Différence entre maintenance prédictive, préventive et réactive dans le domaine de la gestion thermique

Les politiques de maintenance se divisent en 3 groupes : réactive, préventive ou prédictive, avec une distinction sémantique très claire. Chacune de ces « façons d’aborder les problèmes » comporte des avantages et des contraintes, selon les particularités de l’application et ont été codifiées l’une après l’autre en fonction de la complexité croissante des systèmes, et de l’arrivée de nouvelles technologies.

Les différents types de maintenance 

En suivant un cheminement « historique », la classification est simple à comprendre :

• La maintenance réactive est mise en œuvre lorsqu’une défaillance se présente. Elle ne génère aucun coût tant qu’il n’y a pas de problème, mais peut peser lourd en termes de service, interruptions et sécurité réduite. Pour diminuer les temps d’intervention, il est nécessaire de garder à disposition un stock de pièces détachées qui restent parfois inutilisées pendant longtemps. Les instruments de savoir pour les opérateurs de maintenance reposent uniquement sur les guides (diagnostiques des pannes) développés au moment de la conception du système.
• La maintenance préventive est cyclique, et se base sur un remplacement systématique de composants sujets à l’usure, avant que ceux-ci ne tombent en panne ou cassent. La maintenance est programmée lorsque l’équipement est déjà à l’arrêt, mais il est facile de gaspiller des composants par sur-précaution, ou de créer des incidents si un remplacement de pièces n’est pas effectué correctement.
• La maintenance prédictive est seulement mise en œuvre lorsque l’état du composant nécessite son remplacement et pour cette raison elle est également définie comme « proactive ». C’est la technique la plus récente, rendue possible seulement grâce à l’avancée de la technologie IoT permettant la récupération de données sur le terrain et au développement d’algorithmes capables de déduire la dégradation d’un composant. Son intégration au sein des technologies contribuant au paradigme Industry 4.0 (smart industry) a accéléré sa diffusion dans tous les secteurs industriels. Dans ce cas-là également, les pièces sont remplacées lors des arrêts de production programmés.

La maintenance prédictive dans les armoires électriques

La maintenance prédictive concernait à l’origine des composants mécaniques, car ils sont sujets à l’usure et peuvent montrer lors de leur fonctionnement des signes visibles de dégradation, comme des vibrations. La mesure et l’analyse de l’amplitude des vibrations dans le temps et la fréquence permet de prédire l’arrivée d’un problème.

Pour les armoires électriques, encore plus simplement, l’information vient des paramètres climatiques car de nombreuses défaillances, qu’elles soient mécaniques, électriques ou électroniques provoquent des hausses localisées de température.

En même temps, une baisse d’efficacité de la ventilation due à une obstruction accidentelle, ou à l’encrassement des filtres, peut causer une dérive de la température à l’intérieur de l’armoire, qui peut en elle-même être une cause de défaillance.

Le cœur du système est au niveau du « cloud », où les données collectées sur le terrain sont rassemblées et stockées. Le cerveau est dans l’algorithme qui, à travers les KPIs reflète l’état de santé des composants ou l’apparition inattendue d’une anomalie avec une logique type feux tricolores.

Les mesures sont effectuées à un niveau « haut », qui ne doit pas interférer avec le processus sous contrôle

Appareils pour la maintenance prédictive 

Le premier appareil IoT dédié à la maintenance prédictive dans le domaine de la gestion thermique est le Sensis de Fandis. Sensis, en plus de mesurer les valeurs climatiques à l’intérieur de l’armoire et de contrôler les appareils dédiés à maintenir le niveau de température optimal, peut traiter les informations à « haut » niveau et détecter des évènements anormaux.

Pour en savoir plus sur le Sensis ainsi que sur tous nos autres produits pour les  armoires, vous pouvez vous rendre sur notre site web fandis.com, parcourir notre blog ou nous envoyer un email sur l’adresse support@fandis.com. Notre équipe vous répondra au plus tôt.