Dans le paradigme de l'Industrie 4.0, la numérisation devient fondamentale pour la gestion des processus de production. Un concept innovant est la maintenance prédictive, basée sur l'Internet des objets et le Machine Learning, qui permet d'optimiser les travaux de maintenance afin de réduire le risque d'arrêt des machines ou de pannes imprévues.
La maintenance prédictive vise à détecter et signaler des variations pouvant nécessiter une intervention technique grâce à des informations sur l'état de l'installation pendant l'activité de production afin de « prévoir » un éventuel dysfonctionnement.
Elle peut facilement être confondue avec la maintenance préventive, qui consiste, elle, en des activités de contrôle et de service programmées sur le système d'automatisation, néanmoins nécessaires pour maintenir l'état de santé de l'installation.
Une première forme de maintenance prédictive consistait en la collecte manuelle des données nécessaires, mais aujourd'hui, grâce à un développement rapide et étendu de l'Internet des objets, ces informations peuvent être fournies en temps réel et archivées numériquement pour être étudiées et exploitées avec l'IA et le Machine Learning.
La maintenance prédictive s'appuie avant tout sur des technologies de pointe, notamment des capteurs de surveillance qui collectent des données pendant l'activité de l'installation et fournissent des informations numériques en temps réel utiles à l'analyse de son état.
La clé de la mise en œuvre de la maintenance prédictive est l'interconnexion des machines avec les infrastructures numériques de l'entreprise, telles que les services cloud et les bases de données, car les informations relatives aux conditions des machines recueillies par les capteurs sont transmises à un système d'archivage numérique pour être ensuite partagées avec d'autres ressources.
Ces informations sont analysées par des algorithmes prédictifs, spécifiquement conçus pour comprendre, à partir des données reçues, si quelque chose est sur le point de se casser ou pour évaluer le niveau d'usure d'une machine. L'Intelligence Artificielle, via ces algorithmes prédictifs, génère des rapports identifiant les tendances du système de production et indiquant où une maintenance est nécessaire.
Sinteco a lancé les premiers tests pour la mise en œuvre de la maintenance prédictive sur des systèmes d'automatisation sur mesure, en utilisant des technologies innovantes pour la collecte de données et en programmant des algorithmes ad hoc pour des rapports utiles au suivi et à l'intervention prédictive.
