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Afin de détecter et gérer au mieux les défaillances machines, les entreprises investissent de plus en plus dans les technologies de maintenance prédictive
Les temps d’arrêt imprévus des machines coûtent cher à l’industrie et rallongent les temps de récupération d’urgence. De plus, il est toujours difficile de planifier les plans de maintenance afin de se situer au mieux entre maintenance curative et maintenance réactive. C’est pour cela que les entreprises se tournent vers la maintenance prédictive, comme le rapporte le fournisseur spécialisé ServiceMax de GE Digital.
L’étude commandée par ServiceMax comporte les caractéristiques suivantes :
- Différents secteurs sont représentés : production, énergie, transports, télécoms, distribution, etc.
- 4 pays sont couverts (Allemagne, France, Royaume-Uni, États-Unis)
- 82 % des entreprises interrogées ont fait face à des temps d’arrêt imprévus de leurs machines au cours des trois dernières années
- 46% des arrêts imprévus sont liés à des défaillances du matériel
- 40% à un incident logiciel
- (L’erreur humaine complète le pourcentage restant)
Cela représente, en moyenne 4 heures d’interruption et un coût de 2 millions de dollars. La production, l’IT et les services clients restent les services les plus impactés.
Maintenance Prédictive
Le monde de l’industrie dépend de plus en plus des machines, cependant la performance de ces actifs n’a pas toujours été suivie de la même façon. Ainsi, 70% des répondants disent ne pas savoir exactement quand leurs équipements doivent être maintenus ou mis à niveau…
Néanmoins, le vent tourne et l’étude montre que les entreprises sont davantage prêtes à investir dans des solutions spécifiques. Des technologies embarquant une intelligence artificielle (IA) capable de mieux anticiper les défaillances techniques ou avaries que l’humain. Se passer de tout arrêt imprévu est une priorité très élevée, voire l’objectif principal du choix de ces technologies.
Pour atteindre cet objectif, certains prévoient d’investir dans une « copie numérique » (digital twin en anglais c’est à dire un dispositif similaire à un opérateur de maintenance susceptible de prendre les décisions qui s’imposent à la place d’un humain) avec des capacités de maintenance prédictive et d’IA. Ce qui aiderait à prévenir les défaillances majeures de l’infrastructure dont ils ont la charge.
En conclusion, le secteur de l’industrie a la volonté de passer d’une maintenance réactive à une maintenance préventive , voire à une maintenance proactive. Toujours est-il que des questions d’éthiques restent en suspens en ce qui concerne de laisser la volonté d’une machine prendre des décisions à la place de l’Homme.
