SystemX est l’unique Institut de Recherche Technologique (IRT) dédié à l’ingénierie numérique des systèmes du futur. Il lance au sein de son programme Industrie Agile, le projet Maintenance Prévisionnelle et Optimisation (MPO). Réunissant 5 partenaires industriels (Air Liquide, Apsys, EDF, EdgeMind et Safran), ce projet d’une durée de 4 ans cible plusieurs objectifs visant à développer la maintenance prédictive basée sur l’analyse prédictive.

Avec l’introduction massive de mécanismes de contrôle et de composants intégrant des parties logicielles, les systèmes industriels de production deviennent de plus en plus complexes. L’un des principaux enjeux actuels consiste à améliorer les méthodes et outils utilisés pour favoriser le maintien en condition opérationnelle de ces systèmes. Plusieurs solutions existent pour y répondre, mais dépendent des stratégies de  maintenance. Le projet Maintenance Prévisionnelle et Optimisation de l’Institut de Recherche Technologique SystemX s’intéresse en premier lieu à la maintenance prévisionnelle.

Celle-ci consiste à anticiper des opérations de maintenance en partant d’une analyse de l’évolution de l’état du système, et ainsi estimer sa durée de vie résiduelle et surtout produire un pronostic sur l’occurrence des futures défaillances.

A l’issue de cette première phase les travaux s’orienteront vers l’analyse prescriptive qui cible à recommander les interventions de maintenance optimales de manière à atteindre un compromis technico-économique intéressant, en limitant notamment les coûts liés à l’indisponibilité du système ou l’approvisionnement et le stockage des pièces de rechange.

« Le passage d’une politique de maintenance curative ou préventive à une politique de maintenance prescriptive présente un fort intérêt industriel car il permet à la fois de mieux planifier les opérations d’entretien et de réparation, de réduire les risques de pannes et d’arrêts non planifiés, et d’augmenter la durée de vie des équipements. Cette méthode marque une vraie rupture avec les pratiques plus classiques et intéresse beaucoup nos partenaires, dans un contexte toujours plus concurrentiel », explique Étienne de Pommery, Directeur du Programme Industrie Agile.

Trois objectifs quantifiables pour des résultats certains

Le projet MPO se concentre sur trois principaux objectifs :

–          Structurer la chaîne d’acquisition de données, en prenant en compte des données hétérogènes et complexes. Ces données proviennent à la fois de capteurs et d’instruments de mesure introduits dans les systèmes et de données externes contextuelles : données issues de l’environnement physique du système (température extérieure, pression atmosphérique, etc.) ou de l’environnement d’exploitation du système (rapports d’intervention, disponibilité des stocks, etc.).

Les verrous à lever concernent la définition de critères cohérents et pertinents permettant de prendre en compte les données complexes et hétérogènes citées, mais aussi la maîtrise de la performance, au sens de la rapidité d’exécution, des méthodes et outils liés à la surveillance, le diagnostic et le pronostic, en tenant compte des approches de Data Science (NDLR: Terme anglais (Science des données numériques) est une méthode qui s’appuie principalement sur des outils mathématiques puissants (statistiques, informatique…)).

–          Établir les méthodes et outils liés à la chaîne complète de maintenance prévisionnelle au niveau du composant d’un système. L’objectif est de traiter le problème spécifique de mise en place de stratégies prévisionnelles à l’échelle des composants, en exploitant les informations issues des capteurs, des sollicitations des composants et de leur environnement.

Les verrous à lever sont doubles : la prise en compte de phénomènes incertains au niveau des composants et la formalisation et la simulation des processus de maintenance prévisionnelle.

–          Mettre en place une chaîne d’optimisation de politiques de maintenance au niveau du système industriel en développant des méthodes et outils au service de la modélisation et de la simulation de ces systèmes industriels, qui tiennent compte de leurs caractéristiques fonctionnelles et dysfonctionnelles, des contraintes logistiques, des processus de maintenance et des aspects économiques. Le résultat visé est d’orienter la maintenance vers l’analyse prescriptive. Les simulations permettront de réaliser des études quantitatives de ces systèmes afin d’évaluer et comparer différentes stratégies sur la base de critères technico-économiques pertinents. Elles permettront également de considérer les techniques d’optimisation des stratégies de maintenance. Enfin, cette chaîne d’optimisation devra être capable de se situer à un niveau « global » en prenant en compte plusieurs systèmes potentiellement répartis sur plusieurs sites distincts géographiquement ainsi que les magasins de pièces de rechange.