Internet Industriel des Objets IIOT : Explication de la maintenance prédictive

La maintenance prédictive (PdM) est une maintenance qui surveille les performances et l'état de l'équipement pendant le fonctionnement normal afin de réduire la probabilité de pannes. Également connue sous le nom de maintenance conditionnelle, la maintenance prédictive est utilisée dans le monde industriel depuis les années 1990.

Pourtant, en réalité, la maintenance prédictive est beaucoup plus ancienne, bien que son histoire ne soit pas officiellement documentée. Selon Control Engineering, «Le début de la maintenance prédictive (PdM) a peut-être eu lieu lorsqu'un mécanicien a mis son oreille sur la poignée d'un tournevis pour la première fois, a touché l'autre extrémité à une machine et a déclaré qu'il ressemblait à un roulement qui allait mal . "

L'objectif de la maintenance prédictive est la capacité de prédire d'abord quand une défaillance de l'équipement pourrait se produire (en fonction de certains facteurs), puis de prévenir la défaillance grâce à une maintenance corrective et planifiée régulièrement.

La maintenance prédictive ne peut exister sans surveillance des conditions, qui est définie comme la surveillance continue des machines pendant les conditions de processus pour assurer une utilisation optimale des machines. Il existe trois facettes de la surveillance de l'état: en ligne, périodique et à distance. La surveillance de l'état en ligne est définie comme la surveillance continue des machines ou des processus de production, avec des données collectées sur les vitesses critiques et les changements de position des broches («Surveillance de l'état des machines tournantes», Istec International).

La surveillance périodique de l'état, qui est réalisée grâce à l'analyse des vibrations, «donne un aperçu de l'évolution du comportement vibratoire des installations» avec une analyse des tendances («Surveillance de l'état des machines tournantes», Istec International). Enfin, la surveillance de l'état à distance, comme son nom l'indique, permet de surveiller l'équipement à distance, avec des données transmises pour analyse.

Avant d'établir un programme de maintenance prédictive, une organisation doit prendre plusieurs mesures, notamment:

Analyser l'historique des besoins et des équipements

Examiner tous les enregistrements disponibles sur les temps d'arrêt, les défauts de l'équipement, les pertes (rendement et énergie), les amendes réglementaires potentielles et la sécurité au travail

Établir des définitions et des concepts ainsi que construire un dossier pour PdM

Éduquer les principaux intervenants et obtenir l'adhésion

Compléter un inventaire d'équipement et évaluer les conditions d'équipement actuelles

Sélection des équipements pour la mise en œuvre initiale du programme

Développement de détails de système basés sur des systèmes et / ou des composants individuels

Évaluation de toute maintenance préventive ou prédictive existante

Décider des systèmes à inclure et des éléments à inspecter

Définir la criticité du programme et établir la fréquence PdM et le type de programme

Évaluer les ressources prévues et attribuer les rôles et responsabilités du personnel

Organiser le programme et l'intégrer dans le système de planification

Éduquer et obtenir l'adhésion des opérations et de la maintenance

Moderniser l'équipement et organiser une formation

Création d'un système informatisé de gestion de la maintenance (GMAO)

Environ 65% du personnel de maintenance interrogé dans le cadre de l'enquête de 2019 sur la maintenance prédictive de Reliable Plant a déclaré utiliser la maintenance prédictive. Une fois mise en œuvre et exécutée, la maintenance prédictive est la pierre angulaire d'un programme de maintenance réussi.

La différence entre la maintenance prédictive et la maintenance préventive

Bien que de nombreux programmes de maintenance utilisent un peu des deux, il existe plusieurs différences entre la maintenance prédictive et la maintenance préventive. L'entretien préventif a consisté à inspecter et à effectuer l'entretien des machines, que l'équipement ait ou non besoin d'entretien. Ce calendrier de maintenance est basé sur une utilisation ou sur un déclencheur temporel. Par exemple, une unité de chauffage est entretenue chaque année avant l'hiver, ou une voiture nécessite un entretien programmé tous les 5000 miles.

