Quels sont les 5 principaux types de maintenance prédictive en 2024 ?
La maintenance prédictive permet de prévoir le moment où la maintenance doit être entreprise. Elle fait appel à la science des données et à l'analyse prédictive pour prédire quand un équipement ou une machine doit être programmé pour la maintenance avant que l'équipement n'atteigne un point de défaillance. La maintenance prédictive permet de s'assurer que les travaux de maintenance sont programmés à un moment considéré comme le plus pratique et le plus rentable. Elle vise également à garantir que la durée de vie de l'équipement est utilisée de manière optimale. Pour faire simple, la maintenance prédictive minimise la probabilité de panne d'un équipement.
La maintenance corrective est souvent mise en œuvre lorsqu'un défaut est identifié sur un équipement. Elle permet de s'assurer que l'équipement fonctionne à nouveau et qu'il peut fonctionner comme prévu. La maintenance corrective peut être planifiée ou non planifiée, selon qu'un plan de maintenance a été créé ou non. Lorsqu'une panne n'est pas prévue, les techniciens appliquent la maintenance corrective non planifiée. La maintenance corrective non planifiée peut être excessivement coûteuse par rapport à la maintenance corrective planifiée. En effet, la maintenance corrective non planifiée entraîne des coûts non budgétés.
Elle cherche à réduire la possibilité de panne d'un équipement et contribue à empêcher que de tels événements ne se produisent. Les équipes examinent normalement l'historique et les défaillances passées de l'équipement et veillent à ce que cela ne se reproduise pas. Ce faisant, elles peuvent identifier le délai dans lequel une panne probable pourrait se produire et empêcher que cela ne se reproduise. Ce type de maintenance peut être décrit comme planifié car il met en place des programmes de maintenance bien établis. La maintenance préventive peut être appliquée grâce à l'existence d'un système informatisé de gestion de la maintenance (GMAO). La GMAO est un outil essentiel que toute entreprise peut utiliser pour organiser son service de maintenance et assurer ainsi une productivité durable.
La maintenance basée sur le risque (RBM) vise à gérer les systèmes et les machines sensibles aux risques. Elle identifie la manière la plus rentable de distribuer les ressources afin de minimiser ou de réparer les risques. La maintenance basée sur le risque vise à protéger les employés, les employeurs et les actifs d'une entreprise. Elle propose des processus éprouvés et peu coûteux pour protéger la partie la plus exposée d'un équipement ou d'un système. Cela dit, la maintenance basée sur le risque a un impact positif sur l'entreprise, notamment en termes de rentabilité.
Il s'agit d'un type de maintenance prédictive qui s'appuie sur les données de capteurs, tels que les systèmes de surveillance des vibrations. Elle mesure l'état d'un équipement au fil du temps pendant qu'il est en fonctionnement. La maintenance n'est effectuée que lorsque l'ensemble des données de la maintenance prédictive indique que les performances ont diminué. Bien que la maintenance conditionnelle soit la plus compliquée parmi les autres types mentionnés, elle agit comme une mesure qui empêche les défaillances de se produire. Avec CBM, des contrôles réguliers de l'état sont nécessaires. Tout comme la RBM, la CBM est très rentable et permet aux entreprises d'économiser de l'argent.
C'est peut-être la maintenance prédictive la moins populaire de toutes. Elle se concentre sur les programmes fournis par les fabricants et non sur l'état de l'équipement réel. Ils se concentrent sur le programme en se basant sur leur connaissance des mécanismes de défaillance ainsi que sur le MTTF (mean time to failure) dont ils ont été témoins dans le passé. Que l'équipement soit ancien ou neuf, les risques de défaillance de cette maintenance sont soit plus élevés, soit plus faibles, en partant du principe que ce type de maintenance n'est appliqué qu'en fonction des élaborations du programme faites par les fabricants. Tout comme les autres types, la maintenance prédéterminée n'est pas parfaite et il n'y a aucune garantie qu'une pièce d'équipement ne tombera pas en panne.
1. Prévention des pannes d'électricité
2. Gestion des bâtiments
3. Industrie du pétrole et du gaz
4. Capteur de réfrigération
5. Entretien des aéronefs
La maintenance prédictive utilise des données historiques et en temps réel provenant de diverses parties de votre exploitation pour anticiper les problèmes futurs probables.
Il est essentiel d'analyser les données que la machine a déjà produites. Pour ce faire, il suffit de collecter et d'analyser une série d'ensembles de données clés provenant de la plupart des machines industrielles utilisées par de nombreux fabricants. Les données relatives au courant, au couple ou à la pression de la machine peuvent suffire à détecter les premiers signes de problèmes.
Un facteur clé dans la mise à l'échelle de la maintenance prédictive est de s'assurer que les algorithmes avec lesquels vous commencez peuvent être appliqués à n'importe quelle machine de n'importe quel fabricant. Au lieu de créer des algorithmes particuliers pour chaque machine, il est recommandé de commencer par des algorithmes communs et de leur permettre de s'améliorer avec le temps.
La mise à l'échelle des initiatives de maintenance prédictive à l'aide d'approches traditionnelles impliquerait d'employer davantage de scientifiques des données ou de recycler les ingénieurs avec un tout nouvel ensemble de compétences. Les progrès de l'I.A. signifient qu'il est désormais possible de collecter et d'analyser les données des machines à une échelle énorme augmentez. Les ordinateurs peuvent analyser automatiquement les données de dizaines de milliers de machines pour repérer les signes de défaillance d'une machine. De grandes quantités de ressources informatiques sont nécessaires pour faciliter le traitement des chiffres qu'exige ce type de surveillance à grande échelleaugmentez . L'informatique dématérialisée fournit cette puissance en fonction de la demande. Les initiatives qui ont fait leurs preuves sur une petite grappe de machines peuvent être rapidement étendues à plusieurs milliers d'autres.
La maintenance prédictive est extrêmement importante pour améliorer la maintenance globale d'un équipement ou d'une opération. Voici quelques-uns des avantages de la maintenance prédictive :
1. Il améliore la sécurité
2. It can also save lives. Predictive maintenance can be used in various industries including drone technology. Drones can be used to map power lines and networks. Machine learning analyses uses the images and recognises trees that are in danger of falling on the lines. <H6> 3. Through predictive maintenance, such trees can be removed or trimmed to reduce the risk.
4. Il maximise les heures de production
5. Il minimise également les pannes inattendues
6. Il rationalise les coûts de maintenance en réduisant les équipements, les coûts d'inventaire et la main-d'œuvre.
1. Il peut y avoir une mauvaise interprétation des données qui peut conduire à de fausses demandes de maintenance.
2. La maintenance prédictive peut avoir un effet négatif sur l'inspection physique et la maintenance des équipements.
3. Il est coûteux de mettre en place un système IoT complet avec des analyses, des coûts de transmission et des analyses.
4. La maintenance prédictive peut ne pas tenir compte d'informations contextuelles pertinentes, telles que les conditions météorologiques et la durée d'utilisation d'un équipement.
augmentez vos projets d'annotation numérique avec notre équipe hautement qualifiée force de travail. Accédez à notre service à la demande force de travail pour obtenir la meilleure qualité pour votre jeu de données annotation.
Nous disposons d'une large gamme de solutions et d'outils qui vous aideront à former vos algorithmes. Cliquez ci-dessous pour en savoir plus !