IA x Industrie : Applications Concrètes et Cas d’Usage B2B (Chapitre 2)
Cet article explore les stratégies et technologies clés pour la réduction des temps d'arrêt et l'optimisation de la maintenance dans les secteurs industriels et technologiques. Découvrez comment l'intégration de la maintenance prédictive, de l'Internet des Objets (IoT), de l'automatisation, de la gestion avancée des données, et de la formation du personnel peut transformer les opérations de maintenance.

L'intelligence artificielle (IA) contribue significativement à la maintenance prédictive en industrie, notamment en France où des entreprises innovantes comme Schneider Electric mettent en œuvre des solutions d'IA pour anticiper les défaillances des équipements. Ces systèmes utilisent des données collectées par des capteurs pour analyser l'état des machines en temps réel et prévoir les besoins de maintenance avant que les problèmes ne surviennent. Cela permet non seulement de réduire considérablement les temps d'arrêt, mais aussi d'améliorer l'efficacité énergétique et de diminuer les coûts de maintenance.

Réduction des Temps d'Arrêt et Optimisation de la Maintenance

La réduction des temps d'arrêt et l'optimisation de la maintenance dans un contexte industriel ou technologique sont cruciales pour maximiser la productivité, la fiabilité des équipements et réduire les coûts opérationnels. Plusieurs stratégies et technologies sont employées pour atteindre ces objectifs.

L'utilisation de l'IA, de l'apprentissage automatique et de l'analyse prédictive permet d'identifier les signes avant-coureurs de défaillance des équipements avant qu'ils ne provoquent des arrêts. En analysant les données historiques et en temps réel (température, vibration, bruit, etc.), les systèmes peuvent prédire les pannes potentielles et permettre des interventions ciblées. Des études montrent que la maintenance prédictive pilotée par l'IA peut réduire les temps d'arrêt non planifiés de 30%, effectuer les réparations 83% plus rapidement et diminuer le temps passé par les ingénieurs sur site de 75%.

  • L'IoT joue également un rôle clé dans la surveillance en temps réel des équipements. Les capteurs peuvent ainsi collecter des données continues sur l'état de fonctionnement des machines, facilitant ainsi une maintenance plus précise et moins intrusive.

  • L'automatisation des processus de maintenance à l'aide de robots ou de drones, par exemple pour les inspections, réduit le temps nécessaire pour ces activités et diminue les risques d'erreur humaine.

  • Peut-être plus issu du bon sens, la maintenance conditionnelle peut également aider à améliorer son parc machine. Plutôt que de suivre un calendrier fixe, la maintenance conditionnelle est basée sur l'état actuel de l'équipement. Cela permet de n'effectuer des interventions que lorsque des indicateurs spécifiques démontrent un besoin imminent de maintenance, réduisant ainsi les interventions inutiles.

  • Enfin, l'adoption de normes industrielles et de meilleures pratiques en matière de maintenance peut améliorer la cohérence et l'efficacité des opérations de maintenance à travers l'organisation. Cela passe évidemment par la formation continue du personnel de maintenance sur les nouvelles technologies, outils de diagnostic et méthodes de travail améliore l'efficacité des opérations de maintenance.

D'un point de vue "digitalisation" et "transition numérique", la capacité à intégrer des systèmes de gestion de la maintenance avec d'autres systèmes d'entreprise (par exemple, ERP, GMAO) permet une planification et une allocation des ressources plus précises et efficaces.

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L'interopérabilité entre aXel, l'assistant intelligent proposé par AI-FACTURING, et les outils déjà présents dans une entreprise permet de fluidifier la génération automatiquement des alertes et des recommandations d'action lorsque des anomalies ou des problèmes potentiels sont déclarés.

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Exemples de Succès en Maintenance Prédictive

IA chez Scheider Electric : détection et réactivité

Schneider Electric a mis en œuvre des solutions avancées de maintenance prédictive, tirant parti de l'intelligence artificielle (IA) pour améliorer la performance et réduire le risque de défaillance des équipements. 

Schneider Electric utilise des logiciels d'analytique prédictive d'actifs qui détectent les changements subtils dans le comportement des équipements, souvent signes avant-coureurs de défaillances. Cela permet aux personnels d'opérations et de maintenance d'aborder les problèmes d'équipement avant qu'ils ne deviennent des problèmes majeurs impactant les opérations​​.

