Internet Industriel des Objets IIOT : Exposer le ventre du logiciel – Plant & Works Engineering

Publié: 6 août, 2020

Chaque moment où une ligne de production ou une installation est arrêtée en raison de problèmes techniques représente un coût important. Heureusement, la plupart des installations ont aujourd'hui un programme de maintenance cohérent. Cependant, de nombreux gestionnaires d'installations se demandent si la maintenance préventive ou la maintenance prédictive est préférable. En fait, les meilleurs programmes de maintenance intègrent les deux. Rapports PWE.

Il peut ne pas être judicieux sur le plan financier d'installer des capteurs partout et une technologie appropriée n'est pas toujours disponible. Dans ces scénarios, effectuer une maintenance préventive sur certains actifs à intervalles réguliers (par exemple avec une caméra thermique) peut être la meilleure approche.
Mais la maintenance prédictive est sans aucun doute l'avenir. Les alertes sont configurées dans des programmes analytiques pour avertir les utilisateurs lorsque les actifs sont hors tolérance. Lorsque cela se produit, le personnel de maintenance utilisera toutes les données pour mettre en œuvre au mieux les plans de suppression des actifs ou de planification des temps d'arrêt. Les installations peuvent être fermées à un moment planifié.
Les techniques de maintenance prédictive basées sur l'intelligence artificielle (IA) aident les entreprises de tous les secteurs à trouver des modèles qui peuvent éviter les pannes de machines. Pour détecter de manière fiable les défauts potentiels, un système de maintenance prédictive doit avoir une connaissance préalable de toutes les situations de défaut possibles. En «apprenant» au système de maintenance toutes les différentes situations de pannes possibles, le logiciel d'apprentissage automatique basé sur l'IA lui permet de détecter des pannes spécifiques en temps réel et d'initier des actions correctives.
«Contrairement à l'IA, les systèmes de veille stratégique traditionnels ne sont pas conçus pour traiter d'énormes volumes de données industrielles de l'Internet des objets (IIoT)», déclare Venkata Naveen, analyste en technologie perturbatrice chez GlobalData, société d'analyse de données. «La maintenance prédictive est une stratégie numérique clé de réduction des coûts pour toute entreprise. La maintenance prédictive basée sur l'IA peut aider les entreprises à économiser de l'argent et du temps sur la maintenance, les temps d'arrêt des machines tout en prolongeant la durée de vie de leurs équipements lourds. »
Si les machines peuvent parler et échanger des données, les problèmes potentiels peuvent être détectés en exécutant un logiciel basé sur l'IA en arrière-plan qui peut identifier les anomalies et autres défauts normalement imprévisibles. Une fois que le système de maintenance prédictive connaît le moment exact dans le futur auquel une machine sera arrêtée pour maintenance, il peut lancer automatiquement les processus logistiques associés. Cela garantit que tous les travaux pertinents et les processus de commande de pièces sont correctement coordonnés.
Mitsubishi Electric a développé une technologie de diagnostic basée sur l'IA qui exploite des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les données des capteurs d'une machine et générer un modèle de sa transition entre différents états de fonctionnement. Le modèle est ensuite utilisé pour définir les conditions optimales de détection des anomalies au cours de chaque état de fonctionnement, permettant aux opérateurs d'évaluer les signes de défaillance des machines avant les pannes réelles. De plus, en exploitant les données d'un capteur et en utilisant le lecteur pour traiter les informations en informations exploitables, un VSD Mitsubishi Electric 800 Series se chargera de lui-même ainsi que de la santé générale d'un groupe motopropulseur complet.
«L'un des défis critiques de la maintenance prédictive est de rationaliser le flux de données des machines vers un système central avec un faible niveau de latence et une sécurité élevée, ce qui, compte tenu des progrès de la connectivité 5G et de la cybersécurité, peut être surmonté», conclut Naveen. "Malgré les obstacles, la maintenance prédictive est un élément essentiel de la stratégie de transformation numérique d'une entreprise."
Disques critiques
En installant des dispositifs de surveillance de l'état SmartCheck sur 58 disques critiques, le centre de distribution européen de Schaeffler, l'un des centres logistiques les plus modernes d'Europe, a bénéficié d'une réduction des temps d'arrêt imprévus, de coûts de maintenance réduits et d'une disponibilité accrue des machines.
À l'intérieur de l'EDC Central se trouvent sept systèmes de stockage et de récupération automatisés, qui manipulent en continu des charges dans diverses directions à partir de supports de stockage d'une hauteur d'environ 38,5 m. Tout temps d'arrêt imprévu dû à des dommages aux roulements peut affecter l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement, mais les roulements des entraînements sont soumis à de fortes charges pendant le fonctionnement.
Sur les 3 000 lecteurs de Kitzingen, 58 des plus critiques sont désormais surveillés à l'aide de SmartCheck. Parmi ceux-ci, 51 sont installés sur des convoyeurs en spirale et des stations de relevage, où ils surveillent les vibrations, la température et la vitesse des roulements. Sept autres sont installés sur les lecteurs des systèmes de stockage et de récupération. Les appareils sont connectés tour à tour au réseau, permettant une visualisation locale dans la salle de contrôle.
Après une période de fonctionnement d'environ 18 mois, l'un des SmartChecks a détecté une tendance irrégulière à la hausse. L'inspection visuelle subséquente effectuée par le personnel d'entretien local a confirmé que de la graisse s'était échappée du roulement à rouleaux. En raison de la détection précoce de cette irrégularité, le site a pu planifier et effectuer le remplacement des roulements à temps et ainsi éviter tout temps d'arrêt imprévu.
Actifs hérités vieillissants
Selon les données rassemblées par Sumitomo (SHI) Demag, il existe environ 15 000 machines de moulage par injection sur le terrain au Royaume-Uni. Cependant, ceux-ci ne sont remplacés qu'au rythme de 650 à 700 nouvelles machines par an. Cela signifie que de nombreux mouleurs par injection utilisent encore des machines vieillissantes qui auraient sans doute dû être commercialisées il y a plusieurs années. Cela rend une maintenance intelligente essentielle. couvrant à la fois l'entretien et la mise hors service de l'équipement au bon moment. L’un des problèmes que pose l’enfoncement d’une machine de moulage par injection «dans le sol» est qu’à un moment donné, l’argent dépensé pour les réparations peut être du même ordre que le coût d’une nouvelle machine. Un autre risque est de faire fonctionner une machine qui repose sur des pièces obsolètes – en vertu du droit de l’UE (au moins), les fournisseurs sont tenus de «garantir» la disponibilité des pièces de rechange pendant 10 ans.

