Extrait de l’épisode 3 du balado Entre deux maintenances de l’ITMI avec Mathieu Lebrun de Contrôles Laurentide.
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En maintenance industrielle, les équipements d’hier et d’aujourd’hui ne racontent pas la même histoire.
Avant, on intervenait surtout quand quelque chose cassait. On observait, on écoutait, on réparait. L’expérience terrain était le principal outil de diagnostic.
Aujourd’hui, les équipements ne parlent plus seulement par leurs symptômes visibles… ils génèrent des données en continu.
Des machines critiques et invisibles sans données
Dans le balado Entre deux maintenances, un exemple marquant est celui d’un client minier opérant en sous-terrain.
Dans cette mine, de gigantesques ventilateurs assurent un rôle vital : fournir l’oxygène nécessaire aux travailleurs.
Leur fonctionnement est directement lié à la production.
Plus il y a de travailleurs et de camions sous terre, plus la demande en ventilation augmente.
Dans certaines configurations, plusieurs ventilateurs doivent fonctionner en continu pour maintenir les conditions de sécurité.
Et lorsqu’un ou plusieurs ventilateurs tombent en panne, ce n’est pas juste un enjeu mécanique : c’est la production entière qui doit ralentir, faute d’oxygène suffisant.
Quand la défaillance n’est plus visible à temps
Le problème?
Certains ventilateurs tombaient en panne sans signes précurseurs détectables.
Pas de vibration évidente.
Pas d’alerte claire.
Et parfois… la panne était découverte seulement lorsque les pales étaient déjà détruites.
À ce moment-là, il est trop tard.
Le virage : des données disponibles, mais sous-utilisées
Avec l’arrivée d’équipes spécialisées en performance numérique (chez Contrôles Laurentide, notamment), une autre approche a été mise en place.
L’idée était simple :
les données existaient déjà dans les systèmes, il fallait apprendre à les utiliser.
- Automates (PLC)
- Interfaces opérateur (HMI)
- Historiens de données
- Variables comme la vitesse, l’ampérage, la vibration, la position en % des volets
En combinant ces informations, il devient possible de comprendre le comportement réel des équipements.
Du modèle à la prédiction
Après environ 10 jours d’analyse et de structuration des données, une étape clé a été franchie : la création de modèles comportementaux, voire de jumeaux numériques simplifiés.
Ces modèles permettent non seulement de surveiller, mais aussi de prédire les défaillances.
Dans le cas des ventilateurs miniers, cela a mené à un résultat majeur : la capacité de détecter une défaillance jusqu’à 34 jours à l’avance.
Ce n’est plus de la réaction.
C’est de l’anticipation, voire de la prédiction.
Le vrai enjeu : la donnée, mais surtout la bonne donnée
Dans un environnement industriel moderne, le défi n’est plus de manquer d’information.
C’est d’en avoir trop.
Comme sur Google aujourd’hui : le problème n’est plus de trouver une réponse, mais de trouver la bonne, fiable et utile.
C’est exactement la même réalité en maintenance.
Avoir des données ne suffit pas.
Il faut :
- les bonnes données
- les bonnes variables
- les bons contextes
- et surtout, la capacité de les interpréter correctement
Sinon, on se retrouve simplement… inondé d’information.
Une transformation culturelle autant que technologique
Il y a quelques années à peine, parler de Data Scientist en maintenance semblait presque irréaliste pour plusieurs organisations.
Aujourd’hui, ne pas s’y intéresser devient un risque.
Parce que la maintenance évolue vers un équilibre délicat :
- entre surmaintenance et sous-maintenance
- entre criticité élevée et actifs secondaires
- entre investissement et rendement réel
Tout ne mérite pas le même niveau d’attention.
Aller vers une maintenance plus intelligente
Dans ce contexte, la question n’est plus seulement :
« Comment je maintiens mes équipements? »
Mais plutôt :
« Sur quoi dois-je concentrer mes efforts pour maximiser l’impact? »
Et c’est là que les données, bien utilisées, deviennent un levier stratégique.
Même dans des secteurs comme l’hydroélectricité, où les infrastructures sont limitées par des contraintes physiques et réglementaires, l’optimisation de l’existant devient essentielle.
En résumé
La maintenance n’est plus seulement une affaire de terrain.
Elle devient un dialogue entre :
- l’expérience des équipes
- et la puissance des données
Les machines ne sont pas plus complexes qu’avant.
Mais notre capacité à les comprendre, elle, a radicalement évolué.
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