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RÉSUMÉ
Cet article décrit les concepts de maintenance prédictive intelligente de l’industrie 5.0. Il présente, en préambule, le changement de paradigme entre l'industrie 4.0 et l'industrie 5.0, initié en 2020 par la Commission européenne pour mettre en avant l'humain, le développement durable et la résilience. Les méthodes et outils liés à la prédiction de la durée de vie restante des équipements (RUL) font l’objet de descriptions détaillées. Il identifie les apports de l’IA, des agents conversationnels et du métavers dans le domaine de la maintenance prédictive. Enfin, il dresse un bilan des applications dans l’industrie, en soulignant les avantages et inconvénients, notamment sur le plan éthique.
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Gilles ZWINGELSTEIN : Ingénieur de l’école nationale supérieure d’électrotechnique, d’électronique, d’informatique et d’hydraulique et des télécommunications de Toulouse (ENSEEIHT), Docteur-Ingénieur, Docteur ès Sciences. - Professeur associé des universités en retraite, Université Paris Est Créteil, France
INTRODUCTION
La maintenance prédictive vise à estimer la durée de vie restante des équipements pour éviter les pannes. Cette approche existe depuis plusieurs décennies, mais elle a évolué avec la révolution numérique du XXe siècle. En 2011, cette révolution a donné naissance à l’industrie 4.0, introduite par Angela Merkel, alors chancelière de la République Fédérale Allemande, à la foire de Hanovre, en Allemagne. L’industrie 4.0 intègre l’Internet des objets, le Big Data, le cloud, l’analyse de données, la robotique et l’intelligence artificielle. Cependant, certaines entreprises ont constaté une baisse de productivité due à une automatisation excessive et une réduction de la présence humaine.
En réponse, la Commission Européenne a adopté en 2021 l’industrie 5.0. Ce nouveau modèle place l’humain au centre des décisions, et soutient les objectifs de développement durable de l’Agenda 2030 des Nations Unies. Cet article présente l’industrie 5.0, avec un accent sur la maintenance prédictive. Il s’adresse aux lecteurs qui souhaitent explorer les méthodes modernes d’estimation du RUL (Remaining Useful Life) des équipements. Le RUL est essentiel pour anticiper la durée de vie restante des machines, élément central en maintenance prédictive. Nous y décrirons les méthodes les plus innovantes de l’industrie 5.0, sans entrer dans les détails technologiques.
Le § 1 retrace l’évolution des révolutions industrielles jusqu’à l’industrie 5.0. Il analyse son impact sur la maintenance prédictive, notamment sur le rôle de l’humain, sur la durabilité et sur la résilience des systèmes. Il explore aussi le lien entre maintenance prédictive intelligente, intelligence artificielle et technologies avancées, tels les agents conversationnels et le métavers.
Le § 2 aborde les méthodes d’apprentissage en maintenance prédictive. Après un rappel des principes de l’intelligence artificielle, il présente l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond, en soulignant leurs différences.
Le § 3 est dédié aux méthodes d’estimation du RUL. Il rappelle les concepts de base de la maintenance prédictive, et les critères pour cibler les équipements où cette méthode offre un bon retour sur investissement. Il présente aussi des logiciels et des plateformes d’estimation du RUL, qu’il s’agisse de composants uniques ou de systèmes complexes, en lien avec le CBM (Condition-Based Maintenance) et le PHM (Prognostics and Health Management).
Le § 4 examine le rôle des agents conversationnels en maintenance prédictive, en précisant leurs classifications et leurs limites.
Le § 5 introduit le métavers industriel. Cet espace virtuel permet aux équipes de maintenance de collaborer avec des avatars numériques pour réaliser des opérations prédictives.
Le § 6 détaille les applications de la maintenance prédictive 5.0 dans des domaines tels que l’aéronautique, l’énergie et le transport ferroviaire. Le § 7 évalue les avantages et les inconvénients de la maintenance prédictive 5.0, en se fondant sur des retours d’expérience limités. Enfin, le § 8 aborde les enjeux technologiques, humains et éthiques de cette approche centrée sur l’humain. La conclusion explore l’avenir de l’intelligence artificielle en maintenance prédictive et les défis éthiques à venir.
