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ABB place la maintenance prédictive en pilier incontournable de l’Industrie 4.0

  • Publié le 04/07/2025
  • 4min. de temps de lecture
  • • La maintenance préventive cède progressivement la place à une approche prédictive intelligente

    • ABB Ability™ optimise la gestion des équipements tournants avec des solutions connectées et analytiques

    • Optimiser la disponibilité et réduire les coûts grâce à une surveillance avancée en temps réel

    Dans un contexte industriel en pleine transformation numérique, la maintenance des équipements devient un enjeu stratégique majeur. L’ère de la maintenance préventive, basée sur des calendriers fixes, tend à décliner face à l’émergence de la maintenance prédictive, qui exploite les données en temps réel pour anticiper les défaillances et optimiser les interventions.

    La maintenance prédictive utilise des capteurs intelligents, des algorithmes avancés et des analyses conditionnelles pour surveiller l’état réel des équipements, en particulier les moteurs électriques, générateurs, variateurs et autres machines tournantes. L’objectif : détecter précocement les dysfonctionnements et programmer les interventions au moment le plus pertinent.

    La maintenance préventive, souvent rigide et planifiée sur des bases temporelles, peut conduire à des coûts inutiles et à des arrêts non planifiés. La maintenance prédictive, en revanche, minimise les risques d’interruption imprévue, allonge la durée de vie des actifs et réduit les frais d’entretien en intervenant uniquement quand cela s’avère réellement nécessaire.

    ABB, leader mondial en solutions industrielles, propose la solution ABB Ability™ Predictive Maintenance et Digital Powertrain, qui associent capteurs intelligents, collecte et analyse de données, expertise technique et plateformes cloud sécurisées.

    Destinées aux industriels exigeants de secteurs variés tels que l’énergie, manufacturing ou process… Ces solutions s’adressent aux responsables maintenance, ingénieurs fiabilité, et directions opérationnelles souhaitant moderniser leur gestion des actifs et maximiser leur performance industrielle.

    Le processus débute par un audit complet des équipements, suivi d’une collecte de données historiques et opérationnelles. Les capteurs intelligents ABB Ability™ Smart Sensor installés sur les moteurs et équipements rotatifs pour surveillent les vibrations, les températures, et autres paramètres clés.

    Un système similaire est également déployé pour les variateurs de vitesse, permettant de surveiller leur état de fonctionnement, détecter les anomalies précoces et optimiser leur performance. Grâce à cette surveillance proactive, les variateurs bénéficient d’une maintenance conditionnelle, réduisant les arrêts non planifiés et prolongeant leur durée de vie.

    Ces données sont analysées en continu via une plateforme numérique accessible à distance, qui génère des alertes et recommandations personnalisées. Un dialogue permanent avec les experts ABB Motion permet d’affiner le plan de maintenance, en priorisant les actions selon l’état réel des machines.

    Les solutions ABB Ability™ sont déployées directement sur site, avec un accès aux informations via portails web, applications mobiles et intégration possible dans les systèmes clients existants. La surveillance à distance donne accès à une visibilité en temps réel, à distance, garantissant réactivité et contrôle.

    « La transition vers la maintenance prédictive est déjà en cours dans de nombreuses installations, avec des résultats probants en termes de réduction des temps d’arrêt et d’optimisation des coûts. ABB accompagne ses clients dans cette évolution pour que chaque étape soit maîtrisée et que les bénéfices soient rapidement perceptibles » précise Affann Guennouni, Digital Leader Business Motion ABB France.

    Face aux exigences croissantes de performance et de compétitivité, la maintenance prédictive représente un tournant décisif de l’Industrie 4.0. La technologie ABB Ability™, assurant une disponibilité optimale des équipements tout en maîtrisant les investissements.


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