vos données grâce à des algorithmes mathématiques, un data scientist est capable d’établir des modèles prédictifs précis concernant l’évolution des composants de vos équipements (courbes d’évolution de la probabilité comme du seuil de défaillance…). Quand vos machines seront-elles le plus susceptibles de faire face à un dysfonctionnement ? Quand programmer vos actes de maintenance prédictive dans le temps ?
Collecter un maximum de données sur l’utilisation et l’évolution de vos équipements n’a jamais semblé aussi important. Les prévisions de fiabilité réalisées par le data scientist vous permettent d’optimiser considérablement vos ressources humaines et financières.
L’approche de Saagie
La plateforme Saagie vous permet de déceler les points faibles et d’amélioration de vos équipements et de mener les bonnes actions avant que ceux-ci n’entraînent une avarie néfaste pour votre entreprise.
Comment ? En collectant les données provenant de diverses sources dans un premier temps: IoT, capteurs, GMAO… et en les stockant dans un lac de données.
Puis, en phase d’exploitation et d’analyse de vos datas, la plateforme Saagie vous permet de tirer parti d’une série d’algorithmes créés sur-mesure. Ceux-ci seront utiles aux datas scientists afin de définir des modèles prédictifs efficaces, et ainsi assurer sereinement votre maintenance prédictive. Finalement grâce à Saagie, vous réduisez facilement et efficacement les délais de réparation de vos appareils, et préservez vos ressources humaines et financières.
