Internet Industriel des Objets IIOT : Comment l'IoT contribue à la maintenance prédictive

Ou plutôt comment l'Internet des objets industriel aide à la maintenance prédictive (maintenir une machine avant qu'elle ne tombe en panne et ne provoque des temps d'arrêt).

Ce n’est un secret pour personne que la maintenance prédictive est un sujet délicat. L'idée de pouvoir entretenir vos machines, juste avant qu'elles ne tombent en panne, représente un cas idéal pour plusieurs raisons:

Pas besoin de garder l'inventaire des pièces de rechange
Vous évitez de sur-entretenir votre équipement (coûteux)
Vous évitez les pannes et avez une bonne idée de l'état exact de la machine

Habituellement, un fabricant spécifie un temps moyen entre les pannes (MTBF) ou un temps moyen avant la panne (MTTF). Bien qu'ils semblent similaires, il y a une distinction en ce que MTTF est généralement utilisé pour mesurer les systèmes non réparables. La maintenance sera effectuée périodiquement à des moments inférieurs au temps moyen entre les pannes. Statistiquement, cela devrait garantir qu’un échec ne se produira «jamais» car vous maintenez et «réinitialisez» toujours la période MTBF, malheureusement cela ne fonctionne pas vraiment comme ça dans le monde réel.
La maintenance prédictive peut être aussi simple qu'un opérateur expérimenté entendant quelque chose de différent sur la machine qu'il utilise au quotidien mais quand on en parle dans le contexte de l'IoT industriel. Nous parlons d’utiliser une surveillance constante et in situ de nombreuses variables telles que les vibrations, la température, la pression, le courant, etc. en fonction de la situation – ce sont des indicateurs de condition. La surveillance in-situ est généralement de petits appareils de détection et de traitement à faible coût avec des connexions à Internet – diffusant des données vers le cloud.
La beauté de l'IIoT est que nous pouvons surveiller ces paramètres complexes à moindre coût et facilement – sans nécessiter une inspection manuelle.
Nous pouvons donc surveiller les choses facilement, mais qu'est-ce que cela signifie vraiment? Avec des pronostics avancés (déterminer quand les machines tomberont en panne avant qu'elles ne le fassent, en fonction de leur utilisation et des indicateurs de condition), nous pouvons nous éloigner de la simple maintenance basée sur MTBF / MTTF. Cela signifie potentiellement économiser de l'argent (le fabricant sera prudent et penchera vers la sur-maintenance), mais surtout disposer d'informations de meilleure qualité sur ce qui doit être maintenu et pourquoi.

L'IIoT aide à la maintenance prédictive en fournissant une source d'informations fiable et peu coûteuse pour des produits comme Senseye pour vous aider à éviter les temps d'arrêt tout en dépensant moins d'argent. C’est plutôt excitant!

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