Comment l’IA de maintenance prédictive transforme la gestion des installations

Alors que le monde d'aujourd'hui semble très en ligne avec l'essor du travail à distance et la multitude d'avancées technologiques, force est de constater que nos espaces physiques sont toujours précieux.

Compte tenu des perturbations massives de la vie quotidienne provoquées par une pandémie mondiale, l’importance des installations en personne reste primordiale.

Des hôpitaux aux aéroports, en passant par les parcs et les immeubles résidentiels, des milliers d’installations doivent être maintenues sûres, hygiéniques et en bon état de fonctionnement. De nombreux travaux sont effectués régulièrement pour maintenir les espaces physiques publics bien entretenus, non seulement en termes de réparations et d'entretien, mais également en planifiant méticuleusement les activités de maintenance de routine afin d'éviter de futures pannes potentielles désastreuses et coûteuses.

Même si l'idée d'équipes de maintenance au travail peut évoquer des images de travailleurs utilisant des outils et des équipements pour assurer le bon fonctionnement des machines et des espaces, ce n'est plus le cas aujourd'hui.

Le secteur de la maintenance a de plus en plus adopté la technologie pour l'aider à exécuter les bons de travail et à utiliser des avancées telles que les logiciels de maintenance prédictive pour maintenir les installations en fonctionnement avec une efficacité maximale.

Le rôle de l’IA dans la maintenance prédictive

La maintenance et la gestion des installations ont connu une évolution majeure au cours de la dernière décennie, grâce à l'automatisation et aux outils numériques comme les logiciels de gestion informatisée de la maintenance (GMAO) .

Ce qui était autrefois une industrie gérée au moyen de demandes de bons de travail sur papier et de feuilles de calcul est devenue plus rationalisée et plus rentable.

Il existe plusieurs stratégies de maintenance différentes que les gestionnaires d'installations et leurs équipes peuvent mettre en œuvre en fonction du type de tâche : réactive, préventive et prédictive.

La maintenance prédictive est l’un des domaines les plus importants dans lesquels les avancées technologiques comme l’intelligence artificielle (IA) entrent en jeu.

En prévoyant les besoins de maintenance avant qu'ils ne surviennent, les entreprises peuvent optimiser les calendriers de maintenance, réduire les temps d'arrêt et éviter les pannes imprévues coûteuses.

Cette approche est cruciale pour plusieurs raisons.

La maintenance prédictive permet de prolonger la durée de vie d'un actif en résolvant les problèmes dès leurs premiers stades, minimisant ainsi l'usure. Il améliore l'efficacité opérationnelle et réduit les coûts globaux de maintenance à mesure que les ressources sont utilisées plus efficacement. Il améliore la sécurité sur le lieu de travail en atténuant les risques associés aux pannes d'équipement.

Ces dernières années, l’intégration de l’IA a transformé diverses industries, dont beaucoup nécessitent une maintenance de leurs installations d’une manière ou d’une autre.

La maintenance prédictive basée sur l'IA redéfinit la façon dont les industries gèrent leurs actifs, garantissant le bon fonctionnement en analysant les données historiques et les informations en temps réel pour anticiper les problèmes d'équipement, permettant une maintenance proactive et réduisant le besoin de réparations d'urgence.

La technologie joue déjà un rôle important dans la mise en œuvre de la maintenance prédictive dans les installations et continuera de gagner en importance. Des appareils et des capteurs IoT sont déployés pour surveiller les performances des équipements et collecter des données en temps réel.

Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent ces données et identifient des modèles indiquant des défaillances potentielles. De plus, les plates-formes cloud et les outils d'analyse de données facilitent le stockage, le traitement et la visualisation des données collectées, permettant ainsi aux équipes de maintenance de prendre des décisions plus éclairées.

La nécessité d’une IA de maintenance prédictive dans tous les secteurs

Un large éventail d’industries bénéficient de la planification des activités de maintenance à l’avance, de l’utilisation de la technologie pour attribuer les tâches associées aux techniciens et du suivi de leur exécution. Le secteur de la fabrication est un domaine où la détection et le diagnostic précoces des défauts sont vitaux.

La fabrication de biens de consommation est considérée comme un secteur à forte intensité d'actifs, et une étude McKinsey de 2023 montre que 99 % des hauts dirigeants du secteur ont transformé leurs stratégies de maintenance au cours des cinq dernières années.

Les pratiques de maintenance traditionnelles reposaient souvent sur des inspections périodiques ou des calendriers de maintenance prédéterminés.