De plus, la maintenance préventive n'exige pas le composant de surveillance d'état comme le fait la maintenance prédictive. En n'exigeant pas de surveillance de l'état, un programme d'entretien préventif n'implique pas autant d'investissement en capital dans la technologie et la formation. Enfin, de nombreux programmes de maintenance préventive nécessitent une collecte et une analyse manuelles des données.

Alors que la maintenance préventive est déterminée en utilisant le cycle de vie moyen d'un actif, la maintenance prédictive est identifiée en fonction des conditions prédéfinies et prédéterminées de pièces d'équipement spécifiques, en utilisant différentes technologies. La maintenance prédictive nécessite également plus d'investissements en personnel, en formation et en équipement que la maintenance préventive, mais les économies de temps et de coûts seront plus importantes à long terme.

Avantages et inconvénients de la maintenance prédictive

Comme mentionné, les avantages de la maintenance prédictive sont énormes du point de vue des économies de coûts et comprennent la minimisation des temps d'arrêt planifiés, la maximisation de la durée de vie de l'équipement, l'optimisation de la productivité des employés et l'augmentation des revenus (Immerman, «L'impact de la maintenance prédictive sur la fabrication»). Un autre avantage de la maintenance prédictive est sa capacité à transformer à la fois une équipe de maintenance et une organisation, car la mise en œuvre de PdM permet aux gestionnaires d'actifs d'améliorer les résultats et de mieux équilibrer les priorités telles que la rentabilité et la fiabilité.

L'un des principaux inconvénients de la maintenance prédictive est le temps nécessaire pour évaluer et mettre en œuvre un calendrier PdM. La maintenance prédictive étant une initiative complexe, le personnel de l'usine doit être formé sur la façon non seulement d'utiliser l'équipement mais également d'interpréter les analyses (ou les données).

Alors que de nombreuses organisations choisissent de former les employés existants à la maintenance prédictive, il existe des entrepreneurs en surveillance de l'état qui se spécialisent dans l'exécution du travail requis et l'analyse des résultats pour une installation. En plus des coûts de formation, la maintenance prédictive implique un investissement dans des outils et des systèmes de maintenance. Ce coût a diminué au fil du temps avec l'introduction de la technologie basée sur le cloud.

Maintenance prédictive vs inspection des défauts

Depuis un certain temps, une confusion considérable existe sur la manière appropriée d'inspecter la présence d'un mode de défaillance donné. Dois-je effectuer un type d'inspection sensorielle? Dois-je effectuer un certain type d'inspection quantitative? Dois-je appliquer une ou plusieurs technologies de surveillance d'état? Dois-je appliquer une combinaison de ces techniques pour maximiser la probabilité conditionnelle de trouver le défaut?

Comment puis-je identifier la présence d'un défaut clé de manière à maximiser le temps dont mon service de planification dispose pour élaborer les procédures de travail, créer des bons de travail, commander les pièces, planifier et terminer le travail avant la probabilité conditionnelle de l'échec devient trop élevé? Une explication des types d'inspections et de la manière dont elles se complètent permet de clarifier celles qui sont les plus appropriées.

Types de techniques d'inspection des défauts

Les inspections sensorielles ont longtemps été considérées comme l'épine dorsale de tout bon programme d'inspection et de bons travaux d'entretien. On pensait qu'envoyer quelqu'un assez souvent pour inspecter les problèmes de machines entraînerait l'identification des défauts en temps voulu pour atténuer les temps d'arrêt imprévus. L'inspecteur utiliserait la vue, le son et le toucher pour déterminer si quelque chose avait changé depuis la dernière inspection. Tout changement serait enregistré, signalé et examiné par un artisan lors de la prochaine interruption prévue.

