Production Maintenance 77

MAINTENANCE EN PRODUCTION
sur batterie qui continuent à simplifier la
mise en œuvre de ce type de mesure. Ce
sont les IOT dont on entend tant parler en
industrie 4.0. L’intelligence artificielle, c’est
le programme informatique qui permet de
faire l’extrapolation des mesures vibratoires.
Ces programmes sont généralement faits
par les ingénieurs maintenance ou exploitation.
On utilise les données des fameuses
« analyses répétées »mentionnées dans la
définition de la maintenance prévisionnelle.
Une troisième application consiste à
conserver la mesure vibratoire temps réel ;
on va dès lors utiliser d’autres techniques
mathématiques pour la prévision, des
techniques plus sophistiquées, celles du
machine learning autrement dit celles de
l’identification de modèles de comportement.
Ces modèles intègrent les « paramètres
significatifs de la dégradation du bien »de la
définition normative.
L’idée est de créer un ou plusieurs modèles
de prévision de la mesure vibratoire à partir
de toutes les autres données du procédé
de production. Cette approche permet de
comprendre la relation qui existe entre les
vibrations du roulement et, par exemple, les
indicateurs de performance de l’installation.
Connaissant ces relations, les exploitants de
la ligne de production peuvent décider de
dépasser les vibrations recommandées par le
fabricant du roulement pour attendre le prochain
arrêt programme de l’installation avant
de le changer. Les modèles de comportement
apportent des informations supplémentaires
dans le mécanisme de décision de l’exploitant
pour planifier l’arrêt. Cette approche est
aujourd’hui possible car les moyens de calcul
ont évolué et qu’il est aujourd’hui possible
d’utiliser les algorithmes du machine learning
sur les sites de production là où il y a
quelques années en arrière ces algorithmes
n’étaient accessibles que sur des systèmes
informatiques de R&D.
Enfin, quatrième et dernière exemple
d’application, cette fois sans la mesure
vibratoire. Il est fréquent de ne pas pouvoir
faire la mesure et c’est souvent l’approche
la plus simple : exploiter mes données
sans modifier mon installation. L’idée est
qu’un expert de la vibration postule un
modèle d’évolution de cette vibration et de
créer un ou des modèles de prévision de
cette vibration fictive à partir de toutes les
autres données du procédé de production.
Les conséquences et avantages de cette
approche sont identiques à l’application 3. ●
Olivier Guillon avec Alexandre
Maksimovic (Actemium)
24ı PRODUCTION MAINTENANCE • N°77 • avril - mai - juin 2022