La meilleure solution d’intelligence artificielle pour la maintenance prédictive
La méthode de maintenance prédictive modifie l’industrie traditionnelle en changeant les méthodes de maintenance des équipements pour les rendre plus proactives et plus efficaces. L’intelligence artificielle est au cœur de ce changement et est de plus en plus utilisée pour prévoir les pannes d’équipement avant qu’elles ne se produisent. Cette évolution est non seulement efficace sur le plan opérationnel, mais elle permet également de réduire considérablement les temps d’arrêt et les coûts de maintenance.
Les solutions d’intelligence artificielle fournissent des informations très précieuses sur les performances des différents actifs, qui peuvent être utilisées pour prendre des décisions fondées sur des données. Ces informations apporteront un soutien important aux stratégies de maintenance à long terme, en tenant compte de l’efficacité opérationnelle de l’entreprise dans son ensemble.
Nous aborderons l’entrée dans le monde de la maintenance prédictive pilotée par l’intelligence artificielle, nous explorerons les meilleures solutions disponibles à cet effet et nous délimiterons leur impact profond sur diverses industries.
À propos des solutions d’intelligence artificielle pour la maintenance prédictive
La maintenance prédictive est un concept qui implique l’utilisation d’algorithmes basés sur des données et de modèles d’apprentissage automatique pour prédire la maintenance lorsqu’une défaillance de l’équipement pourrait se produire, permettant ainsi des actions de maintenance en temps opportun. Les solutions d’intelligence artificielle pour la maintenance prédictive analysent donc les données volumineuses collectées à partir de capteurs, d’enregistrements historiques et de journaux opérationnels afin d’identifier les schémas et les anomalies qui précèdent une défaillance de l’équipement.
Les systèmes de maintenance prédictive basés sur l’intelligence artificielle utilisent pleinement l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond et d’autres techniques d’analyse de données pour élaborer des modèles prédictifs. Ces modèles apprennent à partir des données historiques les signatures des pannes imminentes. Après l’entraînement, ils surveillent en permanence les données en temps réel pour détecter les écarts par rapport aux conditions de fonctionnement normales, fournissant ainsi une alerte précoce et des informations exploitables.
Meilleures solutions d’intelligence artificielle pour la maintenance prédictive
IBM Maximo APM
Maximo APM est l’une de ces solutions de gestion des actifs de l’entreprise et de maintenance prédictive d’IBM qui utilise des technologies avancées comme l’intelligence artificielle et l’IoT. Cet outil peut analyser les données générées par les capteurs, les enregistrements opérationnels et les conditions environnementales dans une zone d’intérêt grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique et donner des indications exploitables pour prévenir les défaillances. La plateforme prend en charge la surveillance à distance, la détection des anomalies, les alertes en temps réel et d’autres facilités de ce type pour que les équipes de maintenance agissent rapidement.
GE Digital Predix
La plateforme Predix de GE Digital est une plateforme axée sur l’industrie et dotée de fonctions de maintenance prédictive très robustes. Elle utilise l’analyse avancée et l’apprentissage automatique pour traiter les données provenant des capteurs et de l’équipement industriel afin de signaler la possibilité d’une défaillance et de fournir un calendrier de maintenance optimisé pour de telles éventualités. L’infrastructure basée sur le cloud permet à Predix d’évoluer et de s’adapter en fonction des besoins, ce qui le rend idéal pour les industries liées à la fabrication, à l’énergie et au transport.
Siemens MindSphere
Siemens MindSphere est une plateforme IoT industrielle qui regroupe des solutions de maintenance prédictive basées sur l’intelligence artificielle. Elle collecte des données à partir d’appareils connectés et analyse ces informations pour permettre l’analyse prédictive et la surveillance des conditions. Grâce à son architecture ouverte, une intégration transparente avec différentes applications industrielles est réalisée, offrant une vue de la performance holistique des actifs et facilitant ainsi les stratégies proactives de maintenance.
