Internet Industriel des Objets IIOT : Comment l'IoT peut-il améliorer la maintenance prédictive?

Alors que la demande mondiale de biens de toutes sortes continue de croître, les usines subissent une pression accrue. Ce besoin croissant signifie que les temps d'arrêt peuvent être extrêmement coûteux – selon certaines estimations, cela peut coûter jusqu'à 260 000 $ par heure à une usine.

Les usines évitent les temps d'arrêt en utilisant des stratégies de maintenance – comme la maintenance préventive – qui permettent à leur équipement de fonctionner aussi longtemps que possible. Cependant, ces stratégies ont des limites – il n'est pas rare qu'elles ratent des problèmes de machine qui conduisent éventuellement à des pannes et à des temps d'arrêt.

La technologie avancée permet de nouvelles techniques – comme la maintenance prédictive – qui peuvent être beaucoup plus efficaces.

Voici comment les appareils Internet des objets industriels (IoT) améliorent les techniques de maintenance prédictive.

Qu'est-ce que la maintenance prédictive?
La plupart des usines sans technologie avancée utilisent des stratégies de maintenance préventive. De temps en temps, un technicien vient inspecter chaque équipement. Si quelque chose doit être réparé, est sur le point de se casser ou commence à s'user, l'usine peut le réparer immédiatement ou planifier une maintenance. Si vous êtes averti à l'avance du moment où une machine va tomber en panne, vous avez de meilleures chances d'éviter des temps d'arrêt coûteux.

La maintenance prédictive s'appuie sur cette stratégie. Les gestionnaires peuvent utiliser un logiciel d'analyse – souvent un logiciel qui utilise l'intelligence artificielle ou l'analyse de mégadonnées – pour construire un modèle prédictif qui peut dire quand une machine a besoin de maintenance ou est au bord de la panne. Les entreprises le font en collectant les informations appropriées sur les appareils pendant leur fonctionnement.

Avec un système de maintenance prédictive en place, une usine peut avoir la chose la plus proche possible d'un avis avancé en cas de défaillance de la machine. Ces informations peuvent aider les directeurs d'usine, réduisant le risque de temps d'arrêt ou de panne de machine qui peuvent facilement endommager d'autres équipements ou blesser des travailleurs.

Certains systèmes avancés de maintenance prédictive peuvent même arrêter automatiquement les machines s'ils commencent à se comporter de manière à suggérer une défaillance imminente. Cette capacité réduit davantage le risque de temps d'arrêt, de dommages ou de blessures des travailleurs.

Qu'est-ce que l'Internet des objets?
L'Internet des objets (IoT) peut désigner à peu près n'importe quel appareil qui se connecte à Internet pour envoyer ou recevoir des données. Si vous avez un assistant personnel à domicile ou un élément technologique «intelligent» – comme une montre intelligente, un thermostat intelligent ou une caméra intelligente – alors vous possédez peut-être déjà un appareil IoT.

Dans l'industrie, l'IoT est principalement utilisé à deux fins: la collecte d'informations et le contrôle à distance des équipements. Les capteurs que les gens utilisent pour collecter des informations suivent généralement les données sur les conditions de fonctionnement d'une machine, telles que les vibrations, le calage de la machine, la température ou la pression. Ces données peuvent ensuite voyager vers le cloud ou une batterie de serveurs locale équipée d'une plate-forme de maintenance prédictive qui peut traiter ces informations.

Dans la maintenance prédictive, les capteurs IoT constituent l'infrastructure critique de collecte de données qui permet au système d'analyser le fonctionnement de la machine. Ces capteurs peuvent développer une compréhension de la façon dont les conditions de fonctionnement sont liées au fonctionnement de la machine, comme les variables auxquelles les valeurs peuvent signaler une défaillance imminente. Ces appareils collectent généralement ces données fréquemment – parfois, aussi souvent que toutes les minutes ou toutes les secondes.

Comment l'IoT améliore-t-il la maintenance prédictive?
L'IA et les algorithmes de Big Data dans les stratégies de maintenance prédictive sont excellents pour trouver des modèles dans de grandes quantités de données. Cependant, ils ne peuvent bien fonctionner que si vous disposez de grandes quantités d'informations à jour et précises. Ce facteur explique pourquoi les dispositifs IoT industriels (IIoT) sont si utiles dans ces applications. Il est possible d'équiper une usine avec des dispositifs IoT de suivi des données qui peuvent mettre à jour fréquemment les jeux de données d'usine.

Avec le meilleur ensemble de données disponible, vous pouvez créer le meilleur algorithme prédictif possible. Un bon algorithme sera plus précis et aidera les directeurs d'usine à répondre encore plus rapidement aux problèmes d'équipement.

IIoT est également relativement convivial et modulaire. Les propriétaires d'usine peuvent développer un système de maintenance prédictive IoT avec une électronique facile à acquérir.

Par exemple, les compresseurs d'air sont un équipement industriel très courant. Ces appareils pompent de l'air à haute pression, remplissent des bouteilles de gaz, nettoient la poussière des équipements sensibles et alimentent les instruments pneumatiques. Définir les bases d'une stratégie de maintenance prédictive du compresseur avec l'IoT n'est pas difficile à réaliser.

Avec les bons outils – comme un rack et un contrôleur d'entrée / sortie, une alimentation et des capteurs simples – vous pouvez configurer un système IoT qui suit les variables essentielles au fonctionnement du compresseur, comme la température du moteur, les vibrations, le courant du moteur et le point de rosée.

De nombreux capteurs IIoT peuvent également être réoutillés pour de multiples applications. Si une usine souhaite surveiller un équipement à la fois, ce n'est pas un énorme défi pour elle de désinstaller le capteur IoT et de le réinstaller là où il est nécessaire. Les systèmes de maintenance prédictive IIoT sont généralement faciles à mettre à l'échelle.

Une fois que vous avez une plate-forme en place qui peut analyser les données IIoT et faire des prévisions, ajouter plus de capteurs au système – pour surveiller des équipements supplémentaires ou fournir plus de détails – n'est pas difficile.

Les bases de la maintenance prédictive basée sur l'IoT
Les usines, bien que soumises à une pression croissante pour produire davantage de marchandises, ont développé des moyens avancés pour maintenir le fonctionnement des machines et éviter les temps d'arrêt. Une stratégie de maintenance prédictive, en particulier lorsqu'elle utilise des capteurs IoT flexibles, est une méthode qui peut être très efficace.

Sous la direction de Ken Briodagh

Laisser un commentaire