La maintenance prédictive : un levier de compétitivité face aux arrêts non planifiés

Par Pierre Vandenhove, pdg de DV GROUP.

Chaque mois, 79% des entreprises françaises subissent des arrêts de production non planifiés, selon une étude menée par ABB. Le coût moyen d’une heure d’arrêt s’élève à 68 000 €. Ces interruptions, provoquées majoritairement par des défaillances techniques, ont des répercussions majeures sur la performance globale des sites industriels. Elles désorganisent les plannings, engendrent des pertes de matière ou de produit fini, mobilisent les équipes de maintenance dans l’urgence, et dans certains cas, entraînent des pénalités contractuelles.

Dans un contexte de hausse des prix de l’énergie, de tensions sur les chaînes logistiques et de pression croissante sur les marges, la maîtrise de la continuité de production est devenue un enjeu stratégique. L’impact d’un arrêt imprévu dépasse la seule sphère opérationnelle : il remet en cause la capacité d’une entreprise à tenir ses engagements et à préserver sa rentabilité.

De la réparation à l’anticipation
Pendant longtemps, les industriels ont privilégié la maintenance corrective, consistant à intervenir après la panne, ou la maintenance préventive, programmée selon un calendrier ou un nombre d’heures de fonctionnement. Si ces approches ont permis de structurer les plans de maintenance, elles ne suffisent plus à répondre aux exigences actuelles en matière de réactivité et de disponibilité des équipements. La maintenance prédictive s’impose aujourd’hui comme une alternative plus performante.

Grâce à l’analyse des données terrain issues des capteurs (température, vibrations, intensité électrique, vitesse de rotation, etc.), il devient possible de repérer les signaux faibles annonciateurs d’une défaillance. Ce passage de la réaction à la prévention permet d’organiser les interventions en amont de la panne, de limiter les coûts d’arrêt, et d’optimiser la planification des ressources.

L’intelligence artificielle comme catalyseur
Les nouvelles générations de systèmes prédictifs sont désormais dotées d’intelligence artificielle capable de modéliser le comportement des machines et d’identifier les écarts significatifs. Cette technologie permet non seulement de détecter les anomalies, mais aussi d’estimer la durée de vie résiduelle d’un composant, d’associer les causes probables d’une dérive de performance, et d’enrichir les diagnostics à l’aide de retours d’expérience croisés.

L’IA joue également un rôle croissant dans l’optimisation énergétique. En analysant les conditions de fonctionnement en temps réel, certaines solutions sont capables d’alerter sur les situations de surconsommation, les pertes de rendement ou les conditions anormales d’usage. L’amélioration de l’efficacité énergétique devient alors un bénéfice complémentaire à la réduction des arrêts.

Des résultats mesurables sur le terrain
Les retours d’expérience recueillis sur le terrain montrent des gains significatifs. L’implémentation d’une stratégie de maintenance prédictive bien calibrée permet une augmentation de 20 à 30 % de la disponibilité machine. La durée de vie des équipements est prolongée de 15 à 20 %, réduisant ainsi la fréquence des remplacements et le coût total de possession. En parallèle, les économies d’énergie générées par l’identification des dérives de performance peuvent atteindre plusieurs points sur la facture énergétique globale.

Ces résultats démontrent que la maintenance prédictive n’est pas seulement une solution technique : c’est un levier stratégique au service de la performance industrielle. Dans les environnements fortement automatisés comme celui de l’emballage, où les cadences sont soutenues et les marges étroites, cette approche permet de sécuriser les flux et de renforcer la compétitivité face à la volatilité des marchés.
Dans un contexte où la continuité de production est un facteur clé de compétitivité, l’anticipation des pannes devient un impératif. En combinant capteurs, analyse de données et intelligence artificielle, la maintenance prédictive offre une réponse efficace aux enjeux de disponibilité, de performance et d’optimisation énergétique. Elle constitue une brique essentielle dans la transformation numérique des sites industriels, au service d’une industrie plus fiable, plus réactive et plus durable.