L’émergence de l’industrie 5.0 découle de la révolution numérique, et de nombreux termes liés à cette transformation sont aujourd’hui largement médiatisés. Cela suscite un vif intérêt quant à leurs effets sur la société actuelle. Les lecteurs informés sur ces technologies connaissent souvent déjà la plupart de ces termes. Toutefois, pour éviter toute ambiguïté, il est essentiel de garantir une compréhension claire de chaque terme employé dans cet article.
Ainsi, des rappels accompagnés de références scientifiques reconnues, comme des articles, des normes et des ouvrages, seront fournis. Deux termes fondamentaux, souvent utilisés dans ce contexte, sont explicités ici :
-
maintenance préventive : elle inclut l’évaluation et l’analyse des conditions physiques des équipements, ainsi que les éventuelles actions de maintenance qui en découlent ;
-
maintenance prédictive : elle repose sur des analyses et des évaluations des paramètres de dégradation, afin d’anticiper, et de prédire, l’occurrence d’une défaillance.
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Évolutions des révolutions industrielles de l’industrie 1.0 à l’industrie 5.0
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9. Glossaire
Défaillance ; failure
Perte de l’aptitude d’un bien à accomplir une fonction requise.
Dégradation ; degradation
Changement néfaste de l’état physique, avec le temps, l’utilisation ou en raison d’une cause externe.
Maintenance ; maintenance
Ensemble de toutes les actions techniques, administratives et de management durant le cycle de vie d’un bien, destinées à le maintenir ou à le rétablir dans un état dans lequel il peut accomplir la fonction requise.
Maintenance préventive conditionnelle ; condition-based maintenance
Maintenance préventive qui inclut l’évaluation des conditions physiques, l’analyse et les éventuelles actions de maintenance qui en découlent.
Maintenance préventive prescriptive ; prescriptive maintenance
Approche non normalisée fondée sur l’apprentissage automatique (ML) et l’IA pour recommander des actions pour éviter les pannes et fournir des recommandations de maintenance pour augmenter la durée de vie d’un équipement.
Maintenance préventive prévisionnelle ; predictive maintenance
Maintenance conditionnelle exécutée suite à une prévision obtenue grâce à une analyse répétée, ou à des caractéristiques connues, et à une évaluation des paramètres significatifs de la dégradation du bien.
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Glossaire
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - VERLEY (P.) - La première révolution industrielle 1750-1880. - Armand Colin (2016).
-
(2) - PASDERMADJIAN (H.), SIEGFRIED (A.) - La deuxième révolution industrielle. - Presses universitaires de France (1959).
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(3) - SAINT-ETIENNE (C.) - La troisième révolution industrielle. - CreateSpace Independent Publishing (2017).
-
(4) - BAUER (W.), MAW (S.), MARRENBACH (D.), GANSCHAR (O.) - Industrie 4.0 – Volkswirtschaftliches Potenzial für Deutschland. - Bundesverband Informationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien, V.BITKOM (2014).
-
(5) - JULIEN (N.), MARTIN (É.) - L’usine du futur – Stratégies et déploiement – Industrie 4.0, de l’IoT aux jumeaux numériques. - Dunod (2018).
-
(6) - BLANCHET (M.) - INDUSTRIE...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
NORMES
-
Smart Manufacturing Standards Map (SM2) Part 1: Framework. - ISO/IEC TR 63306-1 - 2020
-
Smart Manufacturing Standards Map (SM2) Part 2: Catalogue. - ISO/IEC TR 63306-2 - 2021
-
Series of Standards on cybersecurity - ISA/IEC 62443 - 2024
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Surveillance et diagnostic de l’état des machines – Vocabulaire - ISO 13372 - 2012
-
Condition monitoring and diagnostics of machines — data interpretation and diagnostics techniques — Part 1: General guidelines - ISO ISO13379-1 - 2012
-
Surveillance et diagnostic des machines — Pronostic — Partie 1: Lignes directrices générales - ISO 13381-1 - 2015
-
Condition monitoring and diagnostics of wind turbines — Part 1: General guidelines - ISO 16079-1 - 2017
-
Vibrations et chocs mécaniques, et leur surveillence-Vocabulaire...
ANNEXES
Alliance Industrie du Futur (AIF)
http://www.industrie-dufutur.org/aif/
Banque de données de terminologie de l’IEC
Banque de données de terminologie de l’ISO
Association Française pour les Ingénieurs de Maintenance (AFIM)
Association Française de Normalisation (AFNOR)
https://normalisation.afnor.org/
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