Internet Industriel des Objets IIOT : Comment l'IoT et l'apprentissage automatique changent le visage de la maintenance prédictive. | par Emorphis Technologies

Lorsque vous parlez de machines ou de fabrication, la maintenance est très animée. Que vous achetiez une voiture, un utilitaire domestique ou qu'il s'agisse d'une machine de l'unité de fabrication, tous nécessitent un entretien. La raison en est toutes les machines; quel que soit son lieu d'utilisation, peut casser à long terme. En fait, une étude du Wall Street Journal & Emerson a révélé que les fabricants industriels ont été confrontés à des temps d'arrêt imprévus et 42% des fois dus à une panne d'équipement. Que peut-on faire pour éviter cette perte substantielle? La réponse à cette question est assez simple: engagez-vous dans une stratégie efficace de maintenance des machines. Au début, les machines n'étaient pas trop complexes et, par conséquent, les pannes étaient limitées. Cependant, avec les progrès des machines grâce aux programmes et aux contrôleurs logiques, le scénario de moins de pannes a changé. Auparavant, il y avait plus de maintenance par le travail manuel contrairement à ce que c'est aujourd'hui. Les unités de fabrication et les usines veulent rester compétitives grâce à une chaîne de montage rapide et à une automatisation considérable grâce à des machines complexes. Cela aide à mesurer les mesures de performance telles que l'efficacité de la production, la production et l'efficacité de l'équipement. À cause de tout cela, la «maintenance» qui n'était effectuée que pendant la panne de l'équipement est maintenant devenue une activité programmée de routine connue sous le nom de maintenance préventive. Bien que beaucoup confondent la maintenance préventive et prédictive. Comprenons la différence avec un exemple. Vous avez acheté une voiture et le manuel de la voiture indique que vous devez changer l’huile tous les 1000 km ou dans 2 mois. Vous apportez ensuite votre voiture au magasin pour la vidange d'huile afin que votre voiture reste en bon état. C'est ce qu'on appelle la maintenance préventive. Maintenant, cette fois, vous avez acheté une voiture bien équipée avec tous les dispositifs indicateurs et filtres à air et tous les accessoires dont elle peut disposer. Vous conduisez cette voiture pendant 500 km, puis l'alerte arrive en voiture qu'il vous reste 500 km pour changer l'huile de la voiture. C'est ce qu'on appelle la maintenance prédictive. Un tel entretien empêche les machines de tomber en panne et donne une alerte préalable à la réparation avant que la machine ne tombe en panne.La maintenance préventive a été très populaire auprès des industries manufacturières jusqu'à présent, mais la maintenance prédictive offre une valeur différente à l'industrie. La maintenance préventive est planifiée et programmée comme dans le cas d'une voiture. En réalité, votre machine ne nécessite pas de correctifs en fonction de son état actuel, mais comme il est planifié, vous êtes obligé de faire une maintenance. Au contraire, la maintenance prédictive est basée sur l'état réel de la machine au lieu de l'heure programmée. Cela permet aux entreprises de prévoir les pannes d'équipement avant qu'elles ne surviennent et de prévoir suffisamment de temps pour planifier la maintenance future.La 4e révolution industrielle a changé le fonctionnement de la maintenance. Avec l’introduction des technologies Internet 4.0 ou Internet des objets industriels, les équipements sont désormais connectés à des capteurs qui utilisent des analyses avancées et un apprentissage automatique pour en tirer des compréhensions significatives. Sur la base de ces informations, la maintenance est effectuée sur n'importe quelle machine. Cette stratégie de maintenance qui utilise l'analyse de l'apprentissage automatique est connue sous le nom de maintenance prédictive, qui se traduit par des économies substantielles pour les entreprises.Avec la préparation de l'apprentissage automatique et de l'IIoT dans l'industrie manufacturière, il s'agit d'une explosion de données avec des tonnes de données sous forme de données de capteurs, sociales données multimédias, données CRM, données Web, données cliniques et système et bien d'autres. Cette quantité massive de données passe par l'évaluation pour prédire les comportements et les événements, le contrôle de la qualité, l'optimisation des coûts, le calcul de la productivité, etc. Mais ce qui pose problème ici, c'est la prédiction de «quelque chose». Ce quelque chose est «Anomalie». L'anomalie est une affaire qui n'est pas associée au passé du système ni dans les données historiques. Une anomalie n'est rien d'autre qu'un comportement