Historiquement perçue comme une fonction purement opératoire et curative, la gestion de la maintenance opère une mutation décisive : elle se transforme en un centre d’analyse proactif et adaptatif.

Éditeur spécialisé dans les solutions de Gestion de Maintenance Assistée par Ordinateur (GMAO) et d’Enterprise Asset Management (EAM), le groupe CARL Software déploie une architecture technologique intégrée visant à concilier haute performance opérationnelle et souveraineté industrielle.

La fiabilisation des moyens de production repose aujourd’hui sur la captation ininterrompue et l’analyse fine des données de terrain. L’écosystème numérique proposé s’appuie sur une plateforme de l’Internet des Objets (IoT) spécialement dédiée, nommée BL.Predict.

L’exploitation des données IoT au cœur de la stratégie prévisionnelle

Cette interface valorise les flux de données émis par les capteurs et les machines connectées du parc industriel. En croisant ces télémétries avec des algorithmes d’intelligence artificielle (incluant l’analyse prédictive et l’IA explicable), le système est capable d’identifier les signes avant-coureurs d’usure, d’analyser les causes profondes de défaillances et de prescrire automatiquement les actions de maintenance appropriées bien avant l’arrêt de la machine.

Pour faciliter l’intervention humaine et offrir une supervision spatiale avancée, la plateforme intègre la modélisation par jumeaux numériques (technologies BIM et CIM). Ces cartographies 3D permettent aux techniciens de visualiser et de géolocaliser instantanément les équipements techniques ou les réseaux, tout en interagissant graphiquement avec la base de données. L’interopérabilité est totale avec les systèmes de supervision (SCADA) et les progiciels de gestion (ERP) de l’usine, assurant une standardisation de la gestion multi-sites à l’échelle internationale.

Une transversalité des secteurs et des gains écologiques mesurables

L’une des forces de cette approche logicielle réside dans son adaptabilité à divers secteurs critiques. La solution couvre la gestion des équipements manufacturiers, mais s’étend également au patrimoine des villes intelligentes, aux infrastructures de transport (matériels roulants, voies), ou encore aux plateaux techniques et biomédicaux du secteur de la santé.

Sur le plan économique, le passage à cette maintenance augmentée génère un retour sur investissement tangible. Les exploitants observent une réduction pouvant atteindre 20 % de leurs budgets de maintenance et une optimisation des stocks de pièces de rechange de l’ordre de 30 %. Au-delà de ces indicateurs, la numérisation soutient directement la transition écologique. En allongeant le cycle de vie des équipements, en favorisant le taux de réparation au détriment du remplacement, et en réduisant la consommation énergétique globale, la GMAO moderne s’affirme comme un levier central de l’Industrie 5.0.

Encart Pédagogique : L’évolution des paradigmes, de la maintenance 1.0 à l’ère 5.0

L’histoire de la maintenance industrielle (encadrée aujourd’hui par la norme NF EN 13306) est jalonnée de grandes ruptures méthodologiques, classées en cinq ères distinctes :

• Maintenance 1.0 (Curative) : Elle se limitait à une logique réactive stricte. Le technicien n’intervenait qu’en réaction à une panne mécanique ou à une casse avérée.
• Maintenance 2.0 (Préventive systématique) : Avec la production de masse est apparue la notion de prévention. Elle est structurée autour de remplacements de pièces selon un calendrier calendaire ou un nombre de cycles défini, indépendamment de l’usure réelle du composant.
• Maintenance 3.0 (Conditionnelle) : L’apparition de l’instrumentation a permis de déclencher des opérations de maintenance uniquement lorsqu’un seuil critique de fonctionnement (vibration anormale, pic de température, perte de charge) est détecté par un capteur local.
• Maintenance 4.0 (Prédictive) : L’avènement de l’usine connectée a propulsé l’usage du Big Data et de l’apprentissage automatique (Machine Learning). L’objectif est de modéliser des modèles probabilistes pour anticiper les défaillances bien avant que les seuils critiques ne soient atteints.
• Maintenance 5.0 (Centrée sur l’humain et la durabilité) : Là où l’approche 4.0 misait sur une automatisation massive et des algorithmes parfois opaques (“boîtes noires”), l’ère 5.0 replace le technicien au cœur du processus décisionnel. L’IA devient un outil d’assistance collaboratif (IA explicable) qui épaule l’humain via la réalité augmentée. De plus, ce modèle intègre nativement la Responsabilité Sociétale (RSE) : l’éco-conception, la réparation privilégiée, la réduction de l’empreinte carbone et l’économie circulaire deviennent les piliers absolus des stratégies d’exploitation.