Bien qu'il y ait énormément d'avantages à envoyer quelqu'un pour effectuer des inspections, cette stratégie comporte tellement de lacunes qu'elle ne devrait jamais être considérée comme l'épine dorsale du programme d'inspection. Les inspections sensorielles n'identifient généralement que les problèmes les plus évidents et les plus drastiques. Il est pratiquement impossible pour une inspection sensorielle d'identifier les défauts internes précoces des machines.

Inspections sensorielles améliorées

Des inspections sensorielles améliorées remplissent cette zone grise. Il s'agit à la fois d'une inspection sensorielle et d'une mesure quantitative avec des caractéristiques de surveillance de l'état. Ces inspections utilisent des instruments tels que des radiomètres ponctuels, des lampes stroboscopiques, des stylos vibrants portables et de simples appareils à ultrasons pour détecter les défauts plus haut sur la courbe P-F. Bien que ces outils multiplient la puissance des sens humains, ils ont leur limite. Ces outils simples permettent de détecter différents modes de défaillance, mais ils ne doivent pas remplacer un programme complet de surveillance de l'état.

Inspections quantitatives

Les inspections quantitatives peuvent fournir des informations utiles lorsqu'il s'agit de générer des données pour la tendance et de déterminer la durée de vie caractéristique d'un mode de défaillance. Les inspections quantitatives ont besoin de quelqu'un pour mesurer quelque chose. Les inspections quantitatives très courantes comprennent la mesure de la température d'un joint sur une pompe ou la mesure du jeu de la plaque arrière sur une roue de pompe. Ces mesures fournissent des données au planificateur et à l'ingénieur et aident à déterminer la nécessité de poursuivre les actions de maintenance.

Lorsqu'elle est conçue correctement, une procédure d'inspection quantitative détaille les limites et les mesures généralement attendues. Toute inspection qui nécessite que quelqu'un mesure quelque chose doit avoir les valeurs minimale, maximale et typique, avec des tâches conditionnelles définies pour le dépassement des limites. Mais une inspection quantitative effectuée à la fréquence d'inspection appropriée aura rarement une mesure qui dépasse les limites.

La maintenance prédictive comme technique d'inspection des défauts

La surveillance des conditions, également connue sous le nom de maintenance prédictive (PdM), est l'application de technologies de surveillance basées sur les conditions, de contrôle statistique des processus ou de performances de l'équipement pour la détection précoce et l'élimination des défauts de l'équipement pouvant entraîner des temps d'arrêt imprévus ou des dépenses inutiles.

Et d'une manière générale, vous devez effectuer cette opération lorsque l'équipement est en fonctionnement normal, avec peu ou pas d'interruption du processus. Le but de ces outils (analyse des vibrations, thermographie infrarouge, analyse des circuits moteurs, etc.) est de détecter les défauts non détectés par les méthodes d'inspection précédemment disponibles, alors que la machine est en fonctionnement normal.

Profiter de la technologie disponible vous permet d'évaluer l'état des pièces et la présence de défauts jusqu'alors impossibles à détecter. Un exemple de l'avantage de ces outils dans le domaine des contrôles quantitatifs ou sensoriels est l'utilisation de l'analyse vibratoire pour déterminer la présence d'un défaut sur un roulement d'élément roulant.

Auparavant, les mécaniciens et les mécaniciens de chantier s'appuyaient sur des «vérifications de portance» pour déterminer la quantité de jeu dans un roulement. Malheureusement, cette technique n'est valable que pour les défauts de roulement qui ont entraîné l'enlèvement de matière des chemins de roulement du roulement; ce roulement serait assez mauvais d'avoir des millièmes de pouces de jeu dedans.

La fatigue sous la surface est facilement visible avec l'analyse des vibrations et à ce stade de la propagation de la défaillance, il n'y a eu aucun retrait de matériau des chemins de roulement. Il s'agit de l'exemple le plus courant des avantages des technologies de maintenance prédictive.

