Why Predictive Maintenance Can’t Always Work
La maintenance prédictive (Predictive Maintenance – PredM) et la maintenance conditionnelle (Condition-Based Maintenance – CBM) sont souvent présentées comme les formes les plus avancées de stratégie de maintenance. Comparées aux approches de maintenance jusqu'à la défaillance (run-to-failure) ou à la maintenance préventive à intervalles fixes, elles promettent une approche plus ciblée : surveiller l'état réel d'un actif, détecter l'accumulation des dégradations et n'intervenir que lorsque la maintenance est réellement nécessaire.
En théorie, cette approche est particulièrement séduisante. Elle permet de réduire les interventions inutiles, de faciliter une meilleure planification et d'aider les équipes de maintenance à concentrer leurs ressources là où elles créent le plus de valeur. En pratique, toutefois, la maintenance prédictive et la maintenance conditionnelle n'apportent pas toujours les améliorations attendues en matière de fiabilité, de disponibilité ou de temps de fonctionnement des équipements. Dans certains cas, des organisations investissent dans des stratégies de maintenance plus sophistiquées pour n'obtenir que des résultats limités, voire constater une dégradation des performances de leurs actifs.
L'une des principales raisons est que tous les mécanismes de défaillance ne peuvent pas être prédits efficacement. L'utilité de la surveillance de l'état dépend de la nature du mécanisme de dégradation, du comportement de l'intervalle P-F, du caractère aléatoire des défaillances ainsi que du contexte pratique et réglementaire dans lequel les décisions de maintenance sont prises. Sans cette compréhension, les organisations risquent de « s'acharner à résoudre le mauvais problème » et de créer involontairement de nouveaux problèmes.
Ce webinaire examine les situations dans lesquelles la maintenance prédictive et la maintenance conditionnelle peuvent ne pas produire les résultats escomptés. Il fournit un cadre clair permettant de comprendre quand ces approches sont appropriées, quand elles ne le sont pas et quels éléments les propriétaires d'actifs, les responsables maintenance et les spécialistes de la fiabilité doivent prendre en considération avant de s'y appuyer.
Contenu du webinaire
Les origines de la Reliability Centered Maintenance (RCM)
- Présentation de l'étude de Nolan et Heap (1978).
- Comment cette étude a contribué au développement de la Reliability Centered Maintenance (RCM).
Comprendre la courbe P-F
- Explication des notions de défaillance potentielle (potential failure) et de défaillance fonctionnelle (functional failure).
- Comment la courbe P-F est liée à l'état de l'actif et à l'accumulation des dégradations.
L'importance de l'intervalle P-F
- Ce que représente l'intervalle P-F pour une surveillance basée sur des inspections périodiques.
- Pourquoi la fréquence et le moment des inspections influencent directement l'efficacité de la maintenance prédictive et de la maintenance conditionnelle.
Le caractère aléatoire des défaillances
- Pourquoi des composants apparemment identiques peuvent tomber en panne à des moments différents.
- Comment le comportement aléatoire des défaillances peut limiter l'intérêt des approches prédictives.
Les conséquences pour la maintenance prédictive et la maintenance conditionnelle
- Comment les caractéristiques de l'intervalle P-F peuvent compromettre l'efficacité de la maintenance.
- Comment le caractère aléatoire des défaillances influence la fiabilité des décisions fondées sur la surveillance de l'état.
Les situations où la maintenance prédictive et la maintenance conditionnelle sont particulièrement efficaces
- Les scénarios dans lesquels les stratégies prédictives et conditionnelles apportent une réelle valeur ajoutée.
- Les conditions favorisant une mise en œuvre réussie.
Aspects juridiques et réglementaires
- Pourquoi certains cadres réglementaires peuvent être nécessaires pour soutenir une utilisation efficace de la maintenance prédictive et de la maintenance conditionnelle.
- Comment les exigences de conformité peuvent influencer la stratégie de maintenance.
Ce que vous apprendrez
Vous découvrirez quelles caractéristiques de l'intervalle P-F et du processus de défaillance peuvent limiter l'efficacité de la maintenance prédictive et de la maintenance conditionnelle. Le webinaire expliquera également dans quelles situations ces approches ont le plus de chances d'être efficaces, ainsi que les conditions juridiques et réglementaires susceptibles de favoriser leur succès.
Participez à ce webinaire pour acquérir une vision plus réaliste de la maintenance prédictive et de la maintenance conditionnelle, et mieux comprendre dans quelles circonstances ces stratégies peuvent réellement améliorer la fiabilité, la disponibilité et le temps de fonctionnement des équipements.
Informations pratiques
14h45 Accueil sur la plateforme BEMAS Live Learning
15h00 Début de la présentation
16h00 Conclusion et séance de questions-réponses
À propos de l'intervenant
Dr Christopher Jackson, PhD, directeur d'Acuitas Ltd, est un spécialiste de l'ingénierie de la fiabilité, expert en logistique et dirigeant reconnu, fort d'une vaste expérience dans l'accompagnement des organisations pour améliorer la fiabilité de leurs produits et de leurs processus.
Le Dr Jackson a obtenu son doctorat en ingénierie de la fiabilité à l'Université du Maryland en 2011. En tant que directeur d'Acuitas Reliability, il a accompagné des organisations dans de nombreux secteurs, notamment les dispositifs médicaux, les véhicules militaires, les petits satellites et les systèmes de santé.
Après une carrière de dix-sept ans au sein de l'armée australienne, où il a exercé les fonctions de Senior Reliability Engineer avant de prendre sa retraite avec le grade de lieutenant-colonel, il a fondé le Center for the Safety and Reliability of Autonomous Systems à l'UCLA.
Auteur de plusieurs ouvrages de référence sur la fiabilité et le management, il dispense également des formations professionnelles ainsi que des enseignements de niveau postuniversitaire. Le Dr Jackson est Certified Reliability Engineer auprès de l'American Society for Quality (ASQ), membre d'Engineers Australia et Chartered Professional Engineer.
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