Qu'est-ce que la maintenance prédictive ?
Stratégie de maintenance utilisant l'analyse de données, l'apprentissage automatique et les capteurs IoT pour prédire les pannes d'équipement avant qu'elles ne surviennent, minimisant ainsi les temps d'arrêt et prolongeant la durée de vie des actifs.
Summary
- Exploite des modèles d'apprentissage automatique entraînés sur les schémas de défaillance historiques, la télémétrie des capteurs (vibrations, température, pression, émissions acoustiques), les dossiers de maintenance et le contexte opérationnel pour prédire la durée de vie restante et la probabilité de défaillance.
- Les techniques utilisées comprennent l'analyse de survie, la prévision de séries temporelles, la détection d'anomalies et l'apprentissage profond sur les flux de données des capteurs. Les intervalles de confiance guident la planification de la maintenance, en équilibrant le risque de défaillance et les coûts d'intervention.
- La mise en œuvre requiert une infrastructure IoT pour la collecte des données, le traitement en périphérie pour le traitement en temps réel, des plateformes cloud pour l'entraînement des modèles, l'intégration avec les systèmes GMAO/EAM et une gestion du changement organisationnel pour adopter une culture de maintenance conditionnelle.
Qu'est-ce que la maintenance prédictive ?
Pour résumer, la maintenance prédictive consiste à déterminer à quel moment un équipement doit être entretenu et quelles activités de maintenance doivent être réalisées précisément. Elle tient compte de l'état actuel de l'équipement plutôt que d'un calendrier défini. Le but est de maximiser la disponibilité et la productivité. Il s'agit de prédire et prévenir les pannes, tout en mettant en œuvre les bonnes routines de maintenance, afin de réduire les interruptions de service et les coûts associés.
Grâce à la diffusion continue des données de l'IoT et des capteurs, la maintenance prédictive permet aux acteurs de la fabrication de prédire efficacement les pannes d'équipement. Les données mettent en évidence les écarts et les signaux d'alerte, et permettent d'identifier les schémas annonciateurs de panne potentielle. Les fabricants utilisent l'analytique et le machine learning pour prédire avec précision les probabilités de panne d'un équipement. Cela leur permet de planifier des mesures correctives précoces (commande de pièces détachées, planification de réparation, etc.) et de les mettre en œuvre de la façon la plus efficace possible, de façon à éviter les interruptions imprévues, et donc de mobiliser des ressources inutilement.
Pourquoi la maintenance prédictive a-t-elle une telle importance ?
En utilisant l'IoT et l'analytique pour prédire et prévenir les pannes, il est possible de réduire le total des interruptions de 50 %. (McKinsey)
Gartner® : Databricks, leader des bases de données cloud
Quelles sont les capacités uniques de Databricks ?
- Le Lakehouse Databricks emploie des technologies comme Delta, les DLT, Autoloader et Photon. Grâce à elles, les clients mettent les données au service de la prise de décision en temps réel.
- Le lakehouse pour la fabrication prend en charge les jobs les plus volumineux en quasi temps réel. Par exemple, des clients importent près de 400 millions d'événements par jour depuis des systèmes de journaux transactionnels à des intervalles de 15 secondes. En raison des perturbations qui touchent les rapports et l'analyse pendant le traitement des données, la plupart des clients du secteur du retail chargent leurs données dans leur data warehouse pendant la nuit. Certaines entreprises chargent même les données à un rythme hebdomadaire ou mensuel.
- Une architecture en lakehouse fournit une méthode plus simple que les approches traditionnelles – l'architecture Lambda, notamment – pour importer et traiter les données en batch et en streaming. L'architecture gère la capture des données de modification et assure la conformité ACID des transactions.
- Les DLT simplifient la création de pipelines de données et créent automatiquement le lineage pour faciliter la gestion en continu.
- Le lakehouse permet d'importer des flux de données en temps réel et de les analyser. Les data warehouses nécessitent des opérations d'extraction, de transformation et de chargement, puis une nouvelle extraction du data warehouse pour effectuer des travaux analytiques.
- Photon délivre des performances exceptionnelles pour les requêtes. Cela permet aux utilisateurs d'interroger les plus grands ensembles de données pour alimenter la prise de décisions en temps réel dans les outils de BI.