Il existe différents types de techniques d'inspection des défauts qui peuvent être appliquées à une machine, et chacune a ses avantages et ses inconvénients. Pourtant, ces techniques ne sont pas des remplacements exacts les unes des autres. Chacun détermine la présence du défaut à différents endroits le long de la courbe P-F et, par conséquent, chacun donne à la fonction de planification différentes durées pour répondre au défaut.

Une analyse des modes de défaillance, des effets et de la criticité (FMECA) peut vous aider à déterminer quelles techniques d'inspection doivent être appliquées, à quelle fréquence et avec quel degré de redondance. N'oubliez pas que l'astuce consiste à équilibrer les risques avec la rigueur. Le niveau de risque que vous êtes prêt à prendre avec un mode d'échec donné et le montant que vous êtes prêt à payer pour l'inspection déterminent la stratégie appropriée.

Technologies de maintenance prédictive

Comme son nom l'indique, l'objectif de la maintenance prédictive est de prédire quand une maintenance est nécessaire. Bien qu'il n'y ait pas de Magic 8-Ball, il existe plusieurs dispositifs et techniques de surveillance de l'état qui peuvent être utilisés pour prédire efficacement la défaillance, ainsi que pour fournir un avertissement avancé pour la maintenance à l'horizon.

Thermographie infrarouge

Connue comme une technologie de test non destructive ou non intrusive, la thermographie infrarouge (IR) dans la maintenance prédictive est largement utilisée. Avec les caméras infrarouges, le personnel est capable de détecter des températures élevées (aka, points chauds) dans l'équipement. Les composants usés, y compris les circuits électriques défectueux, émettent généralement de la chaleur qui s'affiche sous forme de point chaud sur une image thermique («Maintenance prédictive», Outils de fabrication allégés).

En identifiant rapidement les points chauds, les inspections infrarouges peuvent identifier les problèmes et éviter les réparations coûteuses et les temps d'arrêt. La technologie infrarouge est considérée comme «l'une des technologies de maintenance prédictive les plus polyvalentes disponibles… utilisée pour tout étudier, des composants individuels des machines aux systèmes d'usine, aux toits et même aux bâtiments entiers» (Control Engineering). La technologie infrarouge est davantage utilisée pour détecter les anomalies thermiques et les problèmes liés aux systèmes de processus reposant sur la rétention et / ou le transfert de chaleur.

Surveillance acoustique

Grâce aux technologies acoustiques, le personnel peut détecter des fuites de gaz, de liquide ou de vide dans l'équipement à un niveau sonore ou ultrasonique. Considérée comme moins coûteuse que la technologie ultrasonique, la technologie sonique est utile sur les équipements mécaniques mais limitée dans son utilisation. La technologie ultrasonique a plus d'applications et est plus fiable pour détecter les problèmes mécaniques.

Il permet à un technicien «d'entendre les frottements et les contraintes dans les machines tournantes, qui peuvent prédire la détérioration plus tôt que les techniques conventionnelles» («Maintenance prédictive», Wikipedia) en utilisant l'instrumentation pour convertir les sons de 20 à 100 kilohertz en «auditifs ou signaux visuels qui peuvent être entendus / vus par un technicien. Ces hautes fréquences sont les fréquences exactes générées par les roulements usés et sous-lubrifiés, les équipements électriques défectueux, les vannes qui fuient, etc. » (Wright, «Comment tirer parti de plusieurs technologies de maintenance prédictive»).

Alors que les tests sonores et ultrasoniques peuvent être coûteux, il existe une autre forme de surveillance acoustique qui est assez abordable: les oreilles d'un technicien. «Quelque chose d'aussi simple que de détecter une fuite d'huile ou une boîte de vitesses qui semble bizarre pourrait et souvent conduit à la prévention d'une défaillance catastrophique, évitant des dizaines de milliers de dollars de pertes», (Wright, «Comment tirer parti de plusieurs technologies de maintenance prédictive» ).

