lundi 16 décembre 2024
Zéro panne, zéro stress : l’IA au service de la maintenance intelligente
Dans le secteur manufacturier, les temps d’arrêt représentent chaque année 647 milliards de dollars de pertes, selon la Société Internationale d’Automatisation. Les entreprises sont donc résolues à adopter une approche proactive pour mieux anticiper les défaillances et garantir une maintenance optimisée : l’intelligence artificielle s’impose alors comme un outil indispensable. Comment réussir une transition vers une maintenance 4.0 avec une stratégie d'IA efficace et durable ?
Le sacerdoce de la maintenance dans un monde qui n’attend pas
Les responsables de la maintenance et des méthodes font face à une pression grandissante : éviter les pannes, optimiser les performances des actifs, tout en s’adaptant à des environnements de plus en plus complexes. Pourtant, les moyens traditionnels peinent à suivre. Les techniciens expérimentés, qui portaient la mémoire des machines, sont rares. Le turnover, quant à lui, rend difficile le transfert de savoir-faire, laissant de nombreuses équipes désarmées face à des interventions critiques.
En parallèle, les tâches répétitives comme l’inspection visuelle et les rapports d’intervention mobilisent une part disproportionnée des ressources humaines. Des procédures longues et fastidieuses entraînent des risques d’erreurs et impactent directement la productivité et la qualité des opérations. Les erreurs de contrôle, même mineures, peuvent engendrer des pannes coûteuses ou des interruptions prolongées.
Et pourtant, l’évolution économique et concurrentielle ne laisse aucun répit. Les entreprises doivent garantir leur résilience opérationnelle dans un contexte où chaque panne ou retard coûte cher – non seulement en termes financiers, mais aussi en termes de réputation.
Maintenance 4.0 : une révolution portée par l’IoT, l’IA et la GMAO
La gestion de la maintenance assistée par ordinateur (GMAO) a toujours eu pour objectif de rationaliser et d’optimiser la maintenance industrielle. Pendant longtemps, elle a principalement permis d’améliorer le suivi et la traçabilité des interventions. Aujourd’hui, grâce aux solutions de nouvelle génération, il est possible de prévoir les opérations à mener.
Depuis quelques années déjà, l’Internet des objets (IoT) joue les premiers rôles dans cette transformation vers la maintenance 4.0 en permettant de collecter des données en temps réel sur l’état des équipements, leur environnement, et leurs performances. Couplée à une GMAO performante comme IBM Maximo, cette transformation permet de basculer vers une maintenance prédictive, loin des interventions purement correctives, souvent coûteuses.
Fini le temps où l’on courait après les pannes. Avec l’avènement de l’IA et du Machine Learning, les technologies deviennent auto-apprenantes. En s’appuyant sur les données transmises par les capteurs situés sur les machines, la solution de GMAO de dernière génération IBM Maximo crée des modèles de maintenance à partir des historiques et apprend à détecter et à reconnaître les événements conduisant à des pannes.
Le technicien reste le maître de son métier, mais l’automatisation intelligente agit comme un assistant capable d'effectuer certaines tâches répétitives et d'analyser des données complexes. Grâce à la centralisation des données et à des interfaces collaboratives intuitives, les équipes de maintenance gagnent rapidement en agilité. Pour accompagner les techniciens dans leurs interventions, les outils d’assistance s’enrichissent de tutoriels interactifs et de modèles prédictifs sans cesse actualisés.
Cette synergie homme-machine permet d’atteindre des objectifs ambitieux, comme la réduction des temps d’arrêt imprévus et l’amélioration continue de la performance des équipements.
Maximo Visual Inspection (MVI) : une IA prête à l'emploi pour la maintenance quotidienne
Parmi les innovations majeures d’IBM Maximo, Maximo Visual Inspection (MVI) révolutionne l’inspection visuelle, un processus encore trop souvent manuel, long et sujet à erreur. Là où l’automatisation des contrôles de qualité constituait un défi majeur en raison de l’étendue des vérifications, de la diversité des produits et/ou de la dispersion géographique des inspections, MVI simplifie ce processus en offrant aux équipes de contrôle qualité un accès facilité aux capacités avancées de vision par ordinateur de l’IA.
Le fonctionnement est simple et redoutablement efficace : avec une photo ou via une caméra connectée, MVI identifie instantanément les anomalies et défauts avec une précision remarquable. Le diagnostic basé sur des modèles prédictifs performants est transmis instantanément aux équipes de maintenance, permettant de déclencher une intervention ciblée avant qu’une défaillance majeure ne survienne.
Aucun besoin de coder ou de personnaliser un outil complexe : la vision par ordinateur de MVI est prête à l’emploi et utilisable sur supports mobiles. Les contrôles, auparavant longs et fastidieux, sont réalisés en un temps record. Les techniciens se concentrent sur des missions à plus forte valeur ajoutée, comme la résolution des problèmes identifiés ou l’analyse des causes profondes des anomalies.
