À la fin des années 50 du siècle dernier, un petit groupe d’entrepreneurs de l’Ohio (États-Unis) dédiés à la maintenance préventive et motivés par un besoin économique, ont développé un outil capable de détecter les anomalies dans certains types de moteurs électriques qui produisaient des problèmes mécaniques en continu.
Les arrêts des machines dans certains processus de production impliquaient des coûts élevés et les éviter signifiait des économies considérables d’argent. De cette façon, les premiers pas dans le développement de ce qui est aujourd’hui connu sous le nom de maintenance prédictive avaient été donnés.
De nos jours, la maintenance prédictive (PdM) est l’outil le mieux implanté au sein de l’industrie mondiale. Selon les estimations, entre 56 et 64 % des sites industriels du monde ont mis en place un outil de PdM. Dans les pays développés, près de 77 % possèdent un programme de maintenance prédictive établi et en service.
Mais, est-ce que les programmes de maintenance prédictive mis en place dans l’industrie de nos jours sont-ils vraiment efficaces ? Dans la plupart des cas, cela dépend de nombreux facteurs : le type d’outils utilisés, le temps d’analyse et de réponse, le facteur humain, la disponibilité de l’information, l’applicabilité des recommandations et un long etc.
Ce qui est vrai, c’est que tout au long des dernières décennies, l’industrie a produit un grand volume d’informations provenant des programmes PdM qui, dans la plupart des cas, est utilisé pour mettre en place des améliorations dans les sites industriels.