Analyse des vibrations

Utilisée principalement pour les équipements rotatifs à grande vitesse, l'analyse des vibrations permet à un technicien de surveiller les vibrations d'une machine en utilisant un analyseur portable ou des capteurs en temps réel intégrés à l'équipement. Une machine fonctionnant dans des conditions de pointe présente un modèle de vibration particulier. Lorsque des composants comme les roulements et les arbres commencent à s'user et à tomber en panne, la machine commence à générer un modèle de vibration différent. En surveillant de manière proactive l'équipement, un technicien qualifié peut comparer les relevés aux modes de défaillance connus pour déterminer où se produisent les problèmes.

Parmi les problèmes qui peuvent être détectés avec l'analyse des vibrations, mentionnons le désalignement, les arbres tordus, les composants déséquilibrés, les composants mécaniques desserrés et les problèmes de moteur.

Il sera essentiel de s'assurer que les techniciens sont formés, car il peut être difficile de prévoir la défaillance d'une machine à l'aide de l'analyse des vibrations. De nombreuses organisations offrent une formation approfondie pour préparer les individus à la certification en tant qu'analystes des vibrations. Le seul inconvénient de l'utilisation de l'analyse des vibrations est le coût associé à sa mise en œuvre avec un programme PdM.

Analyse d'huile

L'analyse d'huile est un outil efficace pour la maintenance prédictive. Il permet à un technicien de vérifier l'état de l'huile et de déterminer si d'autres particules et contaminants sont présents. Certains tests d'analyse d'huile peuvent révéler la viscosité, la présence d'eau ou de métaux d'usure, le nombre de particules et l'indice d'acide ou l'indice de base.

L'un des avantages de l'utilisation de l'analyse d'huile est que le ou les tests initiaux établiront une référence pour une nouvelle machine. Lorsqu'elle est effectuée correctement, l'analyse d'huile peut produire une multitude de résultats pour aider à la réussite de l'entretien prédictif.

Autres technologies

Parallèlement à ces techniques, les installations peuvent utiliser d'autres technologies telles que l'analyse de l'état du moteur, qui détaille l'état de fonctionnement et de fonctionnement des moteurs; et l'analyse par courants de Foucault, qui identifie les changements d'épaisseur de paroi des tubes dans les refroidisseurs centrifuges et les systèmes de chaudières. Les inspections d'endoscope, la GMAO, l'intégration des données et la surveillance de l'état peuvent également faciliter la maintenance prédictive. Bien qu'il existe plusieurs technologies différentes pour vous aider dans vos efforts PdM, il est essentiel de choisir la bonne pour assurer le succès.

Analyse de rentabilisation pour la maintenance prédictive

Pour réaliser un retour sur investissement en capital et maintenir le fonctionnement optimal des machines, les installations doivent mettre davantage l'accent sur la maintenance prédictive. Selon le Wall Street Journal, «les temps d'arrêt imprévus coûtent aux fabricants industriels environ 50 milliards de dollars par an. Les pannes d'équipement sont à l'origine de 42% de ces temps d'arrêt imprévus. Les pannes imprévues entraînent un entretien, des réparations et un remplacement d'équipement excessifs. »

Alors que les opérations et la gestion sont poussées vers la réduction des coûts et l'augmentation de la productivité, le besoin de maintenance prédictive devient clair, car il est difficile de prendre des décisions rentables et à long terme pour une installation.

La valeur de la maintenance prédictive provient d'une approche économique et / ou rapide, car la maintenance n'est effectuée qu'en cas de besoin. En fait, plusieurs études du programme fédéral de gestion de l'énergie du département américain de l'Énergie ont révélé qu'un programme de maintenance prédictive fonctionnant correctement permet des économies allant de 30 à 40% par rapport à la maintenance réactive et de 8 à 12% par rapport à la maintenance préventive.

