Maintenance prédictive

Comment fonctionne la
maintenance prédictive

De l'analyse de vos données historiques à la recommandation automatique d'intervention.

Constat

Le problème

Les PME font de la maintenance corrective (on répare quand ça casse) ou préventive systématique (on remplace tous les X mois, souvent trop tôt ou trop tard).

Résultat : des pannes imprévues coûteuses, des remplacements inutiles, et aucune visibilité sur l'état réel de vos machines.

Notre approche

Notre approche

MaintForge analyse votre historique de pannes pour calculer la probabilité de défaillance de chaque équipement.

Plus vous avez de données, plus les prédictions sont précises. Le système s'améliore continuellement avec chaque intervention enregistrée.

Fiabilité

La courbe de fiabilité R(t)

R(t) représente la probabilité que votre équipement fonctionne encore à l'instant t.

Courbe de fiabilité R(t)
R(t) > 80% — OK
50-80% — Vigilance
< 50% — Danger
Équipement neuf ← R80 = seuil de remplacement → Usure avancée
Avant R80
Pas besoin d'intervenir
R80
Moment optimal d'intervention
Au-delà de R80
Risque de panne imprévue
Modèles

Les modèles utilisés

Quatre modèles statistiques éprouvés, adaptés à différents types de défaillance.

📉

Weibull

Le modèle de référence en fiabilité industrielle. Identifie si votre équipement est en phase de jeunesse, de maturité ou d'usure.

📊

Gumbel

Spécialisé dans les valeurs extrêmes. Prédit la pire panne probable sur une période donnée. Idéal pour les équipements critiques.

🔬

Cox PH

Prend en compte les facteurs externes : environnement, charge, opérateur. Explique pourquoi deux machines identiques ne tombent pas en panne au même moment.

📈

Log-Normal

Modélise les défaillances liées à la fatigue et à la dégradation progressive. Adapté aux composants mécaniques soumis à des contraintes répétées.

Décision

Le moteur de recommandation

L'arbre de décision simplifié du système :

1️⃣

Analyse du paramètre β

Le système analyse la forme de la distribution Weibull

2️⃣

Type d'usure identifié

Aléatoire, prématuré ou par vieillissement

3️⃣

Vérification capteurs IoT

Le système vérifie si des capteurs sont disponibles sur l'équipement

4️⃣

Recommandation

La meilleure stratégie est sélectionnée :

β < 1 : mortalité infantile → maintenance corrective + investigation

β ≈ 1 : pannes aléatoires → maintenance conditionnelle (capteurs)

β > 1 : usure → maintenance préventive systématique au R80

β > 1 + capteurs : usure + données temps réel → maintenance prédictive

Résultat

Résultat concret

Pour chaque équipement, vous voyez :

📊

R(t)

Fiabilité actuelle en pourcentage

⏱️

RUL

Durée de vie restante estimée

🔧

Recommandation

"Remplacer dans X heures de fonctionnement"

💰

Économie estimée

Coût évité par rapport à une panne imprévue

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