Tirer parti de l’IA pour augmenter les processus de maintenance industrielle

Pour une planification plus efficace

Habituellement, l’équipe de maintenance planifie les interventions sur le terrain en fonction d’un plan de maintenance prédéterminé et propre aux équipements, ou en réponse à des problèmes et anomalies signalés, automatiquement ou non, en s’appuyant notamment sur les gammes de maintenance.

Pour aller plus loin, une IA peut aussi analyser les données historiques du système ERP, et de la GMAO, et, en fonction des plans de maintenance préconisés, des pannes remontées et des calendriers de production, optimiser la planification des interventions de maintenance. En prenant également en compte des facteurs tels que la criticité des équipements et les fenêtres de disponibilité, une IA peut recommander le calendrier de maintenance le plus efficace pour minimiser les interruptions de production tout en maximisant la fiabilité des actifs. Il s’agit concrètement d’élaborer des propositions de scénarios tactiques.

L’IA peut également permettre d’optimiser l’allocation des ressources en favorisant une assignation adéquate des ressources sur les tâches à accomplir en croisant les compétences et certifications des techniciens stockées dans le système RH avec lequel elle est interfacée, et les opérations à venir.

D’un point de vue plus long terme, les équipes RH pourront s’appuyer sur un modèle d’IA pour optimiser le portefeuille de compétences en croisant référentiels des habilitations et compétences avec les besoins métier, également mieux anticiper le renouvellement des certifications, qui est aujourd’hui un processus chronophage avec de forts enjeux.

Ce planning optimisé est ensuite communiqué automatiquement au superviseur du technicien pour validation, puis vers le technicien en question fournissant l’ensemble des détails nécessaires à son intervention (tâches, équipements requis, etc.).

Une préparation mieux alignée avec les besoins opérationnels

Avant que le technicien ne commence la visite, il doit rassembler l’équipement, les outils et la documentation nécessaires à son intervention. Cela peut inclure des procédures, des équipements de sécurité, des pièces de rechange ou encore des instruments de diagnostic. Normalement, ces éléments sont documentés dans les gammes de maintenance.

Dans le cadre notamment d’un correctif, une IA peut, via la GMAO générer automatiquement une liste de contrôle des équipements (checklist), des outils et de la documentation requis en fonction de l’intervention prévue. Si elle est correctement interfacée avec le SI logistique (stocks entrepôts et stocks en véhicules d’intervention), elle peut éventuellement aller jusqu’au déclencher un ordre de réapprovisionnement en adéquation avec les interventions prévues si la gestion des stocks n’est pas déjà intégrée avec la GMAO.

Une meilleure gestion des risques HSE

La sécurité est primordiale dans toute activité de maintenance. Généralement et en fonction de la nature de l’intervention, mais aussi des pratiques propres à l’entreprise et à la règlementation, un briefing de sécurité a lieu, mettant en évidence les dangers potentiels dans l’environnement de l’usine ou du site (travaux sous tension, travail en hauteur, environnement ATEX, matières dangereuses etc.), rappelant les protocoles de sécurité et les règles.

Dans ce cadre, une IA générative peut préparer des briefings de sécurité personnalisés aux techniciens en fonction de leur rôle, de leur niveau d’expérience et des dangers spécifiques présents dans l’environnement d’intervention. On peut ainsi adapter de manière dynamique le contenu du briefing pour mettre en évidence les protocoles de sécurité et les procédures d’urgence pertinents.

Ensuite, durant d’intervention, ce contenu restera accessible, et le technicien pourra poser des questions ou demander des informations de sécurité supplémentaires grâce à une interaction vocale avec un agent conversationnel (chatbot), motorisé par une IA générative, qui pourra rappeler les procédures à suivre dans telle ou telle situation.

Guider le technicien et améliorer la prise de décision

Lors de son intervention, le technicien visite l’usine et inspecte systématiquement divers actifs tels que les machines, les équipements et les infrastructures. Il inspecte visuellement les signes d’usure, de dommages, relève des métriques et des indicateurs afin de détecter d’éventuelles anomalies et d’agir en conséquence.

Grâce aux données de la GMAO, du SIG (Système d’Information Géographique) et de la surveillance en temps réel des capteurs IoT installés sur les équipements, l’IA peut optimiser ces itinéraires d’inspection, en prenant en compte la répartition spatiale des actifs, les priorités de maintenance et les contraintes d’accessibilité. Tout au long de sa tournée d’inspection, le technicien est ainsi guidé dans son intervention par une IA qui orchestre le processus d’intervention, en lien avec les procédures, règles métier, et les outils tels que la GMAO. L’IA permet ainsi de recalculer en temps réel le meilleur itinéraire en fonction des aléas et re priorisations basées sur les données des différents systèmes.