Dans le cadre de la plateforme Enterprise APM (Asset Performance Management) de Schneider Electric, Avantis PRiSM utilise la reconnaissance de motifs avancée et l'apprentissage automatique pour identifier les problèmes potentiels des jours, des semaines, ou des mois avant les points de consigne d'alarme traditionnels. Cette approche permet une maintenance prédictive efficace, réduisant les temps d'arrêt non planifiés et les coûts de maintenance​​.

Schneider Electric présente également la solution de maintenance prédictive EcoStruxure avec Senseye, un partenaire technologique, illustrant comment cette intégration permet une surveillance en temps réel et une maintenance préventive des équipements industriels. Grâce à l'utilisation de l'EcoStruxure Machine Advisor et de l'application Attention App, ils ont réussi à digitaliser et surveiller en temps réel la santé de leurs équipements, comme les lasers Trumpf, utilisés dans le processus de fabrication. Cette solution permet de surveiller l'état des machines et de planifier la maintenance de manière proactive, évitant ainsi les arrêts inattendus et prolongeant la durée de vie des équipements​​.

Ces exemples soulignent l'engagement de Schneider Electric envers l'innovation dans la maintenance prédictive en utilisant l'IA pour réduire les temps d'arrêt, améliorer l'efficacité énergétique, et diminuer les coûts de maintenance, fournissant ainsi une valeur ajoutée significative à ses clients.

IA chez la SNCF : maintenance, ciblage et optimisation des ressources

En France, l'un des exemples notables de l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) pour améliorer la maintenance prédictive est celui de la SNCF (Société Nationale des Chemins de fer Français), l'entreprise nationale de chemin de fer. La SNCF utilise l'IA pour surveiller et analyser l'état de son matériel roulant et de son infrastructure.


Avec des capteurs installés sur les trains et le long des voies ferrées, la SNCF recueille une quantité massive de données en temps réel. Ces données sont ensuite analysées par des algorithmes d'IA pour détecter les signes avant-coureurs de défaillances potentielles. Cette approche permet à l'entreprise de planifier la maintenance de manière proactive, en s'attaquant aux problèmes avant qu'ils ne conduisent à des pannes ou à des retards.


L'avantage de cette méthode est double. Premièrement, elle aide à améliorer la sécurité en s'assurant que le matériel est toujours en bon état de fonctionnement. Deuxièmement, elle optimise l'utilisation des ressources de maintenance, en permettant à la SNCF de cibler plus précisément les interventions nécessaires, ce qui peut conduire à des économies substantielles et à une utilisation plus efficace du matériel.

IA chez Orange : maintenance, rapidité et agilité

Un autre exemple pertinent est celui du groupe Orange, qui utilise l'IA pour détecter des défaillances dans le fonctionnement de ses antennes, déclenchant des interventions rapides. Orange met en avant l'utilisation de l'IA dans plusieurs domaines liés à la maintenance et à l'optimisation de ses infrastructures.

Orange utilise l'IA pour réduire la consommation électrique de son réseau mobile. Des recherches menées par le groupe ont montré que l'IA pourrait permettre de réduire cette consommation de 15% grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique et de big data pour analyser les données techniques issues des antennes relais​​.

Dans le cadre de son nouveau plan stratégique, Engage2025, Orange place la data et l'IA au cœur de son modèle d'innovation. L'objectif est de s'appuyer sur ces technologies pour transformer l'entreprise, en améliorant l'agilité et la performance tout en renforçant son exemplarité sociale et environnementale

Orange explore également l'utilisation de l'IA dans le cadre de la maintenance prédictive à travers l'installation de capteurs et l'association de solutions M2M (Machine to Machine). Cette approche permet de monitorer en temps réel la performance des équipements et d'anticiper les besoins de maintenance​​.

Sources :

https://community.se.com/t5/Success-Stories-Corner/Reducing-factory-equipment-downtime-with-AI-based-predictive/ba-p/396494
https://www.orange-business.com/fr/magazine/iot-et-maintenance-predictive-mieux-vaut-prevenir-que-guerir
https://blog.se.com/industry/machine-and-process-management/2015/07/17/optimizing-operations-maintenance-predictive-analytics/
https://www.orange.com/fr/groupe/nous-connaitre/linnovation-utile-et-source-de-progres-pour-tous/donnees-et-intelligence
https://hellofuture.orange.com/fr/reduire-la-consommation-electrique-du-reseau-mobile-avec-lia/

Les autres chapitres

CHAPITRE 4 :Décarbonisation

CHAPITRE 5 :Gestion des Déchets

CHAPITRE 6 :Transformation des Chaînes d'Approvisionnement

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