Une fonctionnalité clé pour l’industrie manufacturière, l’inspection par lot, permet également des vérifications simultanées sur plusieurs actifs en regroupant automatiquement ceux présentant des caractéristiques communes. C’est ainsi par exemple qu’une usine automobile gagne un temps précieux en l’utilisant pour repérer et trier rapidement des références de cylindres grâce à une caméra 5G fixée sur sa ligne de production.
La pénibilité du travail s’en trouve réduite, la fiabilité des diagnostics renforcée, et le risque d’erreurs humaines drastiquement minimisé.
Les applications de IBM MVI sont extrêmement variées et prennent encore plus de valeur en environnements périlleux ou difficilement accessibles. Imaginez : avant d’opter pour la solution nouvelle génération de IBM Maximo, l’entreprise Sund-and-Baelt engageait des alpinistes pour escalader les parois d’un gigantesque pont sur le Grand Belt au Danemark et prendre des photos pour examen. Depuis l’adoption de la solution, c’est moins de dépenses pour l’entreprise mais aussi l’allongement de la durée de vie du pont de 100 ans, 750 tonnes de CO2 évitées, et bien sûr plus de sécurité, plus de fiabilité
Stratégie d’IA durable pour la maintenance 4.0
L’IA ouvre les portes d’un futur où anticiper est synonyme d’économiser.
Toutefois l’intégration de l'IA en industrie s’avère souvent un défi coûteux, nécessitant des évaluations minutieuses, des mises à niveau d'infrastructures à la dernière technologie, une personnalisation logicielle pointue, et une formation adaptée. Pour que les technologies IoT et l’IA atteignent leur plein potentiel, elles doivent être déployées dans un cadre robuste, flexible, et durable. Le rôle de la GMAO dans ce contexte est alors de servir de fondement et de facilitateur pour l'intégration et l'optimisation de cette intelligence dans la maintenance industrielle. Outre dans la collecte et l’organisation des données, le logiciel peut servir de plateforme intégratrice. En effet, en étant le point central où les données sont collectées et analysées, il permet une intégration plus fluide dans les processus de maintenance existants.
Avec son expertise pointue en GMAO, cloud, et technologies innovantes, Talan accompagne les industries dans cette transformation digitale des processus de maintenance. Cela signifie aussi assurer les investissements des industriels et faire en sorte qu’ils perdurent : c’est la raison pour laquelle Talan s’associe à IBM, fort de ces décennies d’innovation et portant l’une des IA les plus performantes du marché. Alors que des solutions sur mesure développées par des start-ups seront souvent vulnérables à l’évolution rapide du marché, les outils IBM Maximo garantissent une durabilité du support et une capacité d'adaptation éprouvée.
Contrairement à certaines idées reçues, l’installation et le déploiement de l’IoT et d’une solution de GMAO de dernière génération ne sont pas très coûteux, et ces technologies sont rapidement exploitables. Étant donné la quantité considérable de pannes qu’elles permettent d’éviter, leur ROI est donc notable et rapide, alors que les coûts liés à la maintenance sont souvent compliqués à mesurer avec des solutions classiques.
Et grâce à ses fonctionnalités évolutives et modulaires, la plateforme IBM Maximo permet d’intégrer progressivement l’IoT et l’IA dans la stratégie de maintenance des entreprises jusqu’à couvrir l’ensemble du cycle de vie des actifs industriels : de la surveillance en temps réel à l’analyse prédictive des besoins futurs, en passant par l’inspection automatisée et l’optimisation des plans d’intervention.
Conclusion
L’adoption de l’IA dans la maintenance n’est pas une fin en soi, mais le début d’une nouvelle ère où machines et humains collaborent, selon les préceptes de l’industrie 5.0.
Cette combinaison de technologies augmentées par l’IA et d’humain répond à un enjeu crucial : la pérennité des compétences. Dans un secteur où les départs à la retraite et le turnover réduisent la disponibilité des experts, des solutions comme Maximo Application Suite deviennent un levier de transmission de savoir, en capitalisant sur les retours d’expérience et l’apprentissage continu des modèles d’IA.
Et demain ? L’intégration d’assistants conversationnels comme watsonX permettra aux techniciens d’obtenir instantanément les informations nécessaires sur site, fluidifiant encore davantage leurs interventions.
Et si l’avenir résidait aussi dans la convergence des technologies de maquettes numériques (BIM) et de géolocalisation (SIG) ? Découvrez cet acte 2 de la maintenance connectée et augmentée grâce à IBM Maximo et Talan dans notre second article.
Pour une transformation qui s’inscrit dans la durée avec moins de pannes, moins d’erreurs et moins de stress.
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