D’ici 2025, les entreprises économiseront 630 milliards de dollars grâce à la maintenance prédictive*. Aujourd’hui, l’angoisse de la panne est une véritable épine dans le pied des exploitants. Un désagrément qui peut vite impacter tout un écosystème mais pas de panique de nouvelles solutions de pilotage arrivent ! Découvrez en quoi la maintenance prédictive est un levier de performance dans les bâtiments.

Qu’est-ce que la maintenance prédictive ?

Quelles entreprises n’ont pas déjà expérimenté des pannes sur les installations techniques ? Et bien sûr cela arrive toujours au mauvais moment, avec des conséquences qui peuvent avoir un impact considérable sur la productivité. A l’heure actuelle, deux types de maintenance sont largement utilisés : la maintenance corrective et la maintenance préventive.

La première est la démarche la plus traditionnelle. Une fois la panne détectée, elle consiste à réparer ou remplacer l’équipement défectueux. Le problème est corrigé une fois qu’il est apparu, pouvant impacter plus ou moins durablement la qualité de confort d’un espace de travail et/ou la production.
Avec la maintenance préventive, l’approche est proactive. Les défauts et pannes sont anticipés. Comment ? Des visites de maintenance sont ainsi programmées régulièrement en fonction de la durée de vie théorique d’une pièce. Avant même qu’une défaillance ne surgisse, les pièces sont entretenues et/ou remplacées sans certitude que la pièce devienne réellement défectueuse.

Désormais, avec l’avènement de l’intelligence artificielle, la collecte et le traitement des datas on parle de maintenance prédictive. Cette forme de maintenance se nourrit de données pour détecter des anomalies avant même qu’elles ne se déclarent. Cela permet d’intervenir seulement lorsque cela est nécessaire et d’éviter l’arrêt d’une production ou le ressenti d’un inconfort pouvant nuire à la productivité. L’objectif de la maintenance prédictive est d’optimiser l’équilibre entre maintenance corrective et prédictive. Cette approche prévoit le remplacement des composants défectueux juste avant leur défaillance.

L’intelligence artificielle au service de la maintenance prédictive

Vous l’avez compris, pour fonctionner la maintenance prédictive a besoin d’une importante quantité de données. Il s’agit non seulement de les collecter mais aussi de les traiter efficacement pour détecter une possible faille au bon moment et au bon endroit. C’est là qu’entre en jeu l’intelligence artificielle ! Des algorithmes sont créés. Ils traitent les données et tirent des conclusions sur le moment où un incident a de grandes chances de se produire. Pour en savoir plus sur l’intelligence artificielle dans les smarts buildings : retrouvez notre article sur le sujet.

Cependant, le secteur du bâtiment se heurte à une difficulté majeure : le nombre d’acteurs y est très élevé. Cette particularité a un impact direct sur la question des données. En effet, chaque entreprise détient ses propres informations. Elles ne sont que très rarement partagées. Il s’avère alors plus compliqué de récolter une quantité de données suffisante pour faire des prédictions fiables.

Au-delà d’un outil de GMAO classique, un système de GTB de dernière génération est en capacité de centraliser l’ensemble des données du bâtiment. Coupler la collecte des données provenant de différents systèmes d’informations (BIM, GMAO, sécurité, documentation, etc) avec des algorithmes sera d’une grande aide. Pourquoi ? Car les données seront en quantité suffisante et fiabilisées.

Maintenance prédictive dans le bâtiment : guérir avant d’avoir mal

La maintenance prédictive a l’avantage de satisfaire à la fois l’exploitant du bâtiment, le gestionnaire et les occupants.

Finies les visites de maintenance répétées et les plaintes intempestives. Désormais, l’exploitant peut agir au bon moment. Un gain de coût et de temps non négligeable.

Le gestionnaire du bâtiment, peut, lui, assurer une qualité de service élevée. Une opportunité pour augmenter le taux d’occupation de son bâtiment.

Quant à l’occupant, plus besoin de trouver des alternatives à une climatisation en panne ou à des stores qui ne se baissent plus en attendant les réparations. Détecter une panne avant même que les occupants ne s’en aperçoivent permet de garantir une qualité de confort continu pour les usagers. Un atout considérable !

*Selon une étude américaine du cabinet McKinsey, réalisée en 2015.

Pour en savoir plus sur l’intelligence artificielle dans le bâtiment, la Fédération Française du Bâtiment a publié un rapport.