À l’inverse, l’IA peut détecter des changements subtils dans le comportement et les performances des équipements, même dans des systèmes complexes comportant de nombreuses variables. En repérant ces premiers signes de pannes, les équipes de maintenance peuvent résoudre les problèmes de manière proactive, évitant ainsi les pannes catastrophiques et prolongeant considérablement la durée de vie des équipements.

Le transport est un autre espace où le temps presse. Les temps d'arrêt peuvent avoir pour conséquence que des marchandises et des livraisons précieuses n'arrivent pas à destination à temps, et les retards peuvent avoir un effet domino, conduisant pour le moins à l'insatisfaction.

Grâce à la maintenance préventive et prédictive, les organisations peuvent planifier l'entretien de leur flotte ou d'autres véhicules pendant les temps d'arrêt planifiés ou lorsque cela est le plus pratique pour les opérations, minimisant ainsi les interruptions de production.

En conséquence, l’efficacité globale des installations augmente, conduisant à une productivité plus élevée et à une meilleure utilisation des ressources.

La mise en œuvre de l’IA dans la maintenance prédictive peut nécessiter un investissement initial, mais les avantages à long terme dépassent les coûts. Ceci est particulièrement important dans les secteurs confrontés à des coupes budgétaires constantes et à des ressources minimisées.

Le secteur de l’éducation vient ici à l’esprit. Les districts scolaires et les universités peuvent économiser considérablement sur les dépenses de maintenance en optimisant les tâches de maintenance. Prolonger la durée de vie des équipements et garder un œil sur les stocks signifie réduire les coûts de remplacement, ce qui génère un retour sur investissement élevé.

La maintenance prédictive basée sur l'IA améliore la sécurité sur le lieu de travail en réduisant la probabilité d'accidents résultant d'une panne d'équipement. Des inspections régulières et des pratiques de maintenance proactives aident à atténuer les risques potentiels et à garantir le respect des réglementations de sécurité essentielles dans les secteurs de la santé, des soins aux personnes âgées et du gouvernement.

En entretenant les équipements, les entreprises peuvent créer un environnement de travail plus sûr pour leurs employés, résidents et visiteurs.

Automatisation des opérations de maintenance

Les systèmes d'IA optimisent les flux de travail de maintenance, améliorent l'utilisation des ressources et améliorent la disponibilité des équipements en tirant parti de l'analyse des données en temps réel, de la maintenance prédictive et de l'apprentissage continu.

La collecte et l'analyse de données en temps réel sont des domaines dans lesquels les logiciels de maintenance utilisent déjà l'IA et l'automatisation. Cette collecte d'informations aide les gestionnaires d'installations et les dirigeants à prendre des décisions éclairées concernant l'allocation budgétaire, l'attribution des tâches aux membres de l'équipe, les mesures de performance, etc.

La maintenance prédictive basée sur l'IA repose en grande partie sur la collecte continue de données en temps réel, qui peuvent être collectées à partir de capteurs physiques et d'appareils IoT. Les capteurs surveillent les paramètres cruciaux dans les espaces d'une installation, tels que la température, les vibrations, la pression et l'humidité.

Les données sont ensuite envoyées à des algorithmes d’IA capables de traiter rapidement d’énormes quantités d’informations. En analysant ces données, l’IA peut identifier les anomalies, les modèles et les signes potentiels de dégradation ou de panne d’équipement bien avant qu’ils ne deviennent des problèmes critiques.

5 solutions impactées par l'IA en maintenance prédictive

L’IA est progressivement intégrée dans le domaine de la maintenance, d’une manière qui va au-delà de la manière dont d’autres secteurs l’exploitent.

Générer du contenu ou offrir un service client via des chatbots ne sont pas des priorités généralement associées à l'entretien et à la réparation des bâtiments et de leurs équipements.

En regardant l’avenir de l’IA dans le domaine de la maintenance, il existe plusieurs solutions clés dans lesquelles l’apprentissage automatique et même la robotique pourraient avoir un impact sur l’avenir des espaces publics.

L’IA aura un impact sur la maintenance de diverses manières, mais il est essentiel d’examiner spécifiquement comment elle sera utilisée dans le contexte d’une GMAO. Le marché mondial des logiciels de GMAO devrait croître à un TCAC de 8,81 % , soit jusqu'à 1,7 million de dollars, d'ici 2028.

Lire la suite : Qu'est-ce qu'une GMAO ? Avantages, fonctionnalités et comment en choisir un →

L’impact de l’IA se concentrera sur cinq opportunités prévisibles au cours de cette période.

1. Améliorations de la gestion des tâches

L’examen des tendances pour obtenir les meilleures performances sur la base de la gestion des tâches antérieures permettra à l’IA de traiter les données historiques et de fournir des suggestions pour mieux gérer des tâches similaires.

