Internet Industriel des Objets IIOT : Comment la maintenance prise en charge par l'IoT améliore la qualité des produits

Comment la maintenance prise en charge par l'IoT améliore la qualité des produits Le nombre d'applications possibles de l'IIoT augmente chaque jour, et cette tendance ne devrait pas changer de si tôt. Les derniers chiffres estiment que les marchés combinés de l'IdO atteindront 520 milliards de dollars d'ici 2021.
Un secteur qui est définitivement affecté par les récents développements de la technologie IoT est la maintenance. Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles de plus en plus d'entreprises de production cherchent à mettre en œuvre une maintenance prédictive et l'amélioration de la qualité des produits en fait certainement partie.
Il n'est pas difficile de voir pourquoi. Les machines qui fonctionnent dans des conditions de pointe fournissent une production maximale sans compromettre la qualité du produit.
Voyons comment la technologie IoT prend exactement en charge la maintenance prédictive pour y parvenir.
Données en temps réel et surveillance à distance
Aujourd'hui, il existe une vaste gamme de différentes techniques de surveillance de l'état qui peuvent être utilisées pour suivre la santé des actifs en temps réel. Cela signifie que vous pouvez voir très clairement quand les machines fonctionnent et ne fonctionnent pas dans des conditions optimales. En ayant une si bonne compréhension de vos machines, vous pouvez non seulement garantir que tout fonctionne au plus haut niveau sept jours par semaine, mais aussi en économisant de l'argent et en produisant des produits bien meilleurs.
La possibilité de surveiller à distance votre équipement en temps réel vous offre plusieurs avantages:

réduit le nombre d'inspections visuelles que vos techniciens doivent effectuer, ce qui leur donne plus de temps pour se concentrer sur les réparations à effectuer
vous obtenez plus tôt des informations sur un dysfonctionnement potentiel de la machine, ce qui signifie que vous pouvez effectuer des travaux de maintenance préventive avant que la machine ne tombe en panne et ne commence à produire des produits défectueux.
bien que cela ne soit pas courant dans l'industrie manufacturière, certaines machines fonctionnent dans des environnements dangereux – dans ces scénarios, la possibilité de surveiller à distance votre équipement signifie que vos techniciens seront exposés à moins de risques car ils devront avoir moins de contacts physiques avec lui.

Une autre chose passionnante qui est possible aujourd'hui en utilisant des appareils compatibles IoT et la technologie sans fil est la réparation d'actifs à distance. Pour le moment, cela se résume principalement à des techniciens spécialisés / expérimentés qui guident d'autres personnes dans des sites éloignés sur la façon d'effectuer certaines réparations. À l'avenir, nous pourrions voir cette croissance d'une manière telle que les techniciens de maintenance contrôlent réellement les robots ou les bras robotiques et effectuent littéralement la réparation des actifs à distance.
Analyses prédictives
Avoir des données en temps réel ne signifie pas grand-chose si vous ne pouvez pas réellement les utiliser pour prendre des décisions éclairées.
Donc, si vous voulez réellement pouvoir prédire les pannes potentielles de la machine, vous devez exécuter toutes ces données via des algorithmes prédictifs. Grâce à l'utilisation de l'analyse pronostique, étant donné l'énorme quantité de données que les appareils IoT sont capables de capturer, il est possible d'analyser tout ce qui est imaginable et d'appliquer les résultats à un objectif particulier, qui, dans ce cas, serait de prédire les pannes des actifs et d'améliorer l'équipement global efficacité.
Avec la diffusion de la technologie IoT, la communication machine à machine et la communication machine à logiciel sont devenues un phénomène courant. De nos jours, vous pouvez créer un système automatisé où une GMAO génère automatiquement un ordre de travail basé sur les informations des capteurs que vous avez installés ultérieurement sur la ligne de production. Ainsi, par exemple, la GMAO peut créer une tâche de remplissage d'huile lorsque le niveau d'huile dans un réservoir devient trop bas ou créer une tâche de maintenance pronostique lorsqu'un capteur remarque une augmentation des vibrations sur une boîte de vitesses.
La combinaison de données en temps réel provenant de capteurs distants et d'analyses prédictives constitue la base de la maintenance prédictive.
Mais la maintenance prédictive n'est pas l'Everest de l'industrie de la maintenance. Avec l'utilisation accrue des appareils IoT et de nouveaux développements dans l'apprentissage automatique et l'IA, nous verrons de plus en plus d'entreprises se tourner vers la maintenance normative. La maintenance normative représente une forme de maintenance où l'analyse prédictive reconnaît différents modèles de défaillance et vous donne en fait un ensemble d'actions recommandées que vous devez prendre pour prévenir les défaillances prédites.
Es-tu prêt?
Pour utiliser pleinement la puissance des données en temps réel et des analyses prédictives, votre installation doit être en mesure de répondre à plusieurs exigences – capteurs de surveillance de l'état, modèles prédictifs développés, réseau sans fil et logiciel de maintenance pouvant communiquer avec les capteurs installés étant les plus importants .
Bien que la mise en œuvre de la maintenance prédictive puisse avoir des coûts initiaux élevés, elle est particulièrement intéressante pour les installations de production car il est prouvé qu'elle augmente la disponibilité des actifs d'environ 10% et réduit le nombre de pannes inattendues de l'équipement.
Cela signifie que la production peut durer plus longtemps, avec moins d'interruptions et moins de défauts qui sont la conséquence directe des problèmes d'équipement. C'est un accord que de plus en plus d'installations de production sont prêtes à conclure.

Bryan Christiansen est le fondateur et PDG de Limble CMMS. Limble est un logiciel de GMAO mobile moderne et facile à utiliser qui élimine le stress et le chaos de la maintenance en aidant les gestionnaires à organiser, automatiser et rationaliser leurs opérations de maintenance.

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