Pour qu'une stratégie PdM réussisse, plusieurs critères doivent être pris en compte et respectés. Premièrement, l'engagement devrait venir de haut en bas. L'ensemble de l'organisation doit s'engager à faire de la maintenance prédictive une partie obligatoire des calendriers normaux. Tous les opérateurs de processus doivent également être éduqués et impliqués dans l'exécution des contrôles de maintenance requis. De plus, toute l'organisation doit comprendre le coût réel et les répercussions d'une mauvaise maintenance. Enfin, les procédures PdM doivent être mises en œuvre immédiatement pour que l'organisation puisse commencer à en récolter les fruits.

Alors que beaucoup reconnaissent l'importance d'utiliser la maintenance prédictive pour les machines à fort coût, PdM est également viable pour surveiller les actifs quotidiens plus petits tels que les machines à café, les imprimantes, les machines à affranchir et plus encore. En réalité, une installation entière peut bénéficier de la mise en œuvre de la maintenance prédictive.

Applications de maintenance prédictive

La plus grande application de la maintenance prédictive se situe dans le secteur manufacturier. Alors que les usines de fabrication continuent de faire face à une demande d'augmentation de la productivité, plusieurs stratégies de maintenance ont été créées et mises en œuvre. Cependant, la majorité d'entre eux ont été réactifs. De nombreuses installations ont une mentalité de «si ce n'est pas cassé, ne le répare pas». Malheureusement, cet état d'esprit contribue à la maintenance imprévue et aux temps d'arrêt.

Comme indiqué précédemment, les installations ont commencé à mettre en œuvre la maintenance prédictive au début des années 1990. À l'époque, «le manque de disponibilité de capteurs générant des données ainsi que le manque de ressources de calcul pour collecter et analyser les données rendaient difficile la mise en œuvre de PdM» («Predictive Maintenance in Manufacturing Overview», Microsoft Azure).

Avec l'introduction de l'internet des objets (IoT), de l'apprentissage automatique, du cloud computing et de l'analyse des mégadonnées, l'industrie manufacturière a progressé dans la mise en œuvre de la maintenance prédictive, résultant en une disponibilité et un contrôle de la qualité accrus, une optimisation des itinéraires de maintenance, une meilleure sécurité des travailleurs et une plus grande productivité. Comme les fabricants travaillent avec des marges et des délais serrés, l'idée de temps d'arrêt imprévus est devenue indésirable. La maintenance prédictive peut offrir une solution.

Une autre application du PdM concerne le secteur ferroviaire, notamment en ce qui concerne la transformation numérique de l’industrie ferroviaire. Les trains ayant un investissement initial élevé, il est très important de les garder en service le plus longtemps possible. La maintenance prédictive permet aux compagnies ferroviaires de tirer le meilleur parti de leur flotte de trains grâce à une variété de technologies et de logiciels qui réduisent les coûts d'exploitation et prolongent la durée de vie de la flotte.

Dans le secteur ferroviaire, la maintenance prédictive est utilisée pour détecter les problèmes avec les actifs linéaires, fixes et mobiles; améliorer la sécurité et suivre la détection des vides grâce aux systèmes de surveillance basés sur la cabine du véhicule; et identifier le type d'actif de piste sous lequel se trouve le vide, ainsi que fournir une indication de la gravité du vide.

Selon un article de MaintWorld, «à l'avenir, une maintenance ferroviaire fiable devrait s'appuyer sur des systèmes de transport intelligents et des solutions interconnectées telles que la maintenance prédictive et des outils de sécurité intégrés afin d'améliorer les problèmes critiques tels que la sécurité, les retards et la capacité globale du système» ( Peycheva, «Railway Goes Smart with Predictive Maintenance and Industry 4.0 CMMS»).

