Êtes-vous responsable de la gestion des équipements industriels au sein de votre entreprise et cherchez-vous à maximiser leur disponibilité tout en minimisant les coûts de maintenance imprévus ? Souhaitez-vous adopter une approche proactive pour prévenir les pannes et optimiser les performances opérationnelles ? Si tel est votre objectif, vous êtes au bon endroit!
Explorez avec nous les cinq erreurs à éviter dans la mise en place d’une solution de maintenance prédictive, afin de transformer vos défis en opportunités stratégiques.
Afin de vous donner toutes les informations nécessaires sur ces erreurs à éviter et de nous permettre d’aller en profondeur sur le sujet, cet article sera présenté en deux parties.
Découvrez comment une planification méthodique et des choix éclairés peuvent révolutionner la gestion de vos actifs industriels et augmenter la compétitivité de votre entreprise sur le marché.
#1 Sous-estimer l’importance de la qualité des données
Fiabilité des prédictions
La précision des prédictions en maintenance prédictive dépend directement de la qualité des données utilisées. Des données inexactes, incomplètes ou non représentatives peuvent conduire à de mauvaises prévisions, compromettant ainsi la capacité à anticiper les défaillances d’équipement.
Prise de décision adéquate
Les décisions basées sur des données de mauvaise qualité peuvent être trompeuses, entraînant des actions incorrectes comme des interventions prématurées ou tardives sur les équipements, augmentant les coûts de maintenance et réduisant la fiabilité opérationnelle.
Performance globale de la solution
Les modèles d’apprentissage automatique (machine learning) et les algorithmes d’analyse des données utilisés pour la maintenance prédictive sont aussi bons que les données sur lesquelles ils sont entraînés. Des données de qualité garantissent des modèles robustes et fiables, capables de détecter les anomalies.
Coûts évitables
S’assurer de la qualité des données peut sembler superflu, mais cela peut conduire à des économies substantielles à long terme. Des pannes évitées, une planification optimisée de la maintenance et une utilisation efficace des ressources sont tous des bénéfices découlant de données fiables.
#2 Avoir une trop petite quantité de données
Représentativité et performance des modèles
Pour construire des modèles de maintenance prédictive fiables, il est essentiel de disposer d’une quantité suffisante de données. Des ensembles de données volumineux permettent de capturer une variété de conditions opérationnelles et de scénarios de défaillance potentiels, améliorant ainsi la précision des prédictions.
Détection précoce des anomalies
Tel que mentionné dans le point précédent, plus les données sont nombreuses, plus il est facile de détecter les anomalies qui pourraient indiquer une défaillance imminente. Cela permet une intervention préventive avant que les problèmes ne deviennent critiques.
Analyse de tendances et prévisions précises
En plus des éléments déjà mentionnés, les données en grande quantité facilitent une analyse plus approfondie et permettent de prévoir avec précision les cycles de maintenance et d’optimiser la planification des ressources.
#3 Ne pas bien comprendre les capacités prédictives des algorithmes de machine learning
Sur-estimation ou sous-estimation des risques
Ne pas bien comprendre les capacités d’analyse de la solution peut conduire à une confiance excessive ou insuffisante dans les prédictions de défaillance d’équipement. Cela peut entraîner des décisions erronées quant à la planification de la maintenance et des arrêts de production, avec des conséquences sur les coûts et la disponibilité opérationnelle.
Sélection inappropriée des variables
Une mauvaise compréhension des algorithmes peut influencer la sélection des variables utilisées pour l’entraînement des modèles. Des variables importantes peuvent être omises ou des variables moins pertinentes peuvent être incluses, affectant la précision des prédictions et la pertinence des mesures préventives recommandées.
Mauvaise interprétation des résultats
Les résultats des modèles de machine learning peuvent parfois sembler complexes et difficiles à interpréter pour les non-spécialistes. Une compréhension insuffisante peut conduire à des interprétations erronées des résultats, ce qui peut influencer négativement les décisions stratégiques concernant la maintenance et la gestion des actifs.
Optimisation inefficace des ressources
Une utilisation inappropriée des prédictions de machine learning peut entraîner une répartition inefficace des ressources de maintenance. Par exemple, des ressources peuvent être sur-utilisées sur des équipements moins critiques basés sur des prédictions incorrectes, tandis que d’autres équipements essentiels peuvent être négligés.
Fausse perception de la fiabilité du système
Il est évident que tout ceci peut affecter la perception globale de la fiabilité du système de maintenance prédictive. Cela peut entraîner une résistance à l’adoption de nouvelles technologies et méthodes de travail, limitant ainsi les bénéfices potentiels de l’innovation en matière de maintenance.
Ne manquez pas la 2e partie de cet article dans laquelle nous aborderons les risques d’investir sans objectif défini et les conséquences de ne pas bien choisir ses indicateurs pour la maintenance prédictive.
Entre temps, si vous souhaitez être accompagnés pour l’implantation de la maintenance prédictive dans votre entreprise ou simplement pour discuter de vos enjeux, vous pouvez nous contacter à info@soralink.co, nous suivre sur LinkedIn ou vous abonnez à notre infolettre pour ne rien manquer des dernières nouvelles dans ce domaine.
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