Depuis l’aube de l’ère industrielle, la maintenance des actifs physiques n’a cessé d’évoluer, portée par la nécessité d’améliorer la fiabilité des équipements tout en optimisant les coûts et la performance. D’une approche purement réactive (maintenance corrective), où l’on intervenait uniquement après une panne, à l’ère actuelle de la maintenance prédictive pilotée par l’intelligence artificielle et l’Internet des Objets (IoT), chaque étape de cette évolution a répondu à des enjeux techniques et économiques toujours plus complexes.
Néanmoins, il y a moins de gestionnaires d’actifs physiques qui font de la maintenance prédictive que ceux qui en parlent, la réalité est-elle encore lointaine ?
La maintenance des actifs physiques a connu une transformation profonde au fil du temps, portée par les avancées technologiques et les exigences croissantes de performance. Son évolution s’inscrit dans une quête constante d’optimisation, où chaque nouvelle approche cherche à améliorer l’efficacité opérationnelle tout en maîtrisant les coûts et les risques.
Avant 1900 : La maintenance réactive
À ses débuts, la maintenance se limitait à une approche purement réactive : les actifs étaient réparés uniquement après une panne. Ce mode de fonctionnement engendrait des arrêts imprévus, des coûts élevés et une faible fiabilité des infrastructures.
Face aux limites de cette approche, il est rapidement devenu évident qu’une anticipation des défaillances était nécessaire pour garantir une meilleure continuité d’exploitation. C’est ainsi qu’est née la maintenance préventive.
Années 1950-1970 : L’Avènement de la maintenance préventive
Avec l’essor de l’industrie, l’idée d’anticiper les défaillances a conduit à l’introduction de la maintenance préventive. Des interventions planifiées à intervalles réguliers permettaient de réduire les interruptions non maîtrisées. Toutefois, cette approche s’est révélée imparfaite, car elle ne tenait pas toujours compte des besoins réels des actifs, menant parfois à des opérations de maintenance inutiles.
La recherche d’une maintenance plus efficace a conduit à une nouvelle évolution : tirer parti des nouvelles technologies pour surveiller en temps réel l’état des équipements et anticiper les pannes avant qu’elles ne surviennent.
Années 1980 : L’Émergence de la maintenance prédictive
L’informatisation et le développement des capteurs ont marqué un tournant. Désormais, les équipements pouvaient être surveillés en continu, permettant d’anticiper les pannes avant qu’elles ne surviennent. Cette approche a posé les bases d’une gestion plus fine et plus efficace des actifs.
Aujourd’hui, grâce aux avancées en intelligence artificielle et en connectivité, la maintenance franchit une nouvelle étape vers une automatisation encore plus poussée.
L’essor de l’intelligence artificielle et de l’Internet des Objets (IoT) transforme encore le paysage de la maintenance. Les algorithmes d’apprentissage automatique permettent non seulement d’anticiper les pannes, mais aussi de recommander les actions les plus optimales en fonction du contexte. À terme, certains systèmes seront même capables de s’auto-réparer, minimisant ainsi l’intervention humaine.
L’évolution de la maintenance s’aligne désormais sur les principes du triptyque coût / risque / performance, qui constitue l’un des piliers de la norme ISO 55001 sur la gestion des actifs.
Pourtant, si ces évolutions technologiques font rêver, leur mise en place reste un défi pour de nombreuses entreprises. Entre ambitions et réalité opérationnelle, où en est réellement la maintenance prédictive aujourd’hui ?
De nombreuses entreprises mettent en avant la maintenance prédictive comme un objectif stratégique, mais combien l’appliquent réellement ?
Selon plusieurs études (A Survey on Predictive Maintenance for Industry 4.0), il existe un écart significatif entre l’intérêt porté à cette approche et sa mise en œuvre effective. Cette disparité s’explique par plusieurs facteurs, notamment la complexité des systèmes de gestion d’actifs et la difficulté d’exploiter les données de manière pertinente.
Avant de parler de maintenance prédictive, il est essentiel de se poser une question fondamentale : l’organisation dispose-t-elle d’un système de gestion d’actifs (l’écosystème intégrant les individus, processus et outils afin d’optimiser la performance, les risques et les coûts des actifs tout au long de leur cycle de vie) suffisamment structuré pour en tirer une réelle valeur ajoutée ?
Comprendre son système de gestion d’actifs avant de prédire
Avant d’envisager une stratégie de maintenance prédictive, il est essentiel d’analyser son système de gestion d’actifs et de structurer des processus opérationnels solides. Cette première étape permet de :
Tous les actifs ne justifient pas une surveillance prédictive. Il est crucial d’identifier ceux qui sont réellement critiques, en tenant compte de plusieurs facteurs :
Ainsi, la maintenance prédictive ne constitue une véritable valeur ajoutée que si elle s’intègre dans une stratégie globale, où chaque décision contribue à l’amélioration de la performance des actifs.
La gestion des actifs a longtemps été perçue comme une contrainte. Aujourd’hui, elle se positionne comme un levier stratégique, offrant un avantage concurrentiel aux organisations capables d’optimiser leurs processus de maintenance.
Cependant, l’ambition seule ne suffit pas. Pour réussir la transition vers la maintenance prédictive, il faut d’abord structurer les bases.
Structurer les fondamentaux avant d’intégrer la maintenance prédictive
Avant de se lancer dans un projet ambitieux, il est essentiel de poser des bases solides :
Chez tbmaestro, nous accompagnons les gestionnaires d’actifs physiques dans la structuration et l’optimisation de leur gestion d’actifs, afin que la maintenance prédictive devienne un véritable levier de performance et de création de valeur pour l’organisation.
Loin d’être une fin en soi, la maintenance prédictive doit être abordée comme une évolution progressive, qui repose sur une gestion d’actifs maîtrisée et des choix stratégiques éclairés.
Mot-clé principal : Maintenance prédictive
Mots clefs : Maintenance prédictive, Gestion d’actifs physiques, IA, IoT, Maintenance réactive, Maintenance préventive, coût, risque, performance
Date d’article : 18/02/25
Rédacteur :
Sources :
A Survey on Predictive Maintenance for Industry 4.0 : https://fr.rs-online.com/web/content/blog-discovery/maintenance/maintenance-predictive-explication
Découvrez nos offres adaptées à vos besoins :
Les tramways, relancés en France depuis les années 1980, jouent un rôle clé dans la mobilité durable urbaine malgré des coûts élevés. Leur développement, soutenu par les innovations, reste essentiel pour la transition écologique des grandes villes.
L’ouverture à la concurrence du ferroviaire régional remet en question l’avenir des sites de maintenance et du matériel roulant, avec en plus un changement de propriétaire.
Le secteur aéroportuaire fait face à une transformation inévitable d’ici 2030, portée par des innovations technologiques et des exigences environnementales. Pour les gestionnaires d’actifs, cela représente un défi et une opportunité de renforcer durabilité, efficacité et rentabilité à long terme.