Bien que la modernisation de ses systèmes de maintenance soit traditionnellement lente, l'industrie du pétrole et du gaz devient un grand partisan de la maintenance prédictive. Chaque jour, les sociétés pétrolières et gazières collectent d'énormes quantités de données via des capteurs – en particulier des capteurs sans fil – dans les champs pétroliers du monde entier. À mesure que les opérations pétrolières et gazières deviennent plus complexes, la visibilité sur l’état de l’équipement devient plus difficile, en particulier dans les régions éloignées, en mer et en eau profonde.

Dans un livre blanc de 2015, MapR Technologies Inc. a déclaré: «Les sociétés pétrolières et gazières ont une opportunité majeure d'augmenter leur efficacité et de réduire leurs coûts d'exploitation grâce à un meilleur suivi des actifs et à une maintenance prédictive.»

La maintenance prédictive pourrait être considérée comme un avantage concurrentiel pour les sociétés pétrolières et gazières ainsi que pour les entreprises de services connexes, en particulier en période de récession, lorsque les organisations sont obligées de trouver des moyens de travailler plus efficacement et plus efficacement. Bien entendu, la maintenance prédictive ne concerne pas uniquement les industries manufacturières, ferroviaires et pétrolières et gazières. Dans d'autres applications, PdM est utilisé pour:

Aidez à prévenir les pannes de services publics à l'aide de drones et de capteurs qui cartographient les réseaux de services publics

Détecter une baisse de température dans un pipeline de vapeur, indiquant une fuite de pression potentielle

Capturez les températures accrues dans les panneaux électriques pour éviter les défaillances des composants

Mesurer la puissance côté offre et côté demande à un point de couplage commun pour surveiller la consommation d'énergie

Localiser les surcharges dans les panneaux électriques

Identifier les pointes d'ampérage du moteur ou la surchauffe due à de mauvais roulements ou à des pannes d'insultation

Trouver les déséquilibres de puissance triphasés dus à la distorsion harmonique, aux surcharges, à la dégradation ou à la défaillance d'une ou plusieurs phases

Intégration IIoT et PdM

L'un des facteurs les plus importants – sinon le plus important – d'un programme de maintenance prédictive réussi est l'utilisation et l'intégration de l'Internet industriel des objets (IIoT). Selon un rapport de Deloitte, «l'Internet des objets (IoT) est peut-être la plus grande pièce du puzzle PdM… L'IoT traduit les actions physiques des machines en signaux numériques en utilisant des capteurs tels que la température, les vibrations ou la conductivité… Une fois que les actions physiques ont été traduits en signaux numériques via des capteurs, ils sont traités, agrégés et analysés. Avec l'abordabilité de la bande passante et du stockage, des quantités massives de données peuvent être transmises pour donner non seulement une image complète des actifs dans une seule usine, mais d'un réseau de production entier »(Coleman et al.,« Predictive Maintenance and the Smart Factory » ).

Pour réussir, la maintenance prédictive s'appuie sur des capteurs pour collecter et analyser des données provenant de diverses sources, telles qu'une GMAO et des capteurs d'équipements critiques. À l'aide de ces données, l'IIoT est en mesure de créer des «modèles de prédiction avancés et des outils analytiques pour prévoir les défaillances et y remédier de manière proactive. De plus, au fil du temps, une nouvelle technologie d'apprentissage automatique peut augmenter la précision des algorithmes prédictifs, conduisant à des performances encore meilleures »(Coleman et al.,« Predictive Maintenance and the Smart Factory »).

Lorsqu'il est associé à une maintenance prédictive, l'IIoT a la capacité de détecter les pannes d'équipement à l'avance. Avec l'arrivée de l'industrie 4.0 dans le domaine de la fabrication, les installations sont impatientes d'utiliser l'IIoT pour mieux comprendre les opérations.

Maintenance prédictive et retour sur investissement

La mise en œuvre de la maintenance prédictive nécessite un investissement important en argent, en personnel et en éducation. Bien que ces investissements initiaux puissent sembler décourageants pour une organisation, le retour sur investissement (ROI) de la maintenance prédictive l'emporte de loin sur les coûts initiaux.

