Protecsan assure depuis 25 ans la maintenance préventive des sanitaires publics automatiques en France. Cette démarche proactive intègre l’inspection, l’évaluation et le remplacement régulier des pièces sensibles afin de prolonger la durée de vie des installations. Quelle différence avec la maintenance prédictive ?
Maintenance prédictive et préventive : quelle différence ?
La maintenance préventive, que Protecsan déploie aujourd’hui sur plus de 7 000 sites par an, repose sur des interventions planifiées à intervalles réguliers.
Sur quoi repose la maintenance préventive ?
Elle s’appuie sur des inspections périodiques des systèmes électriques, mécaniques et hydrauliques, avec remplacement des pièces pour garantir une performance optimale et une sécurité sans failles.
Maintenance prédictive : définition
La maintenance prédictive se base sur des données collectées en temps réel. Des capteurs connectés (IoT, Internet of Things) surveillent l’état des équipements (température, pression, consommation d’eau, cycles d’ouverture) et déclenchent une intervention dès qu’un signe de défaillance apparaît.
Cette stratégie, plus complexe, suppose un écosystème numérique complet, intégrant tous les actifs dans une plateforme accessible en temps réel.
Cela demande un réseau IoT performant, une collecte et une exploitation rigoureuse des données via des outils d’intelligence artificielle. Elle reste coûteuse à mettre en œuvre dans les collectivités locales, mais son potentiel est considérable pour les équipements urbains.
Maintenance prédictive : comment détecter les pannes avant qu’elles ne surviennent ?
Dans le domaine des sanitaires publics automatiques, les défaillances les plus fréquentes concernent les fuites hydrauliques, les obstructions ou l’usure des systèmes mécaniques.
Des capteurs connectés peuvent mesurer :
- la pression et le débit d’eau, pour repérer une fuite ou une obstruction ;
- la température et la tension électrique, pour anticiper une panne de résistance ou de ventilation ;
- les cycles d’ouverture et de fermeture de porte, indicateurs d’usure mécanique.
Les données transmises à une plateforme supervisée par IA permettent de détecter les anomalies cachées.
Comment mettre en place la maintenance prédictive par l’IA dans les sanitaires publics ?
Pour commencer, il faut établir une cartographie complète des équipements critiques : cabines, VMC, capteurs de présence, réseaux d’eau.
Des capteurs IoT adaptés aux conditions d’usage (humidité, variation thermique) peuvent ensuite être installés sur les éléments à surveiller.
Il reste à assurer la liaison entre les données et une plateforme cloud sécurisée, interopérable avec la GMAO (Gestion de Maintenance Assistée par Ordinateur).
Enfin, les agents et prestataires doivent être formés à la lecture des indicateurs et au déclenchement des interventions ciblées. Il est important de savoir analyser les retours pour affiner les seuils d’alerte et réduire les interventions inutiles.
Contraintes et périmètre de mise en œuvre pour les collectivités
L’intelligence artificielle pour la maintenance prédictive requiert :
- un investissement initial pour les capteurs et l’infrastructure numérique ;
- une interopérabilité entre équipements, encore variable selon les fabricants ;
- des compétences en traitement de données pour interpréter les alertes et automatiser les décisions.
Pour une collectivité, mieux vaut commencer par les sites les plus fréquentés ou exposés (gares, centres-villes, aires d’accueil).
Le retour sur investissement se mesure sur le long terme. Si la solution est bien paramétrée, les bénéfices attendus sont : la réduction des arrêts de service, la prolongation de la durée de vie des installations, la baisse des coûts de réparation et l’amélioration de la satisfaction des usagers.
Perspectives : l’intelligence artificielle au service de la propreté urbaine
L’intelligence artificielle va progressivement permettre à la maintenance prédictive de devenir autonome.
Comment ? Grâce à des algorithmes capables de prioriser les interventions, d’optimiser les tournées, voire de recommander des actions correctives automatiques.
Dans les années à venir, cette approche pourrait s’étendre à l’ensemble du mobilier urbain connecté.