Si, par exemple, le technicien de maintenance « A » est historiquement plus rapide à changer les ampoules que son collègue « B », une GMAO peut attribuer automatiquement des tâches en fonction de ces succès précédents.

À une échelle plus large, l'IA permet également à la GMAO d'utiliser des données agrégées sur tous les clients et de fournir à un utilisateur un aperçu des meilleures prochaines étapes. Lorsque les équipes de maintenance attendent deux jours ou plus pour résoudre des problèmes de plomberie, le coût potentiel des dommages augmente de 25 %.

En revanche, les équipes de maintenance qui résolvent les problèmes de plomberie dans un délai de deux heures enregistrent généralement des coûts de dommages nettement inférieurs.

2. Un meilleur contrôle des stocks

L’IA peut aider à déterminer l’utilisation de certains articles de l’inventaire.

Par exemple, une installation peut utiliser 15 filtres chaque mois de septembre et un seul filtre chaque trimestre par la suite. L’IA peut aider à commander automatiquement des articles lorsque les données passées offrent la possibilité de prédire leur utilisation future.

3. Gagner en intelligence de l’environnement physique à l’aide de capteurs

Le plus grand obstacle à l’aide de l’IA dans tout processus de maintenance est qu’elle dispose de très peu de données en temps réel sur un environnement physique.

Comme mentionné, les capteurs sans fil fournissent des données en temps réel et informent l'équipe de maintenance des meilleurs moyens de résoudre les problèmes à venir. À l’aide de capteurs de température et de prévisions météorologiques locales, l’IA peut prédire si les canalisations des espaces froids vont geler, par exemple.

Des capteurs prédictifs sur les équipements surveillent la viscosité, la consommation d’énergie, les vibrations et la température, permettant à l’IA de déterminer quand un équipement est sur le point de tomber en panne. Si une vibration n’est pas la même qu’une vibration de base, une courroie pourrait être sur le point de se déchirer.

Les capteurs aideront à connecter une GMAO à l’environnement physique et permettront à l’IA de donner à l’utilisateur une meilleure compréhension des endroits où il peut avoir le plus d’impact.

4. Aide à la réparation et au dépannage

En analysant vos tâches quotidiennes, l'IA peut être utilisée pour suggérer les meilleurs domaines dans lesquels votre équipe de maintenance peut commencer à dépanner certains éléments. Il peut suggérer des moyens de résoudre les problèmes en fonction du contenu Web analysé et des données historiques globales d'autres clients.

L'IA agissant comme une recherche Google ciblée sur la façon de résoudre un problème aidera les équipes de maintenance à améliorer le temps de réponse, à réduire les temps d'arrêt des équipements et à réduire les coûts.

5. Intelligence sur le remplacement des actifs

L'IA peut aider à évaluer si un élément doit être remplacé ou peut toujours être réparé en fonction des types de réparations effectuées sur l'unité. Même si le coût des réparations a pu être élevé dans le passé, elles augmenteront la longévité de l'article et n'auront peut-être pas encore besoin d'être remplacées.

Cette technologie peut être utilisée comme un personal shopper pour aider à examiner les coûts moyens des remplacements et permettre aux équipes de maintenance de négocier avec leurs fournisseurs et vendeurs le meilleur tarif sur un nouvel article.

La durée de vie des pièces ou équipements neufs peut être considérée par rapport au prix d’achat. Par exemple, si un certain réfrigérateur dure généralement 10 ans de plus qu’une autre marque, le coût 20 % plus élevé entraîne des économies significatives si l’on prend en compte ces 10 années supplémentaires.

Des installations pérennes grâce à l’IA de maintenance prédictive

Les solutions basées sur l'IA révolutionnent la gestion des installations dans divers secteurs, notamment les établissements d'enseignement, les centres de santé, les établissements commerciaux et au-delà.

À mesure que ces solutions deviennent plus intelligentes et évoluent, elles peuvent être utilisées pour créer des installations plus sûres, plus fiables et plus rentables. Tirer parti des technologies avancées et de l’analyse des données peut avoir un impact positif sur chacun de ces secteurs.

Éducation

Dans le domaine de l’éducation, les systèmes de surveillance basés sur l’IA peuvent surveiller les campus en temps réel, détectant les menaces potentielles pour la sécurité et les accès non autorisés. La technologie de reconnaissance faciale peut améliorer la sécurité du campus en identifiant les personnes figurant sur des listes de surveillance ou en alertant le personnel d'activités inhabituelles.