Uptake
Uptake est l’un des plus grands fournisseurs de solutions de maintenance prédictive basées sur l’intelligence artificielle. La plateforme de l’entreprise utilise l’apprentissage automatique et l’analyse de données pour prévoir les défaillances des équipements. La solution d’Uptake est indépendante du secteur et trouve des applications dans des secteurs tels que l’industrie manufacturière, l’exploitation minière et les transports. Elle fournit des informations en temps réel et des recommandations exploitables dans une interface conviviale pour une meilleure prise de décision.
Microsoft Azure IoT Central
Intégrant des capacités d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique, Microsoft Azure IoT Central est une plateforme IoT entièrement gérée pour la maintenance prédictive. Elle aide les organisations dans la connexion, la surveillance et l’analyse des données de leurs actifs pour prédire les défaillances et faire émerger les meilleurs programmes de maintenance. Azure IoT Central bénéficie d’une grande facilité d’utilisation et d’une grande flexibilité grâce à son intégration avec d’autres services Microsoft.
En quoi la maintenance prédictive est-elle utile ?
Voici quelques-uns des principaux avantages de la maintenance prédictive pilotée par l’intelligence artificielle :
Réduction des temps d’arrêt
Les solutions d’intelligence artificielle anticipent les défaillances avant qu’elles ne se produisent, réduisant ainsi les temps d’arrêt non planifiés et augmentant le temps de fonctionnement de l’équipement. Il en résulte une augmentation de la productivité et de l’efficacité.
Réduction des coûts
La maintenance prédictive facilite l’identification précoce des problèmes, évitant ainsi des réparations et des remplacements coûteux, et planifie la maintenance de manière optimale afin de réduire les coûts de main-d’œuvre et toutes les autres activités qui y sont associées.
Prolongation de la durée de vie des équipements
Cela signifie donc une augmentation de la durée de vie grâce à une surveillance périodique et à des interventions de maintenance opportunes qui permettent à l’équipement de prolonger sa durée de vie afin d’obtenir un retour sur investissement maximal et de retarder les dépenses d’investissement pour de nouveaux actifs.
Amélioration de la sécurité
La maintenance prédictive garantit le fonctionnement de l’équipement dans le respect des paramètres de sécurité, réduisant ainsi les risques d’accident sur le lieu de travail. La détection précoce des défaillances imminentes permet d’éviter les situations dangereuses.
Évolutivité
Grâce aux solutions de maintenance prédictive basées sur l’intelligence artificielle, il est possible de mettre à l’échelle différents actifs sur différents sites – elles conviennent donc parfaitement à des organisations de toutes tailles et de tous secteurs. Les plateformes basées sur le cloud rendent les opérations flexibles et faciles à déployer.
En conclusion
La maintenance prédictive basée sur l’intelligence artificielle s’impose rapidement comme la pierre angulaire de toute stratégie de maintenance industrielle – une stratégie qui se traduit par des gains d’efficacité inimaginables, une réduction des coûts et une fiabilité accrue des opérations. Ces solutions prévoient les pannes d’équipement avant qu’elles ne se produisent, ce qui permet de mettre en place des stratégies de maintenance proactives grâce à des algorithmes sophistiqués et à une analyse avancée des données en temps réel. Qu’il s’agisse d’IBM Maximo, équipé d’une solution de maintenance prédictive APM, de Predix de GE Digital, de MindSphere, d’Uptake ou de Microsoft Azure IoT Central, tous ont pris la tête de ce changement technologique en proposant des plateformes d’IdO industriel véritablement complètes et évolutives.
À mesure que les industries continuent d’accueillir la maintenance prédictive pilotée par l’intelligence artificielle, elles obtiendront de meilleures performances de leurs actifs, moins de temps d’arrêt et une sécurité accrue. L’avenir de la maintenance consiste à exploiter l’intelligence artificielle dans son pouvoir de prédiction, de prévention et d’optimisation pour une performance optimale de l’équipement ainsi que pour la réalisation des objectifs opérationnels de l’organisation avec le moins de perturbations possibles.
