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⚙️ Optimiser la maintenance prédictive grâce à l’acquisition et l’analyse de données industrielles
Dans un environnement industriel où chaque minute d’arrêt peut coûter des milliers de dollars, anticiper les défaillances devient un levier stratégique. La maintenance prédictive, rendue possible par l’analyse en continu des données issues des équipements, transforme la manière dont les usines gèrent leurs actifs.
Chez Neosoft, nous concevons des systèmes d’acquisition et de supervision qui permettent aux entreprises d’exploiter pleinement la puissance de leurs données pour garantir disponibilité, performance et sécurité.
1. De la maintenance corrective à la maintenance prédictive
Traditionnellement, la maintenance suivait deux approches :
Corrective : intervenir une fois la panne survenue.
Préventive : intervenir selon un calendrier fixe, souvent sans lien avec l’état réel des équipements.
La maintenance prédictive change la donne. Basée sur la surveillance continue des paramètres critiques (vibrations, température, pression, intensité, etc.), elle permet de détecter les signes avant-coureurs d’une anomalie et d’intervenir au moment optimal.
2. Le rôle clé de l’acquisition de données industrielles
Au cœur de cette transformation se trouve un élément central : le système d’acquisition de données (DAQ).
Celui-ci collecte les mesures provenant des capteurs et les transmet à des outils d’analyse en temps réel.
Neosoft conçoit des architectures sur mesure combinant :
Modules NI (National Instruments) pour une acquisition rapide et fiable.
LabVIEW pour le traitement et la visualisation des données.
TestStand ou VeriStand pour l’automatisation et la synchronisation des tests.
Ces plateformes permettent une corrélation fine entre les signaux physiques et les comportements observés, ouvrant la voie à une analyse prédictive précise
3. De la donnée brute à l’indicateur prédictif
Collecter les données ne suffit pas : il faut les transformer en indicateurs exploitables.
Nos solutions s’appuient sur :
- Des algorithmes de détection d’anomalies (seuils adaptatifs, dérivées, corrélations).
- Des modèles statistiques ou basés sur le machine learning pour identifier les tendances anormales.
- Des tableaux de bord dynamiques pour visualiser en temps réel l’état des équipements.
L’objectif : permettre aux équipes de maintenance de planifier les interventions avant qu’un problème ne se manifeste.
4. Résultats et bénéfices mesurables
L’adoption d’une stratégie de maintenance prédictive apporte des bénéfices concrets :
📉 Réduction des temps d’arrêt non planifiés
⚡ Optimisation de la durée de vie des équipements
💰 Diminution des coûts de maintenance
📈 Amélioration continue grâce aux retours de données
En intégrant la maintenance prédictive dans un environnement d’automatisation existant, les entreprises passent d’une logique réactive à une logique proactive, alignée avec les principes de l’Industrie 4.0.
5. L’expertise Neosoft au service de la fiabilité industrielle
Chez Neosoft, nous accompagnons les industriels dans la conception et l’intégration de systèmes d’acquisition intelligents, capables de s’adapter à des environnements complexes et critiques.
Nos ingénieurs combinent expertise en instrumentation, développement LabVIEW/TestStand, et intégration de protocoles industriels pour bâtir des solutions évolutives et performantes.
Que ce soit pour moderniser un banc de test, instrumenter une ligne de production ou centraliser la supervision, nos équipes mettent la donnée au cœur de la performance.
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