L’IA prédictive analyse en continu les données issues des capteurs, systèmes de supervision et historiques de production. Ces informations nourrissent des modèles capables de détecter les signaux faibles d’usure, de simuler le comportement des machines et de prédire les risques de panne. Les équipes de maintenance peuvent ainsi agir de manière proactive et ciblée, en se concentrant sur les équipements réellement critiques.
Cette approche marque une rupture avec la maintenance préventive traditionnelle, souvent basée sur des intervalles fixes d’intervention. Elle améliore la disponibilité des machines, réduit les arrêts non planifiés et optimise les coûts de maintenance, tout en renforçant la sécurité des opérations.
De grands acteurs industriels, comme TotalEnergies, exploitent déjà ces technologies sur leurs installations pour anticiper les défaillances et prolonger la durée de vie de leurs équipements.
En combinant données, IA et expertise terrain, la maintenance prédictive transforme durablement la gestion des actifs industriels et ouvre la voie à une industrie plus performante, fiable et durable.