L’IA peut surveiller l’état des infrastructures scolaires, telles que les systèmes CVC et les équipements électriques, et prédire les besoins de maintenance avant que des pannes majeures ne surviennent. Cette approche proactive garantit aux étudiants et au personnel un environnement d’apprentissage sûr et confortable.

En analysant les données des capteurs et les modèles historiques, l’IA peut réguler l’éclairage, le chauffage et le refroidissement afin de réduire la consommation d’énergie et les coûts opérationnels.

Soins de santé

Dans les centres de santé, les solutions basées sur l'IA peuvent améliorer la sécurité des patients en identifiant les problèmes ou pannes potentiels d'équipement et en alertant les équipes lorsqu'il est temps de réparer ou de remplacer ces actifs critiques. Cette technologie permet également de surveiller les performances des équipements médicaux et de détecter les anomalies en temps réel.

En prévoyant les pannes d'équipement, les centres de santé peuvent planifier la maintenance de manière proactive, minimisant ainsi les temps d'arrêt et garantissant la disponibilité des dispositifs médicaux essentiels.

Espaces commerciaux

L’IA peut optimiser l’utilisation de l’espace commercial en surveillant les niveaux d’occupation. Ces données aident les gestionnaires d'installations à optimiser l'aménagement des espaces de travail, à améliorer l'efficacité énergétique, à garantir le respect des réglementations de sécurité et à maintenir le contrôle des coûts en matière d'éclairage, de température et de ventilation en fonction des modèles d'occupation.

Hospitalité

Dans le secteur hôtelier, l’IA peut personnaliser l’expérience client, automatiser les processus de réservation et améliorer le service. Les systèmes de gestion des visiteurs basés sur l'IA peuvent rationaliser l'enregistrement, améliorer la sécurité et gérer l'accès des visiteurs aux différentes zones des établissements commerciaux.

Autres secteurs

Les solutions basées sur l'IA s'étendent à divers autres secteurs tels que la fabrication, les transports et l'hôtellerie, entre autres.

L’IA peut optimiser les processus de production, prédire les pannes de machines et garantir la qualité des produits lors de la fabrication. Dans le domaine des transports, l’IA peut être utilisée pour la gestion intelligente du trafic, les véhicules autonomes et l’optimisation de la logistique.

L’avenir de l’IA de maintenance prédictive

Les économies de coûts et les améliorations en matière de sécurité réalisées grâce à la maintenance prédictive basée sur l’IA changent la donne pour diverses industries, ouvrant la voie à un avenir plus durable et plus rentable.

L’avenir de la maintenance prédictive de l’IA pour les installations recèle un énorme potentiel à mesure que les progrès de la technologie et de l’analyse des données continuent de façonner le paysage. Certaines tendances et possibilités clés auxquelles on peut s’attendre incluent les algorithmes avancés d’apprentissage automatique.

À l’avenir, nous assisterons au développement d’algorithmes plus sophistiqués, capables de traiter des quantités de plus en plus grandes de données complexes. Ces algorithmes seront plus à même de reconnaître les modèles et les tendances, ce qui permettra d’améliorer les capacités prédictives. Les systèmes d’IA évolueront pour être plus adaptables, apprenant continuellement de diverses sources pour améliorer la précision prédictive.

Les systèmes d’IA prédiront non seulement les pannes potentielles des équipements, mais fourniront également des recommandations de maintenance automatisées.

Ces recommandations comprendront des instructions précises sur les tâches de maintenance, les pièces de rechange requises et une planification optimale. Les équipes de maintenance bénéficieront de flux de travail plus efficaces et d’une meilleure planification.

À mesure que la robotique et l’IA évoluent, les robots de maintenance autonomes pourraient devenir une réalité. Ces robots pourraient effectuer des tâches d'inspection et de maintenance de routine, réduisant ainsi le besoin d'intervention humaine dans les zones dangereuses ou difficiles d'accès.

Cela améliorera la sécurité, gagnera du temps et libérera les techniciens humains pour des tâches plus complexes.

En termes de technologies de maintenance que toute organisation disposant d'installations physiques peut mettre en œuvre aujourd'hui, une GMAO sert de plaque tournante centrale pour les données et les processus de maintenance, permettant aux organisations d'adopter et de mettre en œuvre efficacement des stratégies de maintenance basées sur l'IA.

En tirant parti des données en temps réel, de l'analyse des tendances, des alertes automatiques et de la génération de tâches, la GMAO permet aux équipes de maintenance de résoudre de manière proactive les problèmes d'équipement, d'améliorer la fiabilité et d'optimiser les opérations de maintenance pour une plus grande efficacité et rentabilité.

Apprenez-en davantage sur la différence entre la maintenance prédictive et la maintenance conditionnelle, ses avantages et ses cas d'utilisation.