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ITA Maintenance prédictive avec l’IA : est-ce vraiment possible ?
Traditionnellement, la maintenance est soit corrective (réparation après défaillance), soit planifiée (interventions basées sur des intervalles de temps prédéfinis). Ces approches peuvent entraîner des coûts inutiles, des arrêts de production ou un remplacement prématuré des composants.
Aujourd’hui, de plus en plus d’organisations explorent la maintenance prédictive : la capacité d’anticiper les pannes avant qu’elles ne se produisent grâce à l’analyse des données opérationnelles.
Mais l’intelligence artificielle rend-elle cela vraiment possible ?
Oui — à condition que les bonnes données soient disponibles.
La maintenance prédictive repose sur la surveillance continue des performances des équipements. Les capteurs IoT, compteurs intelligents, automates (PLC) et systèmes SCADA collectent des données telles que la vibration, la température, la pression, la charge électrique et l’efficacité des machines.
L’IA compare ces modèles aux historiques de pannes et identifie les anomalies.
Cela permet de :
- Détecter les risques de panne tôt ;
- Planifier la maintenance plus efficacement ;
- Réduire les arrêts non planifiés ;
- Prolonger la durée de vie des actifs ;
- Réduire les coûts d’exploitation et de remplacement.
L’IA ne remplace pas les techniciens de maintenance — elle les aide avec des informations claires pour orienter leurs décisions.
La clé réside dans des données complètes, fiables et continues. Sans surveillance et intégration IoT, l’IA ne peut pas fournir de valeur prédictive.
UTwin combine IA, Jumeau Numérique, BIM, CMMS et IoT sur une seule plateforme. Il collecte les données des équipements, analyse les performances et propose des actions de maintenance prédictive — réduisant les arrêts et optimisant les coûts.
