Accueil Usines et Technologies Optimisation Maintenance prévisionnelle : prévoir, anticiper ou prédire ?

Maintenance prévisionnelle : prévoir, anticiper ou prédire ?

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Que met-on réellement derrière le terme de maintenance prévisionnelle ou « prédictive » ?

Faut-il vraiment chercher à prévoir la date de défaillance d'une machine ou d'un composant ? Est-ce seulement possible ?
En tant que scientifiques et spécialistes de l'analyse vibratoire depuis plus de trente ans, nous savons à quel point cela est complexe et pensons que l'enjeu de la maintenance prévisionnelle est ailleurs. Explications.

On prévoit en s'appuyant sur la statistique et les probabilités

Toute prévision s'appuie sur des méthodes statistiques et des calculs de probabilité. Cela signifie :

  1. qu'une bonne prévision nécessite un nombre important de données
  2. qu'une prévision n'est jamais une certitude.

Chercher à prévoir la date de défaillance d'une machine ou d'un composant impliquerait donc dans un premier temps d'accepter de laisser les machines tomber en panne pour intégrer le plus de pannes possible au modèle statistique d'analyse, puis d'utiliser ce modèle pour calculer une date théorique de défaillance. Tout en sachant que quelle que soit la fiabilité du modèle, cette date comportera toujours une marge d'erreur et que dans le cas des équipements industriels elle risque finalement d'être élevée, car chaque machine est plus ou moins un cas à part.

Cette approche est beaucoup trop coûteuse et risquée pour être acceptable.

On anticipe pour se laisser du temps

À la prévision nous préférons l'anticipation, en associant des méthodes conditionnelles et des méthodes prévisionnelles, et en privilégiant la pertinence ainsi que la fiabilité du diagnostic.

Nous créons nos algorithmes de diagnostic automatique pour que les équipes de maintenance puissent n'être alertées que lorsqu'une machine présente réellement un défaut, mais suffisamment tôt pour planifier sereinement les réparations.

Notre objectif n'est pas tant de prévoir l'issue (occurrence de la panne) que d'identifier le plus tôt possible l'élément déclencheur. De cette manière, nous allongeons l'intervalle de temps entre le diagnostic et l'atteinte du niveau critique et offrons plus de délai pour réaliser l'intervention.

On prédit par intuition :

Prédire c'est annoncer un événement par intuition ou prémonition, sans preuves réelles, là ou prévoir est penser d'après certaines données qu'un fait futur est très probable. On comprend pourquoi la norme NF EN 13306 ne reconnaît pas le terme de maintenance prédictive.

Pourtant, avec le développement de l'intelligence artificielle (et notamment du machine learning non supervisé), il est possible de « lire » dans une masse de données des indices disparates qui pris isolément n'attirent pas l'attention mais rapprochés les uns des autres « révèlent » un problème.

Les prochaines générations d'algorithmes permettront de doter les outils de diagnostic automatique de cette part d'intuition que les spécialistes expérimentés mettent parfois en oeuvre pour résoudre des problèmes complexes. Leurs prédictions nous permettront d'étendre le champ de nos prévisions.

Pour en savoir plus, lire notre article : Comment l'intelligence artificielle fait-elle progresser l'analyse vibratoire ?

Nous voyons la maintenance prévisionnelle comme une science de la détection des signaux faibles et de l'extrapolation des courbes de tendances au service du diagnostic, et non comme une méthode de calcul probabiliste d'un calendrier d'entretien. Et vous ?

Source : One Prod

 

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