Internet Industriel des Objets IIOT : Cinq façons d'accélérer la maintenance prédictive

Les entreprises du monde entier sont souvent inondées de mots à la mode «big data» qui expliquent comment mieux utiliser les données clients pour prendre des décisions commerciales. Mais qu'est-ce que cela signifie pour le secteur industriel, où les problèmes de données sont souvent moins compris par le grand public? Comment les technologies émergentes répondent-elles légitimement aux défis industriels tels que la maintenance préventive, la disponibilité des actifs des machines et d'autres problèmes industriels réels? Enfin, que peuvent faire les ingénieurs et les analystes pour obtenir de meilleures réponses à partir de leurs données?

Alors que les opérations industrielles continuent de mûrir, les clients des secteurs de la fabrication, du pétrole et du gaz, des transports, de l'énergie et des services publics doivent comprendre les tendances de l'industrie et déterminer comment et pourquoi elles s'appliquent à leurs activités quotidiennes. Voici cinq tendances technologiques clés dont parle l'industrie 4.0 aujourd'hui, qui incitent les fabricants à repenser la maintenance planifiée par rapport à la maintenance non planifiée.

Internet des objets

La commercialisation de l'IoT réduit rapidement les coûts et ouvre la possibilité non seulement de créer, mais également de corréler de nouveaux flux de données avec les données industrielles existantes. En modernisant les actifs des machines avec des capteurs peu coûteux, puis en corrélant les données des capteurs avec les systèmes de contrôle industriels traditionnels, les opérateurs peuvent surveiller les conditions des actifs en temps réel, en faisant passer leur stratégie de maintenance de réactive à proactive.

Big Data

Les mégadonnées se présentent sous de nombreuses formes et formes et pour la plupart, il est difficile de discerner la valeur réelle de l'entreprise à partir de grands volumes de données à travers les systèmes informatiques, OT et IoT. Les données sont souvent isolées entre des îlots d'informations sans compréhension commune. Les technologies émergentes du Big Data simplifient le processus de corrélation et de combinaison des données des systèmes de gestion des alarmes, par exemple, avec des signaux réels provenant de l'équipement, offrant une vue holistique sur plusieurs sources. Cette nouvelle vague de mégadonnées pour les opérations industrielles permet aux ingénieurs de résoudre les problèmes en une fraction de seconde et rapproche l'organisation de la maintenance prédictive et de zéro temps d'arrêt imprévu.

Apprentissage automatique et analyse avancée

De nouvelles méthodes et algorithmes statistiques permettent aux ingénieurs et aux statisticiens d'utiliser de grands volumes d'informations historiques et en temps réel pour calculer et prédire les résultats de manière impossible ou peu pratique pour les humains seuls. La science des données et l'apprentissage automatique ouvrent de nouvelles opportunités pour fournir une enquête objective sur les données des actifs afin de détecter de nouvelles conditions, établir des connexions auparavant inconnues entre les actifs et les sources de données et, par conséquent, prévoir les performances futures avec une précision étonnante.

Intelligence artificielle

L'intelligence artificielle n'est plus de la science-fiction, elle est réelle. Les fabricants peuvent utiliser l'IA pour aller au-delà de la prévision des besoins de maintenance et pour prévoir les tendances et les exigences commerciales. Au-delà de la prévision précise de l'heure, du lieu et de la raison d'une panne future, l'IA promet de pouvoir recommander l'atténuation la plus efficace des pannes potentielles et fournit la base d'une maintenance et d'une réparation autonomes.

Réalité augmentée

La réalité augmentée (RA) a le plus d'impact sur la façon dont les techniciens de maintenance et les opérateurs interagissent avec les actifs sur le terrain. Dans le passé, les opérateurs devaient apporter des informations statiques telles que la documentation technique et de procédure sur le chantier. Maintenant, la technologie mobile donne au mécanicien un accès en temps réel aux mêmes informations, mais l'interaction pratique est sujette à l'erreur humaine. Les technologies AR fournissent aux mécaniciens des informations pratiques liées à la maintenance, telles que l'audio et la vidéo. Ces données en temps réel fournissent une nouvelle dimension de détection des problèmes, changeant les stratégies de maintenance à la volée.

Alors que les entreprises industrielles continuent d'adopter les données machine, elles devraient rechercher la technologie la plus pertinente pour leurs résultats commerciaux. En minimisant les temps d'arrêt imprévus et en faisant progresser les stratégies de maintenance au cœur de l'industrie, les analystes et les ingénieurs serviront mieux leur entreprise s'ils sont en mesure de communiquer ces tendances et de démontrer clairement la valeur commerciale à long terme que chacun fournit.

Tous les contributeurs au réseau IoT Agenda sont responsables du contenu et de l'exactitude de leurs publications. Les opinions sont celles des rédacteurs et ne reflètent pas nécessairement les pensées de l'agenda IoT.

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