Allied Market Research estime que le marché mondial de la maintenance prédictive, intégrant l’IA, devrait atteindre 23,3 milliards de dollars d’ici 2031, avec un taux de croissance annuel moyen de 29,9 %. Ces chiffres montrent une accélération de l’adoption de l’IA dans la maintenance, notamment en raison de la pression croissante sur les entreprises pour optimiser leurs coûts d’exploitation et améliorer la gestion des équipements et les processus industriels. Dans ce contexte, le chemin vers l’industrie 5.0 implique une transformation de l’industrie avec l’adoption des technologies informatiques.
Une intégration plus poussée avec les TI
Poussant plus loin l’intégration des technologies informatiques (TI), l’industrie 5.0 combinera davantage d’automatisation, d’intelligence artificielle, d’Internet des objets, de big data et d’informatique dans le cloud. En permettant l’automatisation des décisions et des processus, l’IA optimise non seulement la production, mais également la gestion des actifs. Les analyses avancées permettent de passer de la maintenance réactive à la maintenance prédictive ou proactive.D’après une étude de McKinsey, les entreprises utilisant des technologies avancées d’analyse de données pour optimiser la maintenance prédictive ont pu réduire les coûts de maintenance de 10 à 40 % et les temps d’arrêt imprévus de 50 %. C’est précisément sur ce segment que se positionne Carl Berger-Levrault.
Il présente donc BL.Predict, une plateforme IoT dédiée à la maintenance préventive, qui analyse les données en temps réel à l’aide d’algorithmes basés sur l’IA et des méthodes statistiques. Cette solution permet d’améliorer la compréhension du comportement des équipements en détectant les signes avant-coureurs de défaillances. BL.Predict s’appuie sur l’apprentissage machine. Selon Carl Berger-Levrault, « les gains attendus incluent une amélioration de 15 % des performances et de la longévité des équipements, ainsi qu’une réduction de 25 % des coûts d’exploitation et de 15 % des dépenses énergétiques ».
Optimiser les plannings d’intervention
Carl présent également BL.Optim, un outil d’optimisation des plannings des techniciens, qui génère automatiquement des prévisions en tenant compte des contraintes spécifiques du métier (disponibilité des machines, qualifications des techniciens, etc.). Les algorithmes d’optimisation de BL.Optim permettraient aux planificateurs de réduire le temps consacré à la gestion des plannings de 20 à 70 %, tout en préservant la sobriété énergétique par la réduction du nombre et de déplacements.À partir de 2025, CARL Berger-Levrault poursuivra son expansion technologique avec le lancement de solutions d’IA générative dédiées à la maintenance. Parmi les annonces prévues, un assistant virtuel pour les utilisateurs de Carl Source (sa solution de GMAO) sera ajouté pour répondre à leurs questions sur l’utilisation du logiciel. Basé sur des modèles d’intelligence artificielle, cet assistant permettra de naviguer facilement à travers les documentations produits, FAQ et bases de connaissances en utilisant
un langage naturel.
Carl travail également sur au développement d’un assistant vocal de maintenance, offrant aux professionnels la possibilité d’interagir avec la GMAO par écrit ou vocalement. Ce compagnon assistera les techniciens, responsables et décideurs pour diagnostiquer les pannes en temps réel en exploitant les historiques de pannes, les analyses AMDEC et les documentations techniques ; rédiger automatiquement des comptes rendus d’intervention en langage naturel, enrichissant ainsi la connaissance des infrastructures ; et accéder à des informations critiques, par exemple en posant des questions comme : « Où puis-je trouver le roulement SKF 6306R ? » ou « Combien d’interventions ont été réalisées sur la machine MAT-002 l’année dernière ? ». Ce compagnon s’appuiera sur des technologies IA, avec des modèles de langage spécifiquement entraînés pour répondre aux besoins du secteur de la maintenance, ainsi que des agents intelligents.
