Services de maintenance conditionnelle
Détecter les problèmes d'équipement avant qu'ils ne deviennent des pannes.
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Les services de maintenance conditionnelle utilisent les données réelles d’état et de performance des équipements pour déterminer le moment opportun pour une intervention. Au lieu de se fier uniquement à des intervalles de maintenance fixes ou de réagir après une panne, la maintenance conditionnelle permet aux équipes de maintenance d’identifier plus tôt la détérioration et d’agir en fonction de l’état de l’équipement.
Mise en œuvre Engineers aide les organisations à mettre en œuvre la surveillance de l’état des équipements, les technologies de maintenance prédictive, l’analyse de leur état, les stratégies de maintenance et les processus de travail nécessaires pour transformer les données relatives aux actifs en actions de maintenance grâce à une mise en œuvre efficace de la maintenance prédictive.
L’objectif n’est pas simplement d’installer des capteurs ou de générer davantage de données sur les équipements. Il s’agit d’utiliser ces informations pour réduire les pannes imprévues, optimiser les intervalles de maintenance, améliorer la fiabilité des actifs et intervenir au moment opportun.
Ce que nous mettons en œuvre
Stratégie de surveillance de l'état
Déterminer ce qui doit être surveillé, comment et pourquoi.
IE évalue la criticité des actifs, les modes de défaillance des équipements, les conditions de fonctionnement, l’historique de maintenance et les risques commerciaux afin de déterminer où la surveillance de l’état et les technologies prédictives peuvent créer de la valeur dans le cadre de la surveillance de l’état industriel.
Plutôt que d’appliquer la technologie sans discernement, les stratégies de surveillance ciblent les actifs et les modes de défaillance pour lesquels des changements d’état peuvent fournir un avertissement significatif avant la défaillance.
Technologies de maintenance prédictive
Appliquer la technologie appropriée pour détecter la détérioration des équipements.
Selon le type d’actif et le mode de défaillance, la surveillance de l’état peut intégrer des technologies et des données telles que :
Vibrations | Température | Pression | État de l’huile et du lubrifiant | Ultrasons | État électrique | Imagerie thermique | Paramètres de processus | Inspection visuelle
Surveillance de l'état des équipements
Transformer les données relatives aux équipements en visibilité sur l’évolution de l’état des actifs.
IE met en œuvre des processus de collecte, de structuration et de surveillance des données relatives à l’état des équipements afin que les équipes de maintenance et de fiabilité puissent identifier les conditions anormales et les tendances de dégradation grâce à une surveillance rigoureuse de l’état des équipements.
Plutôt que d’examiner une mesure individuelle isolément, l’état de l’équipement peut être évalué au fil du temps afin de déterminer si un actif est stable, se détériore ou approche d’un point où une intervention est nécessaire.
Analyse prédictive et détection des défaillances
Identifier les signes avant-coureurs de défaillance avant que l’équipement ne tombe en panne.
Les données relatives à l’état et au fonctionnement peuvent être analysées afin d’identifier les schémas, les anomalies, les seuils et les tendances associés à la détérioration des équipements.
Selon l’application, cela peut aller des techniques de surveillance de l’état établies aux analyses avancées et aux modèles prédictifs basés sur l’IA qui évaluent en permanence l’état des équipements et identifient les risques de défaillance émergents dans le cadre de la maintenance prédictive par IA.
Stratégie d'intervention de maintenance
Déterminer les mesures à prendre et le moment opportun.
Identifier une anomalie n’est pas une fin en soi.
L’IE permet de définir la réponse appropriée en fonction de l’état de l’équipement, du risque de défaillance, de la criticité de l’actif et des exigences opérationnelles. Cette réponse peut inclure l’inspection, le réglage, la lubrification, la réparation, le remplacement de composants ou toute autre intervention de maintenance.
L’objectif est d’intervenir avant toute défaillance fonctionnelle tout en évitant les opérations de maintenance inutiles.
Intégration CMMS/EAM et gestion du travail
Transformer les prévisions en actions concrètes.
Lorsqu’un système de surveillance de l’état identifie un problème émergent, cette information doit être intégrée au processus d’exécution de la maintenance.
