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La continuité du service et de la chaîne de production constitue une priorité absolue dans le monde du travail. La mise en place d’une stratégie de maintenance bien pensée joue, à ce titre, un rôle fondamental. Cet article vous présente succinctement les trois philosophies de maintenance les plus communément utilisées : la maintenance préventive, la maintenance curative et la maintenance prédictive. C’est un secret de Polichinelle, mais nous avons une préférence pour la dernière !
Puisque nous vous en parlions plus en détail dans un précédent article, la maintenance préventive ne devrait pas vous être inconnue ! Selon l’AFNOR, sa fonction est de « réduire la probabilité de défaillance d’un bien ou dégradation d’un service rendu ». La mise en place d’une politique efficace de maintenance préventive repose nécessairement sur le respect et l’analyse d’un certain nombre de critères :
L’on distingue traditionnellement la maintenance préventive systématique de la maintenance préventive conditionnelle. Dans le premier cas, les opérations de maintenance sont établies en fonction d’un calendrier préétabli. La maintenance conditionnelle est, quant à elle, subordonnée à la survenue d’un événement jugé dangereux (degré d’usure, dépassement d’un seuil de température, etc.).
💡 Si ça vous intéresse, on en parle dans cet article.
Comme son nom le laisse supposer, la maintenance corrective a pour fonction de remettre en état un bien, un équipement ou un service après l’apparition d’un dysfonctionnement. Au sein de l’entreprise, les défaillances peuvent être partielles ou totales :
Contrairement à la maintenance préventive, la maintenance corrective n’est, par nature, jamais planifiée. Elle intervient en aval de la panne. Les industriels ont pris l’habitude d’en distinguer deux grands types :
La maintenance prédictive est souvent confondue avec la maintenance préventive conditionnelle. À la différence de cette dernière, elle tire davantage parti des nouveaux outils informatiques, de l’intelligence artificielle et de l’IoT. L’extrapolation et l’analyse des données récoltées par les capteurs connectés figurent au centre des opérations de maintenance prédictive.
La maintenance préventive s’inscrit dans une logique de gestion de risques. Pour l’entreprise, elle correspond à l’arbitrage entre les frais liés au dysfonctionnement d’une infrastructure et les coûts de maintenance. La maintenance prédictive répond de son côté à une logique « ROIste ». Il s’agit de déterminer le point de rupture d’un équipement pour en maximiser l'utilisation.
La maintenance prédictive présente un avantage majeur pour les entreprises soucieuses d’assurer la continuité de leurs services ou de leur chaîne de production, puisqu’elle permet aux techniciens d’intervenir sur les équipements avant la survenue de la panne. Elle offre également l’opportunité :
Bon à savoir : La maintenance prédictive dans l’industrie des transports
En France, la SNCF a été l’une des premières grandes entreprises à investir de façon massive dans la maintenance prédictive. Le déploiement de capteurs IoT sur quelques 50 000 km de voies a ainsi permis au géant ferroviaire d’économiser 537 millions d’euros entre 2015 et 2020.
En entreprise, la pertinence d’une technologie peut souvent être mesurée par sa capacité à s’adapter à tout type d’environnements. Aussi bien utile en maintenance préventive qu’en maintenance prédictive, l’IoT semble, à ce titre, avoir de beaux jours devant lui. Voici comment les nouvelles technologies pourraient s’intégrer dans votre stratégie de maintenance.
MerciYanis vous aide à mieux anticiper, gérer et résoudre les incidents du quotidien dans vos locaux. Laissez-nous vos coordonnées et nous vous recontactons pour parler de vos besoins ! 😊
Ce qu'il faut retenir :
✅ En entreprise comme dans l’industrie, la maintenance peut être de type préventif, prédictif ou curatif ;
✅ Les objets connectés, le machine learning et l’IoT favorisent le déploiement de philosophies de maintenance innovantes et efficaces ;
✅ Pour être exploitées efficacement, les données recueillies par les outils connectés doivent nécessairement être centralisées dans une plateforme dédiée.
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