Imaginer un avenir d'apprentissage automatique pour la maintenance prédictive
La maintenance prédictive est une approche basée sur les données pour la maintenance de vos équipements, actifs et bâtiments. Mise en œuvre efficacement, elle permet à vos équipes de maintenance d'anticiper les problèmes, ce qui se traduit par une productivité accrue et une réduction drastique des temps d'arrêt imprévus coûteux.
La maintenance prédictive n'est pas nouvelle. Cette approche gagne en popularité depuis plusieurs décennies. Aujourd'hui, les progrès de l'intelligence artificielle (IA) commencent déjà à propulser la maintenance prédictive à un niveau supérieur. Mais à terme, l'apprentissage automatique (ML) révolutionnera probablement la maintenance.
Qu'est-ce que la maintenance prédictive ?
La maintenance prédictive est une approche proactive de la maintenance en pleine croissance, qui combine la surveillance de l'état et l'analyse des données pour prédire (et aider à prévenir) les pannes avant qu'elles ne surviennent.
L'approche s'appuie sur des dispositifs de l'Internet industriel des objets (IIoT), tels que des capteurs de surveillance de l'état, pour collecter des données sur les changements dans les niveaux de vibration, le bruit et la température, autant d'indicateurs clés de l'état et des performances des actifs. La comparaison des données en temps réel avec l'historique de vos équipements permet aux équipes de maintenance d'identifier rapidement les premiers signes d'un problème.
Plus vous disposez de données, plus vous pouvez identifier précisément les défauts de vos équipements et les résoudre avant qu'ils ne s'aggravent. Grâce à des signes avant-coureurs, vos équipes de maintenance peuvent intervenir et effectuer les réparations nécessaires, comme le serrage ou le remplacement de composants desserrés ou usés.
Comment la maintenance prédictive réduit-elle les temps d’arrêt ?
La maintenance prédictive permet d'éliminer les pannes imprévues en résolvant proactivement les petits problèmes de maintenance avant qu'ils ne deviennent incontrôlables. Dans de nombreux cas, elle vous évite également les inspections manuelles, car la technologie surveille en permanence vos actifs pour détecter les signes de bon fonctionnement, transmet ces données en temps réel à vos équipes de maintenance et alerte le personnel de maintenance lorsqu'une intervention rapide est requise.
Aujourd’hui, l’intelligence artificielle promet déjà de faire maintenance prédictive Plus efficace, il aide les équipes à analyser les données d'état des machines et à formuler des recommandations pour maximiser leur disponibilité et optimiser les plannings de maintenance. Mais à l'avenir, l'apprentissage automatique pourrait offrir encore plus de possibilités.
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique pour la maintenance prédictive ?
L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle, qui permet aux ordinateurs d'imiter certains aspects de l'intelligence humaine. Il ne remplacera probablement jamais le cerveau humain, mais il est incroyablement puissant pour automatiser certaines tâches, notamment l'analyse rapide et précise de grands volumes de données. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont déjà opérationnels. exceller dans le raisonnement inductif, ou tirer des conclusions basées sur les performances passées. Ces capacités ne sont pas encore facilement disponibles, mais elles pourraient faire de l'apprentissage automatique un outil naturel pour les applications de maintenance prédictive.
En bref, les logiciels d'apprentissage automatique peuvent « lire » des montagnes de données très rapidement, bien plus vite qu'un humain. Ils peuvent ensuite organiser ces informations et identifier des tendances. Avec le temps et avec suffisamment de données, les algorithmes d'apprentissage automatique pourraient potentiellement produire des prédictions très précises à partir de ces données.
Qu'est-ce que cela signifie pour la maintenance prédictive ? Cela signifie qu'un jour, une fois que le logiciel aura collecté suffisamment de données sur les performances et les conditions de fonctionnement de base des machines, le machine learning pourra identifier automatiquement les vibrations, les bruits et/ou les températures indiquant qu'une pièce est proche de la panne et prédire quand l'équipement doit être réparé. L'apprentissage automatique a également la capacité de s'autocorriger et de s'améliorer continuellement. Du point de vue de la maintenance, cela signifierait que les prédictions de l'algorithme seraient réellement vérifiées. mieux et plus précis au fil du temps et à mesure que le logiciel continue de collecter et d'analyser les données de vos machines.
Comment l'apprentissage automatique pour la maintenance prédictive améliorera éventuellement vos machines
La maintenance prédictive comporte deux volets fondamentaux. Le premier est la surveillance de l'état, qui consiste à collecter en continu des données sur l'état de vos équipements. Le second est l'analyse des données, c'est-à-dire leur analyse pour identifier des indicateurs de santé et de performance de vos actifs.
Jusqu'à récemment, les techniciens devaient collecter manuellement les données d'état des machines, qui ne constituaient qu'un instantané à un moment précis. Les professionnels de la maintenance devaient ensuite les analyser et les interpréter. Aujourd'hui, les objets connectés peuvent collecter et transmettre ces données automatiquement, sans recourir à des méthodes manuelles et sources d'erreurs. Ensuite, les logiciels d'apprentissage automatique peuvent analyser les données et les exploiter pour établir des prévisions précises basées sur des conditions en temps réel.
L'apprentissage automatique est parfaitement adapté à la collecte de données via l'IoT. Grâce à cette technologie, les données peuvent être collectées en quantités plus importantes que jamais. Elle élimine également l'erreur humaine qui entravait auparavant leur stockage. Cependant, la gestion de ces données peut s'avérer complexe. De fait, de nombreuses entreprises modernes disposent de plus de données qu'elles ne savent en exploiter.
Les logiciels basés sur le Machine Learning résolvent ce problème. Les algorithmes de Machine Learning peuvent assimiler d'énormes quantités de données et les interpréter rapidement. Ils les utilisent pour proposer des solutions. analyse prescriptive, ou des informations basées sur les données dont vous avez besoin pour prédire avec succès les problèmes.
Se préparer à l'avenir de l'apprentissage automatique pour la maintenance prédictive
L'apprentissage automatique s'appuie sur les données pour réussir. Si vous envisagez d'utiliser le ML un jour, commencez par collecter des données en installant des capteurs pour surveiller l'évolution des niveaux de vibration, de température, de consommation électrique et de sortie audio de vos équipements.
L'apprentissage automatique est une technologie complexe, et sa mise en œuvre correcte nécessitera probablement encore un certain temps d'expertise. Il est important de collaborer avec un partenaire de confiance, expérimenté dans l'utilisation de la technologie ML et de la maintenance prédictive. À terme, la maintenance prédictive et l'apprentissage automatique pourraient éliminer les incertitudes liées à la maintenance, permettant ainsi aux équipes de bénéficier d'une disponibilité accrue et d'une productivité accrue tout au long des opérations.
