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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 :
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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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Enjeux technologiques, humains et éthiques
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6. Avantages et inconvénients de la maintenance prédictive de l’industrie 5.0
L’adoption de la maintenance prédictive dans le cadre de l’industrie 5.0 en est encore à ses débuts. De nombreuses entreprises s’attachent actuellement à explorer les avantages et les inconvénients de ce nouveau paradigme. En 2023, la Communauté Européenne a lancé l’Industry 5.0 Community of Practice (CoP 5.0) pour rassembler différents acteurs de l’écosystème européen de l’innovation. Cet espace collaboratif vise à partager les meilleures pratiques et à faciliter la mise en œuvre de l’industrie 5.0. Bien que les retours d’expérience sur la maintenance prédictive sont encore limités et souvent confidentiels, un inventaire consensuel (non exhaustif) des avantages et des inconvénients a été établi.
6.1 Avantages
6.1.1 Maîtrise des décisions par le personnel de maintenance :
La maintenance prédictive 5.0 repose sur des outils d’aide à la décision, tels que :
-
l’IA faible ;
-
les agents conversationnels ;
-
les jumeaux numériques ;
-
les simulations.
Toutefois, la décision finale concernant l’état de santé des équipements reste entre les mains des techniciens, ce qui garantit une approche centrée sur l’humain.
HAUT DE PAGE6.1.2 Amélioration de la disponibilité des équipements
En identifiant les défaillances potentielles pouvant entraîner des arrêts de production non planifiés, la maintenance prédictive 5.0 améliore la disponibilité des équipements. Cela contribue à la résilience et à la durabilité des systèmes.
HAUT DE PAGE6.1.3 Allongement de la durée de vie des équipements
En détectant et en corrigeant les problèmes à un stade précoce, la maintenance prédictive...
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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).
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(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).
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(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
-
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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