Maintenance prédictive avec PRTG

La maintenance prédictive est une stratégie de maintenance proactive qui utilise des techniques d'analyse de données et de modélisation prédictive pour prévoir le moment où un équipement ou une machine est susceptible de tomber en panne. En supervisant divers paramètres et indicateurs, tels que la température, les vibrations, la pression ou les mesures de performance, la maintenance prédictive vise à détecter les problèmes potentiels et à les traiter avant qu'ils ne provoquent une panne ou une défaillance.

Si vous souhaitez obtenir des informations plus approfondies sur la maintenance prédictive, lisez notre article IT Explained.

Il existe plusieurs types de techniques de maintenance prédictive que les organisations peuvent employer en fonction de leurs besoins spécifiques et de la nature de leur équipement. Voici quelques types courants de maintenance prédictive :

• Analyse des vibrations: L'analyse des vibrations consiste à superviser les modèles de vibrations des équipements afin d'identifier les problèmes potentiels. Des changements dans les niveaux, les fréquences ou les modèles de vibration peuvent indiquer des défauts tels qu'un mauvais alignement, l'usure d'un roulement ou un déséquilibre.
• Thermographie: La thermographie, également connue sous le nom de thermographie infrarouge, utilise des caméras thermiques pour détecter des modèles de chaleur anormaux dans l'équipement. IT aide à identifier les composants en surchauffe, les connexions desserrées ou les problèmes d'isolation, qui peuvent être des signes précoces de défaillance.
• Analyse de l'huile: En analysant les propriétés et les contaminants des huiles lubrifiantes, l'analyse de l'huile peut fournir des indications sur l'état de composants tels que les moteurs, les boîtes de vitesses ou les systèmes hydrauliques. IT aide à détecter l'usure, la contamination ou la dégradation de l'huile, fournissant ainsi des indications précoces sur les défaillances potentielles.
• Supervision acoustique: La supervision acoustique consiste à analyser le son ou le bruit émis par un équipement. Des bruits inhabituels, tels que des frottements excessifs, des grincements ou des vibrations, peuvent indiquer des problèmes mécaniques ou des défaillances imminentes.
• Supervision des performances: La supervision des performances consiste à suivre et à analyser les indicateurs clés de performance (ICP) de l'équipement, tels que la pression, la température, le débit ou la consommation d'énergie. Des écarts par rapport aux paramètres de fonctionnement normaux peuvent indiquer des défaillances imminentes ou une détérioration des performances.
• Supervision de l'état des équipements: La supervision de l'état consiste à superviser en permanence l'état de santé et les performances de l'équipement au moyen de divers capteurs et mesures. IT supervise plusieurs techniques, telles que l'analyse des vibrations, la supervision de la température et l'analyse de l'huile, afin de fournir une vue d'ensemble de l'état de l'équipement.

Dans le domaine de l'IT industriel et de l'IIoT, le modèle dit de maturité de la maintenance fournit des lignes directrices permettant aux organisations de passer de stratégies de maintenance réactives à des stratégies de maintenance proactives pilotées par les données. La raison ? Les stratégies réactives coûtent plus cher. Chaque étape du modèle de maturité de la maintenance apporte son lot d'économies de temps et d'argent.

• Maintenance réactive: L'équipement n'est réparé ou entretenu qu'après un dysfonctionnement ou un problème.
• Maintenance préventive: Les services, les réparations et la maintenance des équipements sont planifiés à l'avance. Cela permet d'éviter les pannes, mais peut entraîner des coûts et des temps d'arrêt inutiles si l'équipement n'a pas besoin d'être entretenu.
• Maintenance basée sur l'état: L'état actuel de l'équipement est supervisé et comparé aux tendances et modèles antérieurs. Lorsque l'état se situe en dehors de la plage normale, une maintenance est planifiée.
• Maintenance prédictive: Les données de production sont analysées au moyen de l'IA ou de l'apprentissage automatique pour prédire quand l'équipement a besoin d'un service ou d'une maintenance.

Les logiciels de maintenance prédictive désignent les applications ou plates-formes informatiques qui facilitent la mise en œuvre et la gestion des programmes de maintenance prédictive. Ces solutions logicielles tirent parti de l'analyse des données, de l'apprentissage automatique et d'algorithmes avancés pour superviser la santé des équipements, détecter les anomalies et prédire les défaillances.

Les logiciels de maintenance prédictive peuvent être adaptés à des industries, des types d'équipement ou des stratégies de maintenance spécifiques. Il permet aux organisations de mettre en œuvre et d'optimiser efficacement leurs stratégies de maintenance prédictive, d'améliorer la fiabilité des équipements et de réduire les coûts de maintenance en passant de pratiques de maintenance réactives à des pratiques de maintenance proactives.

La maintenance prédictive et les outils de supervision sont des concepts liés mais distincts dans le domaine de la maintenance et de la gestion des actifs. Bien qu'ils impliquent tous deux l'utilisation de la technologie et de l'analyse des données, il existe des différences essentielles entre eux.

La maintenance prédictive est une stratégie globale qui implique l'analyse des données, la modélisation et la planification proactive de la maintenance en fonction des défaillances prévues.

Les outils de supervision, quant à eux, se concentrent sur la surveillance des données en temps réel ou périodique afin de fournir une visibilité sur l'état et les performances de l'équipement en vue d'actions immédiates ou à court terme. Si la maintenance prédictive peut utiliser des outils de supervision en tant que composante de son approche globale, les outils de supervision eux-mêmes n'intègrent pas nécessairement les aspects de modélisation et d'analyse prédictives de la maintenance prédictive.

Dans PRTG, les « capteurs » sont les éléments de base de la supervision. Un capteur surveille généralement une valeur mesurée dans votre réseau, par exemple, le trafic d'un port sur un switch, la charge CPU d'un serveur ou l'espace libre d'un disque. En moyenne, vous avez besoin de 5 à 10 capteurs par équipement ou d'un capteur par port de switch.