inattendu ou un changement dans tout processus du système en raison de certains événements internes. Ces informations sur le comportement inattendu ou inhabituel sont appelées Anomalie. La détection des anomalies rend la maintenance prédictive efficace. Il s'agit d'une méthode qui détermine tout schéma ou activité inhabituel pouvant entraîner une défaillance du système. Par exemple, un système mécanique contient des capteurs de température, de vibration et de vitesse. Dans le cas où la boîte de vitesses est sur le point de tomber en panne, ces capteurs fourniraient une valeur de seuil pouvant alerter sur la panne de la boîte de vitesses. Mais, avec la détection d'anomalies, vous pouvez utiliser les données des capteurs disponibles et décider d'une inspection avant même l'heure limite. Cela aiderait à prendre des mesures pour éviter une défaillance de la boîte de vitesses. Pour les industries, les temps d'arrêt inattendus et inutiles sont le plus gros problème. Par conséquent, ces industries se rendent compte de l'importance d'identifier les défaillances potentielles, leur occurrence et leurs conséquences. Pour faire face à ce problème, les organisations utilisent désormais l'apprentissage automatique pour des décisions plus rapides et plus intelligentes axées sur les données.L'apprentissage automatique est en place depuis un certain temps maintenant, mais sa capacité à utiliser l'intelligence artificielle avec les mégadonnées dans les infrastructures industrielles progresse maintenant rapidement. Les entreprises utilisent les données reçues des inspections visuelles, de l'inspection des instruments et de la surveillance des conditions existantes pour effectuer la maintenance. Cependant, avec l'apprentissage automatique, il devient facile d'identifier des modèles dans les données disponibles et de prédire les résultats de la machine. Ceci est également connu sous le nom d'analyse prédictive. Il fonctionne en identifiant le jeu de données correct et en le combinant avec une machine pour alimenter des données en temps réel et améliorer la qualité des données en suivant les machines pour les pannes. Pour une maintenance prédictive précise, la qualité des données est primordiale. Pour la maintenance prédictive, des algorithmes avancés d'apprentissage automatique sont appliqués aux capteurs intégrés aux machines. Ces algorithmes relient les capteurs à une énorme quantité de données en temps réel. Grâce à l'utilisation de ces données, les capteurs sont capables de surveiller l'état de l'équipement et de prédire toute anomalie pouvant entraîner une panne.Avec la maintenance prédictive, les fabricants peuvent réduire les coûts de maintenance, réduire les temps d'arrêt et prolonger la durée de vie des équipements, améliorant ainsi la qualité de la production en participant aux problèmes avant que l'équipement ne tombe en panne. Cependant, pour utiliser ces avantages, un système numérique flexible doit être mis en place qui comprend une plate-forme IoT telle que Microsoft Azure IoT Suite et utilisant des méthodes statistiques telles que la modélisation prédictive et l'apprentissage automatique pour analyser les données de la machine. zone de maintenance prédictive du domaine industriel. L'apprentissage automatique combiné et intégré au développement d'applications IoT et aux applications d'intelligence artificielle aidera les organisations à gérer, surveiller et maintenir l'état de leurs équipements. En déployant ces solutions intelligentes basées sur l'apprentissage automatique et l'IA, les entreprises peuvent réduire le besoin de vérifications manuelles, économiser des coûts et beaucoup de temps.Les capteurs intégrés à la technologie d'apprentissage automatique peuvent fournir des informations utiles sur la prise de décision pour le personnel afin de prévoir les pannes de la machine et ils peuvent Agissez vite avant qu'il ne s'écrase. La Maintenance Préventive 4.0 est également utile dans la gestion des Indicateurs Clés de Performance dans une unité industrielle, pour des mesures efficaces de santé et de sécurité. En surveillant et en agissant correctement sur le flux de données provenant des équipements et de la main-d'œuvre connectés, il est plus facile d'identifier les pannes potentielles et de prévenir les blessures et les temps d'arrêt.La collaboration intelligente entre l'apprentissage automatique et l'analyse de données volumineuses a amélioré les décisions de maintenance prédictive grâce à sa rapidité, son intelligence et sa réactivité. Publié à l'origine sur – Comment l'IoT et l'apprentissage automatique changent le visage de la maintenance prédictive

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