Un moteur industriel qui alimente une chaîne de production principale tombe rarement en panne sans signe avant-coureur. Quelques jours avant la défaillance d’un roulement, la machine émet de faibles microvibrations et présente des pointes de chaleur localisées. Pour un opérateur sur le plancher de production, l’équipement semble fonctionner normalement. Mais des capteurs intelligents reliés à un logiciel d’entretien prédictif détectent ces signes précurseurs bien avant que la friction n’interrompe la production.
Les bris de machine imprévus créent immédiatement des goulots d’étranglement opérationnels. Les réparations d’urgence entraînent des coûts élevés, mais les arrêts prolongés se traduisent souvent par des pertes financières beaucoup plus importantes. Lorsque la production s’arrête, les échéances d’expédition non respectées et les stocks devenus inutilisables s’accumulent rapidement. L’assurance des biens et l’assurance couvrant les interruptions d’activité peuvent compenser les pertes financières directes, mais elles ne suffisent pas à rétablir un contrat annulé ni à regagner un client passé à la concurrence.
L’intégration de l’IA à un programme éprouvé d’entretien préventif offre aux directeurs d’usine un moyen direct de détecter la détérioration des équipements avant qu’un bris de machine ne survienne.
Repérer des tendances dans les données d’entretien historiques
De nombreuses entreprises utilisent déjà un système informatisé de gestion de l’entretien ou un logiciel de gestion des actifs. Ces plateformes consignent les bons de travail, les inspections de routine et les réparations antérieures. Pourtant, des milliers de données historiques demeurent souvent inexploitées dans les systèmes numériques.
Les logiciels alimentés par l’IA peuvent analyser ces vastes ensembles de données afin de déceler des problèmes récurrents dans vos installations, notamment à partir des bons de travail, des notes des techniciens et des historiques d’entretien. Dans les activités municipales ou les complexes comprenant plusieurs bâtiments, les algorithmes examinent les registres de réparations antérieures pour repérer les équipements qui tombent fréquemment en panne dans certaines conditions. La détection précoce de ces tendances permet aux équipes d’entretien de régler les problèmes d’équipement sous-jacents avant qu’une défaillance majeure ne se produise.
Connecter des capteurs à un logiciel d’analyse prédictive
L’entretien prédictif devient beaucoup plus efficace lorsque le logiciel est directement relié à des dispositifs de surveillance de l’Internet des objets. Les dispositifs de surveillance continue suivent en temps réel des indicateurs clés de l’équipement, notamment :
- les niveaux de vibration des moteurs et des réducteurs;
- les variations de température des composants électriques;
- les baisses de pression et les variations du débit des fluides;
- la consommation de courant électrique et le nombre total d’heures de fonctionnement.
Lorsqu’un capteur détecte un mode de fonctionnement inhabituel, le système informe l’équipe technique afin qu’elle procède à une vérification. Cette alerte précoce permet au personnel de planifier les réparations correctives pendant les périodes d’entretien prévues et d’éviter les interruptions imprévues durant les quarts de production de pointe.
Choisir une technologie à la mesure de votre installation
L’investissement dans un logiciel d’analyse prédictive exige une évaluation réaliste de l’envergure de vos opérations. Les solutions les plus avancées ne conviennent pas nécessairement à toutes les entreprises.
Si vous exploitez une installation de petite taille dotée d’équipements relativement simples, des registres d’entretien préventif ou même des feuilles de calcul peuvent suffire à gérer efficacement les risques. L’essentiel est de maintenir un programme d’inspection rigoureux et constant.
En revanche, si vous gérez des installations complexes, comme des entrepôts frigorifiques ou des usines de transformation alimentaire, une seule défaillance peut entraîner la perte de stocks de grande valeur. Dans les environnements à risque élevé, l’adoption d’un système informatisé de gestion de l’entretien doté de fonctions d’analyse prédictive aide à prévenir d’importantes perturbations opérationnelles.
Laisser des techniciens qualifiés gérer la situation
Les logiciels d’analyse prédictive sont des outils de diagnostic. Ils ne remplacent ni l’expertise du personnel d’entretien, ni les recommandations du fabricant d’origine de l’équipement, ni les essais physiques réguliers. Les algorithmes dépendent entièrement de l’exactitude des données qui leur sont fournies. Un capteur mal étalonné ou un modèle prédictif imparfait peut ne pas détecter une défaillance naissante.
Une stratégie d’entretien complète combine des logiciels intelligents à des méthodes éprouvées d’essai et d’inspection, notamment :
- la thermographie infrarouge pour repérer les points chauds dans les systèmes électriques;
- l’analyse de l’huile pour déceler l’usure interne des engrenages;
- les vérifications électriques et mécaniques de routine;
- les inspections visuelles effectuées par du personnel qualifié.
En utilisant ces outils pour surveiller vos équipements les plus critiques, comme les transformateurs, les appareillages de commutation, les chaudières, les refroidisseurs et les pompes principales, vous concentrez vos ressources d’entretien sur les équipements dont la défaillance aurait les conséquences les plus importantes pour votre entreprise.
Comptez sur l’équipe des SGRA d’Aviva pour des conseils pratiques en gestion des risques
La mise en place d’un programme d’entretien fiable commence par une bonne compréhension des risques liés à votre équipement. Que vous souhaitiez numériser vos registres papier ou revoir les procédures d’entretien préventif de votre installation, l’équipe des Solutions de gestion des risques d’Aviva est là pour vous accompagner.
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