prolians.fr 15 La maintenance prédictive apporte de la précision pour agir au moment le plus opportun, en détectant les besoins de remplacement ou de révision avant un dysfonctionnement. Tout en améliorant la fiabilité des équipements, elle optimise le temps de travail des équipes de maintenance et in fine, celui des budgets de maintenance. Mais entre les capteurs et le traitement des données, il y a un coût dont il faut mesurer le retour sur investissement. La combinaison de ces 3 solutions est une option, chaque cas est particulier. Les équipes Prolians peuvent vous aider à choisir une solution. Des innovations qui suscitent un intérêt immense de la part des industriels puisque selon une étude du cabinet de conseils McKinsey, la maintenance prédictive permet trait de réaliser 630 milliards d’économies en un peu plus de 5 ans. Pour calculer ce chiffre, ils tablent sur une réduction des coûts de maintenance de 10 à 40 %, une réduction de moitié des arrêts de production pour panne ainsi qu’une diminution de 3 à 5 % des investissements en augmentant la durée de vie de l’existant. Avec une croissance annuelle qui tourne autour des 20 % et 9.1 milliards d’euros investis dans ce secteur en 2016, l’avenir s’annonce donc radieux pour la maintenance prédictive. Quant à l’industrie du futur, il n’est plus question de choix... Tirer profit de machines fonctionnant à 100 % du temps grâce à la maintenance prédictive, c’est l’un des objectifs de “l’industrie connectée”. À titre d’exemple, la SNCF a dépensé près de 300 millions d’euros pour déployer des capteurs sur l’ensemble de son réseau. Les systèmes d’aiguillage font ainsi l’objet d’une alerte quand leur seuil d’utilisation est dépassé. Une équipe peut alors se déplacer immédiatement pour les entretenir. Nous devons réfléchir maintenant au jour où tous les systèmes industriels seront intelligents et connectés. D’autres entreprises utilisent des capteurs connectés sur des systèmes de compresseurs. Ils permettent de récolter jusqu’à 200 paramètres différents chaque seconde. Les données sont envoyées au fabricant qui peut alors monitorer l’activité, générer des rapports de suivi de consommation et des plannings de maintenance. Ces données permettent également d’optimiser les algorithmes prédictifs pour éviter les futures pannes. 630 milliards d’économies annoncées d’ici 2025 COMPRESSEUR ROLLAIR 10 V
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