Présentation

Article

1 - LA MAINTENANCE PRÉDICTIVE INTELLIGENTE POUR L’INDUSTRIE 4.0

  • 1.1 - Concept et évolution
  • 1.2 - Méthodes d’estimation de la durée de vie restante
  • 1.3 - Stratégies de maintenance

2 - RÉALITÉ AUGMENTÉE DANS UN CONTEXTE INDUSTRIEL

  • 2.1 - Concepts et définition
  • 2.2 - Application dans un contexte industriel
  • 2.3 - Catégories d’usages
  • 2.4 - Tendances d’avenir

3 - LE DESIGN FICTION COMME OUTIL D’AIDE À L’INNOVATION

  • 3.1 - Principes
  • 3.2 - Usages et enjeux
  • 3.3 - Mise en œuvre

4 - FABRICATION ADDITIVE EN AÉRONAUTIQUE ET EN SPATIAL

  • 4.1 - Contexte
  • 4.2 - Technologies et matériaux en aéronautique
  • 4.3 - Applications industrielles
  • 4.4 - Conclusion

Article de référence | Réf : IN3103 v1

La maintenance prédictive intelligente pour l’industrie 4.0
Innovations marquantes 2019 - Industrie du futur

Auteur(s) : Éditions T. I.

Date de publication : 10 déc. 2019

Sommaire

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Version en anglais English

RÉSUMÉ

Nouvelle édition des innovations marquantes publiées cette année dans notre collection. Retrouvez une sélection d’avancées technologiques significatives dans le domaine de l’industrie du futur.

Lire cet article issu d'une ressource documentaire complète, actualisée et validée par des comités scientifiques.

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Auteur(s)

INTRODUCTION

La transformation liée à l’industrie du futur signifie pour les entreprises l'intégration de nouveaux outils numériques et technologiques mais aussi de compétences et de culture en dehors de leur cœur de métier.

Retrouvez une sélection d’innovations significatives qui ont fait l’objet de publications dans notre collection dans le domaine de la fabrication additive, de la maintenance prédictive ou encore de la réalité virtuelle.

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De la conception au prototypage, jusqu'à l'industrialisation, la référence pour sécuriser le développement de vos projets industriels.

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-in3103


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Version en anglais English

1. La maintenance prédictive intelligente pour l’industrie 4.0

Auteurs

Gilles ZWINGELSTEIN : Ingénieur de l’École nationale supérieure d’électrotechnique, d’électronique, d’informatique, d’hydraulique et des télécommunications de Toulouse (ENSEEIHT), docteur-ingénieur, docteur ès sciences, professeur associé des universités en retraite, université Paris-Est Créteil, France

Résumé

La prédiction d’une panne sur un équipement est une préoccupation majeure des responsables de la maintenance pour définir les stratégies les plus pertinentes aux plans techniques et économiques. La diffusion des nouvelles technologies numériques a conduit au développement de la maintenance prédictive intelligente pour l’industrie 4.0. A souligner que le niveau de confiance de la prédiction dépend de façon prépondérante du volume de données relatives à une même défaillance, sans oublier une connaissance approfondie des mécanismes physiques de dégradation. Ce sont actuellement les facteurs essentiels qui conditionnent un retour d’investissement satisfaisant pour les utilisateurs potentiels.

Points clés

Domaine : maintenance

Degré de diffusion de la technologie : croissance

Technologies impliquées : intelligence artificielle, analyses statistiques, big data, data mining

Domaines d'application : industrie 4.0

1.1 Concept et évolution

La maintenance prédictive intelligente a vu le jour il y a environ une décennie dans le cadre de la quatrième révolution industrielle en exploitant toutes les composantes de l’industrie 4.0. Deux approches distinctes ont été développées pour la maintenance prévisionnelle conventionnelle qui dans la majorité des cas ne concerne que les données relatives à un équipement bien identifié. La première approche repose sur l’utilisation d’analyses statistiques et de fiabilité sur les défaillances (pertes de l’aptitude d’un bien à accomplir une fonction requise) connues de l’équipement en exploitant les données archivées dans les logiciels de GMAO (gestion de maintenance assistée par ordinateur). Ces analyses statistiques permettent de développer des modèles de prévision des défaillances et d’établir les intervalles des tâches...

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