La maintenance des outils et des équipements est une gigantesque industrie d'envergure mondiale. En 2021, les entreprises et les organisations du monde entier ont dépensé 626 milliards de dollars en maintenance, réparations et opérations (MRO) et ce marché devrait encore croître pour atteindre près de 750 milliards de dollars dans les cinq prochaines années.
Bien que le secteur de la MRO ne fasse pas les gros titres aussi souvent que des domaines aussi attirants que l'aéronautique, l'automobile ou les énergies vertes, tous les secteurs de la planète en dépendent pour continuer à fonctionner. Avec l'arrivée de la maintenance prédictive de l'IoT et de l'apprentissage machine, le secteur de la MRO connaît une renaissance technologique et bénéficie d'efficacités opérationnelles jusqu'alors inédites.
Les avantages de la maintenance prédictive sont nombreux et les secteurs industriels les plus visibles du monde s'appuient déjà sur elle pour entretenir leurs systèmes et préserver leurs marges bénéficiaires.
Qu'est-ce que la maintenance prédictive ?
La maintenance prédictive est une méthodologie qui utilise la technologie pour recueillir des points de données sur l'historique d'utilisation et les modèles. Ces données peuvent indiquer à quel moment un événement de maintenance devrait survenir.
On utilise souvent l'analogie entre la maintenance et les prévisions météo pour montrer la différence entre les différentes versions de la maintenance. La maintenance traditionnelle revient quelque peu à acheter un parapluie chaque fois qu'il pleut. La maintenance préventive utilise des données d'historique pour savoir à quel moment il pleut d'habitude pour pouvoir n'acheter de parapluie que les jours où il a déjà plu.
La maintenance prédictive utilise l'apprentissage automatique pour recueillir des données utiles au fil du temps. Les modèles IA d'apprentissage automatique prédisent le moment auquel il va pleuvoir afin que votre parapluie soit déjà prêt.
La maintenance prédictive pour les bâtiments
L'entretien des espaces intérieurs est un aspect crucial de nos vies quotidiennes. Par exemple, des normes internationales de santé et de sécurité imposent que les espaces où se trouvent des êtres humains reçoivent des quantités spécifiques d'air frais et oxygéné pendant les périodes où ils sont occupés. Dans les endroits où les températures extérieures peuvent être extrêmes, les systèmes HVAC-R peuvent jouer un rôle essentiel pour préserver des conditions d'habitat confortables. Lorsque ces systèmes nécessitent une maintenance imprévue, cela peut avoir de sérieuses conséquences sur les conditions d'habitation ou de travail et occasionner une gêne pour les occupants des bâtiments.
Des solutions IoT de maintenance prédictive sont couramment déployées dans les systèmes HVAC-R et dans des applications similaires d'infrastructure des bâtiments. Ces solutions contiennent souvent de nombreux capteurs et sont déployées en masse dans toute l'installation, ce qui permet aux ingénieurs en bâtiment de détecter et de prédire des scénarios de maintenance, et donc d'en réduire les coûts d'exploitation directs et indirects.
Pour savoir comment les partenaires d'Arrow utilisent la maintenance prédictive pour réaliser des économies et renforcer la fiabilité des bâtiments en les rendant « intelligents », consultez cet article.
La maintenance prédictive dans l'industrie
En 2019, dernière année complète avant la pandémie, la production industrielle a atteint 2 300 milliards de dollars aux États-Unis. Dans l'économie mondiale, la fabrication est l'un des plus importants piliers de notre mode de vie moderne. Les technologies IoT de maintenance prédictive sont essentielles parce que toute amélioration de l'efficacité et de la fiabilité d'un process de fabrication contribue directement à l'économie mondiale.
Étant donné le coût élevé des actifs représentés par le matériel de fabrication (ainsi que le coût élevé et les délais liés à la maintenance de ces équipements), la fiabilité à long terme de ces actifs et la limitation de leurs pannes sont des paramètres essentiels de la productivité d'une entreprise et de la chaîne logistique mondiale.
Par exemple, Haas, un fournisseur de matériel industriel respecté dans le monde entier, a mis en place une technologie IoT de maintenance prédictive dans ces machines CNC. Si une machine CNC Haas était chargée de fabriquer du matériel pour un satellite d'importance stratégique et n'utilisait pas de technologie de maintenance prédictive, des temps d'arrêt imprévus pourraient stopper le calendrier de production de ce satellite et coûter éventuellement des millions de dollars à son constructeur.
Dans le secteur énergétique, qui peut être considéré comme un sous-ensemble du secteur industriel, la maintenance prédictive peut faire économiser des milliards de dollars par an aux producteurs d'énergie, ce qui influe directement sur le coût mondial des unités de carburant et d'électricité. Par exemple, Schlumberger a annoncé en 2016 un produit de maintenance prédictive qui pourrait faire économiser 30 millions de dollars à l'entreprise sur trois ans rien qu'en coûts directs de maintenance.
L'avenir de la maintenance prédictive
Les méthodologies de maintenance prédictive, encore balbutiantes, se retrouvent déjà dans un grand nombre de secteurs industriels mondiaux. À mesure que ces technologies se diversifieront et que les investissements nécessaires diminueront, de nouveaux secteurs adopteront ces méthodologies.
Dans le secteur automobile, il est vraisemblable que la maintenance prédictive ne sera pas limitée à la fabrication des véhicules, mais sera au contraire déployée à bord des voitures elles-mêmes. Plutôt que des vidanges d'huile soient programmées tous les 8 000 km, vous pourrez être averti lorsque votre voiture estimera qu'elle a besoin d'une révision ou d'un entretien quelconque en fonction des données reçues des capteurs ou des données de performances.
De même, les ascenseurs informeront les gestionnaires des bâtiments que leur pompe ou leur système de câbles nécessite vraisemblablement une révision, ce qui permettra de programmer des temps d'arrêt en dehors des heures de fonctionnement.
Malheureusement, le coût des technologies de maintenance prédictive reste prohibitif pour les petites entreprises et des gains d'efficacité restent encore à réaliser dans ces secteurs. Cependant, à mesure que les coûts de l'IA en périphérie continuent de baisser et que cette technologie devient plus intelligente et plus facile à former, ces petits secteurs connaîtront vraisemblablement une renaissance de même nature dans un futur très proche.