"Cela peut sembler évident, mais la chose la plus importante que les utilisateurs peuvent faire pour garantir la fiabilité et la longévité de la machine est d'effectuer les travaux de maintenance indiqués dans le manuel d'instructions!", Déclare le directeur général Nigel Flowers. "Cela se concentre principalement sur les tâches de maintenance de base, comme la lubrification et le remplacement des filtres du ventilateur. Ces tâches sont simples à réaliser mais souvent négligées, avec des conséquences désastreuses. La maintenance planifiée a invariablement moins d'impact sur l'efficacité de la ligne que les temps d'arrêt imprévus causés par une pièce défectueuse. "
La prochaine étape consiste à passer à une approche plus prédictive. Le moment optimal pour changer une pièce est juste avant qu'elle ne tombe en panne: maintenant, c'est tout à fait possible. Les derniers systèmes de moulage par injection peuvent alerter les utilisateurs à l'avance sur les opérations de maintenance à effectuer et sur les pièces à remplacer.
Selon Flowers, les technologies émergentes pour améliorer encore la fiabilité des machines sont à l'horizon. Les étiquettes RFID pourraient potentiellement servir à évaluer la santé et les performances. Et la réalité augmentée (RA) pourrait être utilisée de plusieurs manières pour aider au support et aux diagnostics de la machine – par exemple, en permettant aux ingénieurs internes de voir quels composants se trouvent à l'intérieur d'une armoire sans l'ouvrir physiquement. Il est également possible de partager les données machine entre les fournisseurs et les clients, à condition que les obstacles de sécurité puissent être surmontés.
Connexion d'actifs distants
Les entreprises cherchent de plus en plus à connecter des actifs situés à distance pour la surveillance et le contrôle sur Internet. Cependant, il n'existe souvent pas d'infrastructure locale pour connecter ces actifs à Internet.
Anybus Wireless Bolt IoT de HMS Networks cible cette situation même, en fournissant une connectivité Internet cellulaire fiable sur NB-IoT et CAT-M1 pour les actifs distants qui sont autrement difficiles à atteindre et à connecter.
Wireless Bolt IoT comprend tous les éléments nécessaires pour mettre en ligne des actifs fixes ou mobiles via une connexion cellulaire. Il dispose d'un boîtier robuste IP66 / IP67 avec certificat UL NEMA 4X pour montage extérieur, d'une antenne cellulaire intégrée avec un modem, un microcontrôleur et un pare-feu.
Capteurs virtuels
Ce que les capteurs physiques ne peuvent pas mesurer peut souvent être fait en utilisant des capteurs souples – par exemple, en combinant plusieurs paramètres corrélés dans des formules et en utilisant des «calculs imbriqués». La dernière version du TrendMiner de Software AG étend ces capacités. Les améliorations les plus importantes sont les améliorations apportées à l'intégration d'OSIsoft PI, une meilleure analyse des performances opérationnelles et une navigation facile dans les éléments de contexte.
«Toutes les entreprises ont été touchées par une perturbation mondiale des habitudes d'achat et des chaînes d'approvisionnement. Cependant, ils peuvent toujours rendre leur processus de fabrication plus efficace et plus productif », déclare le directeur général Joan van de Wetering.

Laisser un commentaire