Internet Industriel des Objets IIOT : Comment la maintenance prédictive s'intègre dans l'industrie 4.0> ENGINEERING.com

Comment la maintenance prédictive s'intègre dans l'industrie 4.0
Jennifer Roubaud publiée le 06 octobre 2017 |

Maintenance prédictive et IIoT dans la quatrième révolution industrielle.

L'industrie 4.0 est la dernière révolution industrielle, mais au lieu des trains à vapeur et des textiles, cette génération utilise l'intelligence artificielle (IA), changeant à jamais la façon dont les machines collectent et interprètent les données. La fabrication dans cette nouvelle ère d'apprentissage automatique nécessite peu d'intervention humaine, passant d'une approche d'entrée et de sortie à une conversation fluide entre les humains et les robots.
Les machines sont désormais équipées pour prendre des décisions et fournir une assistance technique, ce qui a conduit à une communication plus transparente. L'afflux de la technologie de l'IA peut entraîner une efficacité accrue du travail, mais pourrait également présenter des inconvénients, comme des violations de la sécurité des données et moins d'emplois humains.
Cependant, du côté positif, la sécurité et l'efficacité au travail peuvent augmenter de façon exponentielle. En matière de santé et de sécurité, les machines peuvent calculer et déterminer les facteurs de risque, améliorant ainsi l'environnement de travail. Pour les chefs d'entreprise, cela peut signifier une augmentation du rendement grâce à une efficacité maximale.
L'Internet industriel des objets (IIoT) joue ici un rôle crucial, en utilisant des capteurs pour traduire des actions en signaux. Les signaux sont transmis numériquement où ils peuvent déterminer des choses comme la fonctionnalité de l'équipement de production. Ce processus, appelé maintenance prédictive, change fondamentalement l'industrie manufacturière.

L'IIoT et la maintenance prédictive
Dans l'espace de fabrication, la technologie IoT est un catalyseur essentiel pour la maintenance prédictive. Grâce à l'utilisation de capteurs IoT, les usines intelligentes prennent vie, avec des machines connectées qui peuvent communiquer entre elles et avec les humains, qui peuvent agir si nécessaire.
Cette technologie peut détecter les changements et les défauts qui ne sont pas visibles par l'œil humain. Au lieu de résoudre un problème après qu'il se soit produit, la maintenance prédictive alertera le système à l'avance, afin que les humains (ou les machines) puissent prendre les mesures nécessaires pour s'assurer qu'aucun problème ne se produit.
Les avantages de cette technologie sont évidents.
Un mauvais entretien peut réduire la productivité d'une usine de 5 à 20%. De plus, les temps d'arrêt imprévus coûtent aux fabricants américains environ 50 milliards de dollars par an. La maintenance prédictive peut réduire, voire éliminer, les temps d'arrêt imprévus en prédisant quand une machine a besoin de vérifications ou quand elle peut devenir défectueuse. L'optimisation des tâches de maintenance de cette manière maximise finalement la durée de vie des équipements et évite les interruptions coûteuses.

Maintenance prédictive et industrie 4.0
Écrivant à Forbes, Bernard Marr, auteur de «Big Data in Practice», déclare que pour qu’une usine ou un système soit considéré comme l’industrie 4.0, il doit satisfaire à tous les critères suivants:

Interopérabilité: machines, appareils, capteurs et personnes qui se connectent et communiquent entre elles.
Transparence des informations: les systèmes créent une copie virtuelle du monde physique grâce aux données des capteurs afin de contextualiser les informations qu'ils reçoivent.
Assistance technique: Les systèmes soutiennent les humains de manière abstraite – dans la prise de décision et la résolution de problèmes – ainsi que dans la pratique, dans des tâches qui sont trop difficiles ou dangereuses pour les humains.
Prise de décision décentralisée: les systèmes cyber-physiques doivent prendre des décisions simples par eux-mêmes et devenir aussi autonomes que possible.

Dans le contexte de la maintenance prédictive, les deux critères clés sont l'assistance technique et la prise de décision décentralisée.
En ce qui concerne le premier, la maintenance prédictive améliore considérablement le support technique en détectant les erreurs qu'aucun humain ne peut voir. Non seulement cela élimine les temps d'arrêt de la machine, mais cela augmente la sécurité de toutes les personnes qui utilisent l'appareil. En ce qui concerne la seconde, une machine ne ment pas ou n'a pas l'intuition, mais les décisions de maintenance prédictive sont uniquement basées sur des données, éliminant un décideur centralisé – bien qu'il convient de noter que le biais peut toujours être un problème pour l'IA.
Néanmoins, la combinaison de la communication de machine à machine (M2M) et de l'IA permettra bientôt à des usines entières de prendre des décisions basées sur les données avec une intervention humaine minimale.

La maintenance prédictive joue un rôle clé dans l'industrie 4.0. Les fabricants auront non seulement une utilisation complète des pièces pendant toute leur durée de vie et aucun temps d'arrêt imprévu, mais les usines intelligentes qui permettent l'apprentissage M2M peuvent améliorer la productivité et la sécurité.

Les décisions seront prises avec des données, ce qui réduira les risques d'erreur humaine. Il convient également de noter que la technologie nécessaire aux usines intelligentes devient plus abordable. Les frais de stockage, de réseau et de bande passante – qui étaient autrefois exorbitants – diminuent, rapprochant l'industrie 4.0 non seulement des OEM, mais aussi des PME.
Alors que la transition vers l'Industrie 4.0 se poursuit, la maintenance prédictive jouera un rôle fondamental dans cette transition, inaugurant en fin de compte une nouvelle façon de travailler.

Jennifer Roubaud est vice-présidente du Royaume-Uni et de l'Irlande pour Dataiku, le fabricant de la plateforme logicielle de science des données tout-en-un Dataiku Data Science Studio (DSS), une solution logicielle d'analyse avancée unique conçue pour permettre aux entreprises de créer et de fournir leurs propres données produits plus efficacement.

Laisser un commentaire