Maintenance prédictive connectée VS Maintenance préventive

Maintenance préventive

Traditionnellement, la maintenance industrielle est basée sur deux approches : la maintenance préventive et la maintenance curative.

La maintenance préventive consiste à intervenir sur les équipements à intervalles réguliers, afin de prévenir les pannes. Cette approche est efficace pour éviter les arrêts de production non planifiés, mais elle peut entraîner des interventions inutiles et des coûts élevés.

La maintenance curative intervient après une panne, afin de réparer les équipements. Cette approche est plus coûteuse que la maintenance préventive, et peut entraîner des pertes de production importantes.

La maintenance prédictive Connectée  est une approche révolutionnaire qui permet d’anticiper les pannes avant qu’elles ne se produisent. Elle repose sur l’analyse des données collectées sur les équipements, telles que les données vibratoires, de températures, de pressions, etc.

La Maintenance Prédictive Connectée est une évolution de la maintenance préventive et de la maintenance prédictive « traditionnelle ».
Elle utilise les technologies connectées, telles que l’IoT, l’IA et le machine learning, pour collecter et analyser les données en temps réel.

Elle permet d’organiser les actions de maintenance en fonction des besoins réels des équipements. Elle évite ainsi les actions de maintenance préventive inutiles et permet de concentrer les ressources sur les actions réellement nécessaires.
L’utilisation d’outils de gestion de la maintenance assistée par ordinateur GMAO est souvent recommandée pour faciliter cette organisation.

La maintenance prédictive permet une bonne gestion des pièces de rechange et un approvisionnement en temps et en heure. 
En anticipant les pannes grâce à l’analyse des données, il n’est plus nécessaire de prévoir les pièces de rechange et de les immobilisés en stock « juste au cas ou », ce qui, réduit les couts d’immobilisations. 

La maintenance prédictive « traditionnelle » nécessite également des techniciens capables d’analyser les mesures et les données collectées, d’interpréter les résultats et de mener les actions de maintenance requises.
Alors que la Maintenance Prédictive Connectée, quant à elle, utilise la puissance des objets connectés, de l’Intelligence Artificielle pour analyser un volume de données automatiquement.

= Large déploiement sur un parc machine possible très facilement 

Les techniciens de maintenance doivent donc être formés à l’utilisation des outils de mesure et d’analyse, ainsi qu’à la mise en œuvre des actions de maintenance corrective ou préventive.

Enfin, la maintenance prédictive permet une amélioration continue des processus de maintenance en fonction des données et des résultats obtenus. En analysant les interventions de maintenance réalisées, il est possible d’identifier les actions efficaces et les mesures à prendre pour réduire la probabilité de défaillance et améliorer la performance des équipements.

La maintenance prédictive peut être appliquée à différents types d’équipements et de secteurs industriels, tels que l’agroalimentaire, la pharmaceutique/ cosmétique ,  ou industries chimiques.

Elle permet de réduire les arrêts de production et d’optimiser l’utilisation des ressources grâce à une gestion proactive des interventions de maintenance. `

Les avantages de la maintenance prédictive connectée : 

La Maintenance Prédictive Connectée offre de nombreux avantages par rapport aux approches traditionnelles de la maintenance :

  • Meilleure disponibilité des équipements : la Maintenance Prédictive permet d’anticiper les pannes et de les prévenir, ce qui réduit les temps d’arrêt de production.
  • Réduction des coûts : la Maintenance Prédictive permet de réduire les interventions inutiles et les coûts de réparation.
  • Amélioration de la sécurité : la Maintenance Prédictive permet de détecter les défaillances avant qu’elles ne provoquent des accidents.

En conclusion, la Maintenance Prédictive est une approche proactive de la gestion de la maintenance industrielle qui repose sur l’analyse des données et des mesures pour anticiper les pannes et les défaillances des équipements.
Elle permet d’éviter les arrêts de production et de planifier les actions de maintenance de manière plus efficace, en se basant sur les besoins réels des équipements.

La Maintenance Prédictive contribue à améliorer la performance et la fiabilité des équipements, tout en réduisant les coûts de maintenance.

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