Selon un récent rapport de Deloitte, plusieurs installations ont enregistré des économies de 5 à 10% sur les dépenses de fonctionnement et d'entretien, de réparation et d'exploitation (MRO); une réduction de 5 à 10% des coûts de maintenance globaux; et une réduction des coûts de stockage. Des données supplémentaires du département américain de l'Énergie montrent également que la mise en œuvre d'un programme PdM fonctionnel a le potentiel de produire une augmentation de dix fois le retour sur investissement, une réduction de 25 à 30% des coûts de maintenance, une diminution de 70 à 75% des pannes et un 35 à 45 pour cent de réduction des temps d'arrêt.

«En ce qui concerne les coûts de maintenance, la maintenance préventive coûte 13 $ de salaire horaire par an tandis que la maintenance prédictive coûte 9 $ de salaire horaire par an, ce qui fait de la maintenance prédictive une option moins chère» (Ulbert, «La différence entre la maintenance prédictive et la maintenance préventive»).

Les références

Coleman, Chris, Satish Damodaran et Ed Deuel. "Maintenance prédictive et Smart Factory." Deloitte. 2017. https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/us/Documents/process-and-operations/us-cons-predictive-maintenance.pdf?Condition Monitoring of Rotating Machines. ” Istec International. Consulté le 1er novembre 2018. https://www.istec.nl/en/condition-monitoring-rotating-machines/.

Technique de contrôle. "Technologies de maintenance prédictive." Consulté le 4 novembre 2018. https://www.controleng.com/single-article/predictive-maintenance-technologies/72faca6f85ddaef6b4479583b2741e6c.html.

Immerman, Graham. «L'impact de la maintenance prédictive sur la fabrication.» MachineMetrics. Consulté le 1er novembre 2018. https://www.machinemetrics.com/blog/the-impact-of-predictive-maintenance-on-manufacturing.

Outils de fabrication allégée. "Maintenance prédictive." Consulté le 2 novembre 2018. http://leanmanufacturingtools.org/427/predictive-maintenance/.

Peycheva, Ralitsa. «Le chemin de fer devient intelligent avec la maintenance prédictive et la GMAO de l'industrie 4.0.» MaintWorld. 11 octobre 2017. Consulté le 4 novembre 2018. https://www.maintworld.com/Applications/Railway-Goes-Smart-with-Predictive-Maintenance-and-Industry-4.0-CMMS.

«Présentation de la maintenance prédictive dans la fabrication». Microsoft Azure. 1er mai 2018. Consulté le 4 novembre 2018. https://docs.microsoft.com/en-us/azure/industry/manufacturing/predictive-maintenance-overview.

«Maintenance prédictive utilisant Hadoop pour l'industrie du pétrole et du gaz», MapR Technologies Inc., mai 2015. https://mapr.com/resources/predictive-maintenance-using-hadoop-oil-and-gas-industry/.

Ulbert, Sebastian, «La différence entre la maintenance prédictive et la maintenance préventive», Coresystems, 15 septembre 2015. Consulté le 2 novembre 2018. https://www.coresystems.net/blog/the-difference-between-predictive-maintenance- et-maintenance-préventive.

Le journal Wall Street. Consulté le 2 novembre 2018. https://partners.wsj.com/emerson/unlocking-performance/how-manufacturers-can-achieve-top-quartile-performance/.

Wikipédia. "Maintenance prédictive." Consulté le 11 octobre 2018. https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_maintenance.

Wright, Jeremy. "Comment tirer parti de plusieurs technologies de maintenance prédictive." Lubrification des machines. Consulté le 1er novembre 2018. https://www.machinerylubrication.com/Read/29819/predictive-maintenance-technologies

                
                
                    
                
                
            

Laisser un commentaire