Planification de la maintenance avec l’intelligence artificielle

Qu’est-ce que la planification de la maintenance ?

La planification de la maintenance est le processus de planification, d’organisation et de coordination des activités de maintenance pour s’assurer que les équipements et les installations restent en bon état de fonctionnement et qu’ils peuvent être utilisés de manière fiable.
La planification de la maintenance comprend généralement l’identification des équipements nécessitant une maintenance, l’établissement d’un calendrier de maintenance, la mise en place d’un système de suivi pour les tâches de maintenance, la coordination avec les équipes de maintenance et la gestion des coûts associés à la maintenance.

Quelle est la différence entre maintenance préventive, prédictive et corrective ?

• La maintenance corrective est le type de maintenance qui est effectuée après qu’une panne se soit produite. Elle consiste à réparer ou remplacer les composants défectueux afin de rétablir le fonctionnement normal de l’équipement.
• La maintenance préventive a pour objectif d’éviter les pannes car les conséquences d’un arrêt d’un équipement sont coûteuses, que cela soit pour l’exploitation ou la qualité de service. Elle est effectuée en suivant les cycles de maintenance, dans le respect des contraintes règlementaires et les normes d’entretien des différents équipements.
• La maintenance prédictive vise à prédire les pannes avant qu’elles ne se produisent : elle se base sur des données tels que des historiques de mesure d’usure, obtenus par exemple par des capteurs connectés (IoT) afin d’estimer la durée de vie de résiduelle des équipements (remaining useful life ou RUL). L’objectif est de planifier au plus juste les opérations de maintenance en fonction des signes d’usure détectées ou d’anomalies.

En quoi les mathématiques décisionnelles peuvent-elles contribuer à optimiser la maintenance ?

Les techniques d’optimisation sont tout à fait adaptées à ce type de problématiques, complexes, très contraintes et combinatoires. EURODECISION, expert en intelligence artificielle et mathématiques décisionnelles, intervient depuis de nombreuses années sur des problématiques liées à la maintenance : planification de la maintenance en réduisant l’impact sur l’exploitation, dimensionnement des ressources de maintenance, gestion d’actifs, maintenance prédictive et aide au diagnostic de pannes.

Quelles sont les approches utilisées par EURODECISION pour traiter des problématiques de maintenance ?

Les problèmes de planification de maintenance se résolvent très bien avec des techniques de recherche opérationnelle. En revanche, les approches à base de machine learning et de BRMS (systèmes à base de règles) sont plus adaptées aux problématiques de maintenance prédictive, de détection d’anomalies ou d’aide au diagnostic. Par exemple, le machine learning est particulièrement approprié aux prévisions de séries temporelles et nous l’utilisons donc dans nos modèles de prédiction du temps restant avant cassure. De plus, pour prévoir une panne avant que la panne réelle ne survienne, nous utilisons la modélisation de fonctions d’erreur asymétriques dans des réseaux de neurones.

Nos experts développent des algorithmes et des modèles d’analyse de données, de prévision, de planification et de pilotage de processus complexes pour des problématiques variées.
Pour en savoir plus sur l’intelligence artificielle et les mathématiques décisionnelles au service de la maintenance :

Téléchargez la plaquette « L’IA pour la maintenance »

Planification de la maintenance :

• Planification de la maintenance long terme (évaluation des coûts de maintenance d’un parc, anticipation et lissage de la charge de l’atelier de maintenance, dimensionnement du nombre de matériels en réserve),
• Planning annuel de la maintenance préventive d’une infrastructure ou d’un parc,
• Planification de la maintenance d’une flotte de véhicules (trains, avions …), et affectation des véhicules aux missions commerciales, en prenant en compte les contraintes de maintenance et d’utilisation des potentiels,
• Vérification de la conformité des plannings des opérations de maintenance (compteurs kilométriques, compteurs temporels) à l’aide de règles « métier »,
• Dimensionnement des équipes de maintenance, sectorisation et planification des visites,
• Optimisation de la planification opérationnelle d’arrêt de tranche de centrale nucléaire en prenant en compte les aléas liés aux tâches à effectuer, optimisation de la radioprotection pour les opérations de maintenance en centrale nucléaire.

Gestion d’actifs (équipements, flotte de véhicules…) :

• Optimisation des achats et des ventes de lots de véhicules de différentes flottes,
• Optimisation de l’emploi des matériels, de la gestion des parcs techniques et du dimensionnement des parcs actifs,
• Dimensionnement d’un PPP et optimisation de la politique de maintenance,
• Planification et affectation des ressources rares ou spécifiques (par exemple, dans le domaine ferroviaire, les engins d’auscultation de l’infrastructure ou les rames livrant du ballast à des chantiers),
• Prévision et optimisation du stock de pièces détachées de rechange.