Les quatre étapes de la maintenance prédictive
Le processus de maintenance prédictive dans l’agriculture comporte quatre étapes clés. La première étape consiste à recueillir des données au moyen de capteurs installés sur les tracteurs et les machines agricoles, qui surveillent en permanence les paramètres essentiels tels que les vibrations, la température du moteur, l’humidité et la pression. Par exemple, les capteurs de débit liquide peuvent détecter des fuites ou des anomalies dans les circuits hydrauliques, ce qui est crucial pour l’efficacité opérationnelle des machines agricoles. Ensuite, les données collectées sont transmises en temps réel via un réseau IoT, souvent connecté au cloud, à une plateforme de surveillance centrale, où elles sont stockées et analysées. C’est là que l’intelligence artificielle entre en jeu, en appliquant des algorithmes d’IA et de machine learning (la quatrième étape) pour traiter les données et prédire les défaillances potentielles. Par exemple, l’analyse prédictive peut détecter des anomalies dans les performances de la machine, telles que des changements soudains de pression hydraulique ou une baisse des performances du moteur, qui peuvent signaler une panne imminente. Enfin, sur la base des informations obtenues, les interventions de maintenance sont planifiées à l’avance, ce qui minimise les temps d’arrêt de la machine. Cette approche permet aux concessionnaires de mieux planifier les opérations d’entretien, d’optimiser l’utilisation des pièces de rechange et de réduire les pertes économiques associées à la maintenance non planifiée.