Dans un contexte industriel où chaque minute d’arrêt représente un coût significatif, anticiper les pannes devient un enjeu majeur. Notre client, exploitant une ligne de fabrication composée de plusieurs machines (presse, convoyeur, unité d’assemblage, etc.), souffrait d’interruptions imprévues fréquentes. Celles-ci entraînaient non seulement des retards dans les livraisons, mais aussi des coûts élevés liés aux interventions d’urgence. Les équipes de maintenance intervenaient toujours de façon réactive : un dysfonctionnement se produisait, puis une intervention était lancée, avec des conséquences souvent lourdes pour la production globale.

Les objectifs du projet

Pour réduire ces incidents et mieux planifier les opérations, nous avons proposé de tester une solution d’intelligence artificielle sur une machine pilote de la chaîne. Concrètement, il s’agissait :

• de collecter les données essentielles de cette machine (mesures électriques, vitesse, température),
• d’y intégrer un modèle prédictif capable d’apprendre son fonctionnement normal, et de générer automatiquement des alertes lorsque le comportement s’éloignait des valeurs habituelles. L’idée était de commencer par un périmètre restreint pour valider l’approche, puis, en cas de succès, d’étendre la solution à l’ensemble des équipements.

1. Mise en place de la phase pilote

Collecte simplifiée des données

Plutôt que d’ajouter de nouveaux capteurs, nous avons exploité les mesures déjà disponibles sur la machine pilote :

• tension et courant électrique,
• vitesse de rotation,
• température des composants critique. Ces informations étaient transmises en continu à une infrastructure locale, dédiée au prétraitement (stockage et préparation des données pour l’analyse).

Intégration du modèle d’intelligence artificielle

Notre modèle a été déployé directement sur la machine pilote. Son rôle était d’apprendre en continu le comportement normal de l’équipement, en se basant sur les données historiques et en temps réel. À chaque mesure reçue, le modèle évaluait si les paramètres restaient dans la plage attendue :

• Si tout se déroulait normalement, aucun signal n’était généré.
• Dès qu’un écart significatif était détecté (par exemple une vibration trop élevée ou une hausse de température anormale), une alerte était déclenchée.

Gestion des alertes et suivi

Chaque alerte adressée à l’équipe de maintenance comportait désormais, en plus d’un message clair et dénué de jargon, la cause probable du dysfonctionnement (par exemple : vibrations anormales liées à une rotation excessive du rotor) :
"Cette machine présente un risque de panne dans les prochaines 48 heures en raison de vibrations excessives de l’élément X. Merci de vérifier cet élément et de planifier une intervention."
Grâce à ces précisions, les techniciens pouvaient :

• diagnostiquer rapidement l’origine du problème,
• programmer une intervention ciblée sans arrêter l’ensemble de la ligne,
• ou, si nécessaire, reporter l’intervention en fonction des impératifs de production.

2. Déploiement et ajustements

Phase pilote (3 mois)

1. Sélection de la machine critique
   Nous avons choisi la machine la plus exposée aux arrêts imprévus pour maximiser l’impact des premiers résultats.
2. Préparation des données historiques
   Un mois de relevés a été utilisé pour entraîner le modèle à reconnaître le fonctionnement normal en diverses conditions (charges légères, charges lourdes, variations de température ambiante).
3. Simulations et ajustements
   Plusieurs scénarios ont été simulés afin de valider la pertinence des alertes :

• Ajustement progressif des seuils pour limiter les fausses alarmes.
• Réunions régulières avec les équipes maintenance pour recueillir leurs retours et affiner la sensibilité du modèle.

Mise en service réelle

Une fois la phase pilote validée :

• Le modèle a tourné en continu, générant chaque matin un rapport simple sur l’état de la machine.
• Les techniciens ont suivi une courte formation pour lire ces rapports et interpréter les alertes sans se perdre dans des détails techniques.

3. Résultats obtenus

Réduction des arrêts non planifiés

Dès les deux premiers mois de fonctionnement en conditions réelles, le nombre d’arrêts imprévus pour la machine pilote a diminué d’environ 30 %. Les équipes ont pu passer d’une maintenance purement réactive à une approche proactive, réduisant ainsi les temps d’immobilisation.

Économies financières

En évitant les pannes graves, l’entreprise a réalisé des économies sur les pièces de rechange d’urgence et les interventions hors horaires normaux. Ces réductions de coûts se sont traduites par un retour sur investissement concret dès le premier trimestre.

Amélioration de l’organisation

Les interventions de maintenance sont devenues plus prévisibles : plutôt que de courir après une panne le week-end, les techniciens pouvaient programmer leurs vérifications en début de semaine, en intégrant les contraintes de planning.

Traçabilité simplifiée

Chaque alerte et chaque action corrective étaient consignées dans un document accessible à tous. Ce système permet aujourd’hui d’avoir un historique clair, facilitant l’analyse des incidents passés et la planification future.

4. Bénéfices et perspectives

Bénéfices pour l’entreprise

• Diminution des pertes de production : moins d’arrêts imprévus, donc moins d’interruptions dans la chaîne.
• Réduction des coûts d’urgence : moins d’achats de pièces en urgence et moins d’heures supplémentaires.
• Meilleure maîtrise du temps de production : planification facilitée des interventions.
• Simplicité d’extension : la méthode peut être déployée progressivement sur l’ensemble des machines, sans complexifier inutilement le dispositif.

Prochaines étapes

1. Déploiement sur d’autres équipements
   Après le succès sur la machine pilote, l’objectif est de couvrir la presse, le convoyeur, puis l’unité d’assemblage.
2. Tableau de bord unifié
   Mettre en place un tableau de bord global pour centraliser l’état de toutes les machines, offrant une vision en temps réel sur l’ensemble de la production.
3. Ajout de variables complémentaires
   Envisager l’intégration de nouvelles données (vibrations plus fines, consommation d’air comprimé, etc.) pour renforcer les prédictions, tout en préservant la simplicité d’utilisation.

Conclusion

Cette étude de cas illustre qu’un projet basé sur l’intelligence artificielle n’a pas besoin d’être complexe pour générer une valeur rapide. En ciblant une machine critique et en privilégiant une collecte de données simplifiée, nous avons pu :

• Passer d’une maintenance réactive à une maintenance prédictive,
• Réduire significativement les arrêts non planifiés,
• Réaliser des économies substantielles. L’approche progressive, centrée sur la clarté des informations fournies aux équipes techniques, a non seulement conforté les opérateurs dans l’adoption de cette solution, mais a également posé les bases d’une extension fluide à toute la chaîne de production. Aujourd’hui, l’entreprise bénéficie d’un outil simple et fiable pour anticiper les pannes, planifier les interventions et optimiser son parc machine.