IE intègre la maintenance conditionnelle et la maintenance prédictive aux processus de gestion du travail et de GMAO/EAM existants afin que les résultats puissent déclencher :
Alerte → Évaluation des risques → Demete d’intervention → Priorisation → Planification → Ordonnancement → Intervention → Clôture
Surveillance des performances et optimisation continue
Vérifier si la maintenance prédictive permet réellement d’éviter les pannes.
IE établit des mesures de performance appropriées et des routines d’examen pour déterminer si les stratégies CBM réduisent les pannes, améliorent la disponibilité des équipements, optimisent les efforts de maintenance et génèrent une valeur financière.
Les stratégies peuvent ensuite être ajustées à mesure que des données supplémentaires sur l’historique et l’état du matériel deviennent disponibles.
Pourquoi la maintenance conditionnelle est importante
Le calendrier ne tient pas compte de l’état de votre équipement.
La maintenance préventive traditionnelle repose souvent sur des intervalles fixes : inspection tous les 30 jours, remplacement tous les six mois, révision toutes les 5 000 heures de fonctionnement.
Mais le matériel ne se détériore pas toujours selon le calendrier.
Deux équipements identiques peuvent subir des charges d’exploitation, des conditions environnementales, des profils d’usure et des comportements de défaillance très différents. La maintenance à intervalles fixes peut donc conduire à des interventions trop précoces sur des équipements en bon état ou trop tardives sur des équipements en fin de vie.
La maintenance conditionnelle soulève une autre question :
Que nous révèle l’état réel de cet actif ?
Ces informations permettent aux organismes de maintenance de mieux décider du moment où une intervention est réellement nécessaire.
IX® en action | Maintenance prédictive pilotée par l'IA
Une grete installation industrielle subissait d’importantes pertes d’eau et des difficultés de maintenance liées à la détérioration des joints d’étanchéité. Les méthodes de maintenance traditionnelles ne permettaient pas d’identifier suffisamment tôt la dégradation pour intervenir avant que les performances ne soient affectées.
IE et Vooban ont mis en œuvre une solution de maintenance prédictive basée sur l’IA qui analyse en continu la pression, la température, l’état des équipements et les profils de fonctionnement afin d’identifier la dégradation des joints et de prédire quet une intervention de maintenance est nécessaire.
La solution d’IA va au-delà de la simple détection des anomalies. Elle évalue les équipements et les données d’exploitation afin de recommeter les interventions appropriées — telles que l’ajustement de la pression de service, le resserrage des joints ou la planification d’inspections ciblées — fournissant ainsi aux équipes de maintenance des indications concrètes avant que la détérioration n’entraîne des pertes plus importantes ou une panne d’équipement.
IE intègre ces informations générées par l’IA dans le processus de maintenance afin que les recommetations prédictives se traduisent par des actions de maintenance priorisées, planifiées et exécutées, plutôt que par des alertes ou des analyses isolées.
Jusqu'à 30%
Réduction des pertes d'eau
Plus de 500 000 litres
Économies par établissement et par jour
Réduit
Temps d'arrêt imprévus et coûts de maintenance
Foire aux questions
What is the difference between CBM et predictive maintenance?
La maintenance conditionnelle (CBM) utilise des données en temps réel ou périodiques sur l’état des équipements pour déterminer les besoins de maintenance. La maintenance prédictive, forme plus avancée de CBM, exploite l’analyse de données, les tendances et des modèles (dont l’IA) pour anticiper les pannes et planifier les interventions en amont.
Can predictive maintenance work with an existing CMMS?
Oui. Les résultats prédictifs et basés sur l’état des équipements peuvent être intégrés aux systèmes CMMS/EAM existants afin que les alertes déclenchent des demetes de travail, la priorisation, la planification, l’ordonnancement et la clôture dans le cadre du flux de travail de maintenance normal.
Which assets are suitable for condition monitoring?
Les actifs essentiels à la sécurité, à la production, à la qualité ou aux coûts — et qui présentent des modes de défaillance mesurables où les changements d’état permettent de détecter les défaillances précoces — sont les meilleurs cetidats pour la surveillance de leur état.
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