L’IA pour la maintenance prédictive.
Passez de la réaction à la prédiction en toute confiance, et vers des prédictions précises et évolutives de la durée d’utilisation restante.
Ingénierie de la fiabilité et compréhension basée sur la physique
Les temps d’arrêt non planifiés sont coûteux et évitables. Vous pouvez désormais prévoir la durée d’utilisation restante de l’équipement de fabrication et d’exploitation industrielle, et des produits finis en utilisant de puissantes solutions basées sur l’IA.
Ces nouvelles solutions d’IA pour la maintenance prédictive vous permettent de minimiser les coûts de maintenance tout en maintenant les productions en série les plus élevées ou de prévoir des services et une stratégie de produits après la vente optimaux.
Prévenez les pannes avant qu’elles ne surviennent et programmez la maintenance au moment le plus opportun tout en maximisant la valeur de l’entreprise, et pas seulement les modes de défaillance de l’équipement.
Chez Maya HTT, nous comprenons comment la charge, le stress et la température perturbent réellement l’équipement et les composants. Notre approche combine des modèles physiques d’équipement avec des données opérationnelles en continu pour prévoir l’usure, détecter les anomalies et estimer la meilleure durée d’utilisation restante.
Surveillance de l’état de l’équipement et détection précoce des défaillances
La plupart des défaillances sont précédées par des changements subtils et multivariés qui ne sont pas détectés par la surveillance basée sur les seuils.
Et s’il était possible de détecter la dégradation avant qu’elle ne devienne une défaillance ? Grâce à nos solutions d’IA pour la maintenance prédictive, c’est désormais possible.
Mise en œuvre de l’IA industrielle
- Modèles de santé multicapteurs combinant des données vibratoires, électriques, thermiques, de processus et opérationnelles.
- Fonctionnalités informées par la physique (charges, vitesses, températures, contraintes).
- Modélisation du comportement normal adaptée aux régimes de fonctionnement.
Principales capacités
- Détection précoce des schémas de dégradation anormaux et de leurs causes profondes.
- Séparation de la variabilité opérationnelle des défaillances réelles.
- Indices d’état propres à l’équipement avec niveaux de confiance.
Avantages opérationnels
- Diminution des temps d’arrêt imprévus.
- Moins de fausses alarmes par rapport aux systèmes basés sur des règles.
- Périodes d’intervention plus précoces.
Durée d’utilisation restante et prévision de l’horizon de défaillance
Savez-vous combien de temps l’équipement peut fonctionner en toute sécurité ?
Il ne suffit pas que les équipes de maintenance sachent qu’un équipement se dégrade. Elles doivent savoir à quel moment intervenir.
Mise en œuvre de l’IA industrielle
- Modèles de dégradation combinant les défaillances historiques, les indicateurs d’état, la valeur commerciale optimale (prenant en compte les coûts de maintenance, et pas seulement les conditions de fonctionnement) et les lois d’usure basées sur la physique.
- Analyse de survie et prévisions probabilistes.
- Mise à jour continue du modèle à mesure que de nouvelles données entrent.
Principales capacités
- Prédictions de la durée d’utilisation restante avec limites d’incertitude et contraintes commerciales.
- Estimation de l’horizon de défaillance dans différents scénarios d’exploitation.
- Recommandations en matière de calendrier de maintenance pour les entreprises.
Avantages opérationnels
- Optimisation de la planification de la maintenance.
- Réduction des interventions prématurées.
- Coordination améliorée avec la planification de la production.
Priorité à la maintenance en fonction des répercussions sur la production et les coûts
Comment savoir si vous réparez le bon équipement au bon moment ?
Toutes les défaillances n’entraînent pas les mêmes conséquences sur l’entreprise, mais les priorités en matière de maintenance sont souvent centrées sur l’équipement plutôt que sur la valeur.
Mise en œuvre de l’IA industrielle
- Jumelage des modèles d’état de l’équipement avec :
- les modèles de flux de production ;
- la logique de redondance et de mise en mémoire tampon ;
- le coût des temps d’arrêt et l’incidence sur la qualité.
- Moteurs de décisions prescriptives.
Principales capacités
- Classement de la maintenance selon le risque.
- Analyse virtuelle d’une intervention différée par rapport à une intervention immédiate.
- Optimisation des ressources de maintenance.
Avantages opérationnels
- RCI de maintenance plus élevé.
- Réduction des pertes de production.
- Collaboration améliorée entre la maintenance et les opérations.
Renseignements sur les modes de défaillance et les causes profondes
Lorsqu’elles ne comprennent pas les mécanismes de défaillance, les entreprises répètent les mêmes problèmes et entretiennent de façon excessive l’équipement.
Grâce à nos solutions d’IA pour la maintenance prédictive, elles peuvent saisir les raisons pour lesquelles l’équipement tombe en panne, et pas seulement le moment.
Mise en œuvre de l’IA industrielle
- Reconnaissance de modèles à partir de l’historique des défaillances et des conditions de fonctionnement.
- IA explicable (ou au moins interprétable) liée à des mécanismes de défaillance physique.
- Apprentissage croisé pour des catégories d’équipements similaires.
Principales capacités
- Classification automatisée des modes de défaillance.
- Hypothèses sur les causes profondes avec preuves à l’appui.
- Rétroaction sur les stratégies de conception, de fonctionnement et de maintenance.
Avantages opérationnels
- Réduction de la récurrence des défaillances.
- Amélioration de la conception de l’équipement et des pratiques de fonctionnement.
- Connaissances institutionnalisées en matière de fiabilité.
