Le Machine Learning pour faire de la maintenance prédictive ?

Machine learning

Machine learning et maintenance prédictive, quel est le lien ?

Le Machine Learning appartient à ce qu’on appelle l’Intelligence artificielle (IA). C’est un ensemble d’algorithmes qui permettent de recevoir une très grosse quantité de données, d’apprendre de ces données et d’en ressortir des résultats intelligents. Avec l’avènement du Big Data et du Cloud Computing, l’IA a nettement progressé ces dernières décennies puisque le nombre de données disponibles a explosé et que les calculs algorithmiques se sont perfectionnés. Aujourd’hui on ne parle que d’Intelligence Artificielle comme levier de croissance potentiel fort pour les entreprises et notamment pour les industries confrontées à des enjeux économiques majeurs : réductions des coûts, performance des équipements, amélioration de la supply chain, satisfaction client, …

Les organisations intégrant dans leur cycle de la maintenance d’équipements sur le terrain l’on bien compris. La maintenance préventive est trop coûteuse et quelques fois illogique puisqu’elle nécessite des interventions systématiques et régulières alors que les équipements ne sont pas forcément défaillants. La maintenance prédictive quant à elle permet de déclencher une intervention technique uniquement lorsque cela est nécessaire. Pour arriver à déclencher ces alertes, le Machine Learning permet de créer des scénarios de maintenance sur l’état des équipements.  Il automatise également le mécanisme de détection de pannes potentiel et propose des actions en adéquation avec la panne observée. L’IoT (internet des objets connectés) reliant les équipements techniques entre eux ou à des personnes physiques via un réseau internet permet de remonter des données en temps réel.

Machine learning, Big data et Iot : le trio gagnant 

Big data, Machine learning et IoT (internet des objets connectés) révolutionnent le monde de la maintenance et de l’industrie. On parle d’ailleurs de l’industrie 4.0 ou de l’industrie du futur qui vient moderniser ses process de production mais aussi ses services. Les industriels et entreprises de services ou de service après-vente se destinent à assurer la continuité de leurs services, d’augmenter la durée de vie de leurs équipements et de faire intervenir un technicien uniquement lorsque cela est nécessaire. L’aspect économique de l’Industrie 4.0 est réel puisque la modernisation des process permettra de réaliser des économies majeures.

Ces nouvelles technologies (Big data, Machine learning et IoT) permettent bien en amont d’une panne de détecter les premiers signaux de faiblesse voir même de défaillance d’un appareil et en temps réel. C’est une révolution dans le secteur puisque jusqu’à présent on tablait sur la maintenance traditionnelle (curative) ou préventive. Cette dernière recommandée par les fabricants eux-mêmes préconise des contrôles réguliers avant même qu’une panne soit détectée.

machine learning IoT

Pour les entreprises de maintenance, c’est un coût considérable. L’organisation des tournées, leur planification, la mobilisation des équipes de prise de rendez-vous, de planificateurs et de techniciens sur le terrain représentent des ressources et le ROI n’est pas toujours au rendez-vous.

La base d’une maintenance prédictive efficace :  IoT + Machine Learning

– L’équipement des actifs en capteurs intelligents,

– Un système de communication sécurisé et rapide entre les actifs et la centrale

– Des algorithmes solides basés sur l’apprentissage de comportements normaux des machines et remontant en temps réel des écarts pour prédire des pannes potentielles à une date précise : le Machine Learning

C’est une évidence l’utilisation des données de capteurs IoT, associée au Machine Learning permettent de réaliser des prévisions intelligentes.

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