Le technicien peut demander une assistance au diagnostic à l’agent conversationnel, qui fournit des instructions sur base de la documentation et des procédures réunies en phase de préparation. Il peut s’agir de vérifier la valeur d’un couple de serrage, de comparer un relevé de pression ou de tension avec la valeur nominale attendue, etc. Le technicien peut également et toujours, dans des situations plus spécifiques, obtenir le support d’un expert ou de pairs, à distance en direct pour résoudre des problèmes plus complexes ou en cas d’anomalies non ou mal documentées.

Certains modèles d’IA spécifiques au traitement de l’image peuvent aider le technicien à analyser des photos ou vidéos prises avec son smartphone ou sa tablette durcie, notamment en les comparant avec la documentation ou un historique de maintenance sur l’équipement en question.

Plus globalement, une IA qui s’appuie sur des données historisées de bonne qualité peut aider à optimiser les processus prédictifs. L’IA peut analyser les données des capteurs en temps réel pour détecter les premiers signes de dégradation des équipements ou de pannes imminentes. De plus, en appliquant des algorithmes d’apprentissage automatique aux données historiques des capteurs, l’IA peut identifier des modèles indiquant des modes de défaillance spécifiques. L’IA fournit ensuite des recommandations au technicien pour les tests de diagnostic basés sur les symptômes observés, le guidant tout au long du processus de dépannage et interprétant les résultats en temps réel.

Un meilleur suivi des procédures pour fiabiliser les opérations sur site

Au cours de la visite, le technicien peut identifier des problèmes mineurs qui peuvent être résolus immédiatement.

S’appuyant sur la base de connaissances, les spécifications des équipements et les procédures de maintenance qui sont parfois accessibles en ligne ou hébergées sur des serveurs internes à l’entreprise, l’IA peut fournir des conseils en temps réel aux techniciens pour effectuer des réparations et des réglages mineurs. Elle peut recommander des paramètres optimaux ou des étapes de dépannage en fonction des symptômes observés, permettant ainsi aux techniciens de résoudre les problèmes plus efficacement.

L’IA fournit ainsi des instructions étape par étape sur l’appareil mobile du technicien, le guidant dans des tâches de maintenance avec des repères visuels et des annotations. Il peut à tout moment interroger l’IA en langage naturel (chatbot vocal) pour demander des éclaircissements supplémentaires ou de suspendre/reprendre le processus de guidage selon les besoins.

Mieux documenter les interventions

Tout au long de l’inspection, le technicien documente ses conclusions et enregistre ses observations, les mesures réalisées et les résultats des tests. Ces données fournissent des informations précieuses sur l’état des actifs et aident à prendre des décisions de maintenance éclairées.

L’IA peut compléter et automatiser ce processus de documentation en extrayant les informations pertinentes des manuels de maintenance, des spécifications des équipements et des enregistrements de maintenance historiques. Elle peut également y ajouter les enregistrements vocaux du technicien convertis en textes grâce aux algorithmes de traitement du langage naturel (NLP), un résumé de ses notes, ainsi qu’une analyse des photos et des vidéos jointes.

Elle peut générer des propositions de rapports structurés résumant les conclusions de l’inspection, les résultats des tests et les recommandations du technicien renseignés tout au long de la tournée, et réduisant ainsi le temps consacré à la saisie manuelle des données et garantissant la cohérence et l’exactitude de la documentation.

Mieux anticiper et optimiser les futures opérations de maintenance

Les données collectées pendant l’intervention permettent de formuler des recommandations pour anticiper les futures opérations, fonction des défauts, des usures constatées, des plans de maintenance.

Sur base de ces données, une IA peut factualiser cette analyse et générer des propositions de recommandations personnalisées pour les tâches de maintenance préventive, l’optimisation des stocks de pièces de rechange et les mises à niveau des équipements. Elle peut hiérarchiser ces recommandations basées sur une analyse coûts-avantages, une évaluation des risques et des considérations de conformité réglementaire, permettant ainsi aux planificateurs de maintenance de prendre des décisions éclairées pour optimiser la fiabilité et les performances des actifs.

Dans le cas d’une entreprise qui exploiterait plusieurs sites semblables en termes de procédés ou de typologies, une IA générative peut également favoriser le déploiement et l’harmonisation de bonnes pratiques via l’analyse et la synthèse de comptes-rendus d’interventions de même typologie, de retours d’expériences croisés, et enrichir les boucles d’amélioration Cela est notamment possible grâce à la réalisation d’un benchmark interne des différentes méthodes utilisées et performances de maintenance afin d’encourager l’amélioration continue de tous les acteurs.

Suivant la même logique, l’IA Générative peut faciliter la mise à jour et l’évolution des gammes et programmes de maintenance, ainsi que l’ensemble des référentiels techniques, procédures, des actifs.