Les défis de la maintenance prévisionnelle

Dans le paysage complexe de l'industrie 4.0, la maintenance préventive évolue rapidement avec l’arrivée de technologies avancées. Cependant, elle fait face à de nombreux défis.

Le premier est la collecte massive de données provenant de capteurs IoT et de machines connectées. Fastidieuse, cette collecte entraîne un volume souvent écrasant d'informations à traiter (taux de panne, récurrence de panne, taux de rendement des machines…).

Deuxièmement, le manque d’interopérabilité des systèmes constitue un obstacle majeur. Les infrastructures hétérogènes des entreprises rendent souvent difficile l'intégration des technologies de maintenance prévisionnelle.

Enfin, la nécessité de garantir la fiabilité des prévisions demeure un enjeu crucial. Elles doivent être constamment affinées pour s'adapter aux changements de conditions opérationnelles. Cela nécessite une attention continue pour éviter les fausses alertes et optimiser les performances des actifs. En relevant avec succès ces trois défis, les entreprises peuvent faire de la maintenance prévisionnelle un levier de compétitivité.

Des synergies pour anticiper

Dans un environnement industriel 4.0, l'intégration de la BI et de la GMAO propulse l'efficacité opérationnelle vers de nouveaux sommets. Cette alliance offre une visibilité accrue sur les performances des actifs grâce aux analyses réalisées sur les données récoltées. Les entreprises dépassent ainsi la simple maintenance réactive, prévoyant les défaillances potentielles et optimisant les plannings de maintenance. Cette approche proactive réduit les temps d'arrêt non planifiés, améliorant la disponibilité des équipements.

En outre, la BI favorise la compréhension globale des données de maintenance. Les dashboards et analyses générés alimentent la planification stratégique, permettant aux organisations de prévoir les investissements futurs.

Grâce à l’union de la BI et la GMAO les entreprises surpassent le simple suivi des actifs. Cette association contribue à une transformation digitale globale, où la prise de décision basée sur les données est un moteur de performance opérationnelle.

Prise de décision et gestion des actifs

L’intégration BI-GMAO offre une vision globale des opérations de maintenance, via un ensemble d'indicateurs précis. Ceux-ci facilitent la compréhension des temps d'arrêt imprévus et de l'utilisation des ressources. Mieux : ils aident à construire des plans d’amélioration et à suivre les progrès réalisés. Les analyses avancées permettent d'anticiper les besoins en ressources humaines et matérielles tout en prévoyant les coûts futurs.

En outre, la transparence accrue sur les données de maintenance fournies par la BI favorise la prise de décision. Les gestionnaires évaluent la performance des actifs, identifient les tendances et optimisent les processus, renforçant ainsi la rentabilité.

Par ailleurs, sur le temps long, la BI aide à analyser l’historique afin d’identifier les pannes et anomalies récurrentes. A terme, elle est capable de donner l’alerte lorsque des opérations de maintenance sont anormales.

Grâce à l’interprétation et l’analyse des indicateurs et tableaux fournis par la BI, les collaborateurs prennent des décisions éclairées. Ainsi, atteindre ce stade - de la prise de décision sur la base d'indicateurs fiabilisés - est un palier important dans le déploiement de l’Industrie 4.0. À l’avenir, les entreprises pourront aller plus loin : elles intégreront une part d’IA afin d’automatiser l’analyse d’énormes quantités de données issues de leurs outils de production et de leur SI : de quoi affiner leurs opérations de maintenance et leurs investissements avec encore plus de précision !

Par Guilhem Ayral, Consultant avant-vente au sein de Siveco Group