Internet Industriel des Objets IIOT : Guide détaillé des outils de maintenance prédictive [2020 update]

La fabrication a évolué. Les organisations n’ont plus besoin d’une intervention humaine pour gérer tous les aspects de la fabrication. Aujourd’hui, un volume croissant d’activités industrielles sont soutenues par des robots, l’intelligence artificielle (IA) et d’autres technologies modernes qui permettent aux organisations de tirer le meilleur parti de tous les efforts.

Cette croissance et ce changement entraînent une évolution des outils conçus pour l’accompagner. Certains des plus grands changements ont été observés dans nos méthodes pour maintenir nos différents composants en bon état de fonctionnement et bien fonctionner pendant de plus longues périodes.

La maintenance prédictive est l’une de ces améliorations – qui fonctionne en utilisant les techniques décrites plus en détail dans cette lecture intercepter d’éventuelles pannes et les corriger afin d’éviter les temps d’arrêt cela serait autrement causé par un échec. Cela se traduit alors par moins de temps passé au travail, moins d’argent dépensé pour les réparations et moins d’efforts humains pour gérer tous ces processus variés – qui, ensemble, ont coûté 50 millions de dollars par an aux fabricants industriels.[1]. Pour en savoir plus sur la maintenance prédictive, vous pouvez consulter notre article de blog sur la maintenance prédictive.

Source d’image

3 classes d’outils de maintenance prédictive

Il existe plus de 1000 outils permettant une maintenance prédictive dans 4 catégories. Les outils dans des catégories distinctes se complètent:

  • Les capteurs génèrent des données
  • Les outils d’analyse et de surveillance aident à nettoyer et analyser ces données
  • Des outils de planification coordonnent les équipes sur le terrain en les guidant dans les activités de maintenance

Capteurs IoT

Les capteurs ont toujours été une partie importante de tout plan de maintenance, car ils nous permettent de surveiller de légers changements et de faire des ajustements en conséquence empêcher les petits problèmes d’évoluer en problèmes majeurs. La présence de plusieurs capteurs différents surveillant différentes métriques peut être essentielle pour mieux comprendre vos processus et prévenir les défaillances précoces et les temps d’arrêt qui en résultent.

Source d’image

Quel que soit le type de capteurs dont votre organisation a besoin pour réussir, il y a quelques bonnes pratiques à garder à l’esprit lors de la mise en œuvre.

  • Assurez l’orientation et le but précis de tout appareil en minimisant les conditions extérieures qui pourraient autrement conduire à des lectures incorrectes
  • Construisez un plan d’imagerie à long terme basé sur des facteurs tels que les exigences de fiabilité, les résultats spécifiques aux composants, les considérations budgétaires, les recommandations du fabricant et similaires
  • Investissez dans la formation ou envisagez de faire appel à une assistance extérieure pour garantir l’utilisation correcte de l’outil par les employés
  • Pour tirer le meilleur parti de votre investissement, assurez-vous de prendre une lecture de référence à partir de laquelle vous pouvez comparer les changements au fil du temps – cela peut finalement aider à justifier votre coût initial pour les parties prenantes
  • Encouragez la pleine participation dans toute votre organisation pour obtenir une perspective équilibrée de différents niveaux de responsabilité et d’expertise
  • N’oubliez pas que plusieurs outils de diagnostic fonctionnant ensemble peuvent aider à prévenir un plus grand nombre de pannes et, en cas de panne, à mieux identifier exactement la cause.
  • Assurez-vous que vos capteurs alimentent automatiquement les données dans vos systèmes d’analyse et de surveillance

Au fil du temps, les données obtenues à partir de capteurs peuvent être utilisées avec d’autres analyses clés pour aider à élaborer des stratégies qui incluent des opérations apparemment disparates. En fin de compte, ce niveau de connaissance approfondi et détaillé aura des répercussions profondes sur l’entreprise ressentie bien au-delà du plancher de fabrication.

Capteurs permettant une analyse vibratoire, sonore et ultrasonique

Les composants du système subissent une usure, des contraintes et des contraintes normales qui sont ensuite indiquées dans leurs vibrations et fréquences. La plupart des composants ont une fréquence «normale» et un écart par rapport à cette norme indique des conditions pouvant conduire à une défaillance si elles ne sont pas traitées.

Des vibrations inattendues peuvent être mortelles pour une machine. Dans le sport hautement technique de la Formule 1, par exemple, les moteurs Honda ont été confrontés à des problèmes de vibrations inattendus. Ces problèmes étaient si graves que les moteurs se secouaient littéralement à mort, échouant (souvent de manière spectaculaire) au milieu d’une compétition. Même s’il ne s’agit pas de Formule 1, les défaillances liées aux vibrations entraîneront toujours des temps d’arrêt.

À travers les pratiques de fabrication et d’autres industries, les capteurs réinjectent des informations aux systèmes qui leur sont connectés. Les analyseurs Fast Furrier Transform, par exemple, peuvent détecter des vibrations infimes qui étaient auparavant indétectables. Une fois calibré, un système remarquera et enregistrera toutes les vibrations inhabituelles.

Des vibrations peuvent se produire en raison d’un certain nombre de facteurs. Les roulements ou les supports d’une machine peuvent commencer à perdre leur force tactile. Un composant approche de la fin de sa durée de vie. Après analyse, les techniciens (si nécessaire) ou les machines d’apprentissage détermineront le plan d’action approprié et, si possible, le prendront au besoin.

Voici quelques utilisations courantes de ces types d’analyses:

  • Détection de fuite par ultrasons qui peut être utilisée plus à l’avance que les vibrations ou l’infrarouge. Infralogix possède des capteurs à ultrasons qui peuvent détecter les ondes sonores au-delà de ce que l’oreille humaine peut entendre. Ces informations peuvent aider les techniciens à détecter les défaillances des joints sous vide, ainsi que les fuites d’air et de gaz.
  • Prise en charge de la surveillance de l’état par la détection précoce de la friction entre les composants
  • Lors de l’inspection mécanique, tout changement dans les sons «normaux» peut être détecté pour éviter une défaillance ultérieure.
  • Corona / décharge électrique

Certains des principaux fournisseurs de ces types d’outils sont:

Texas Instruments

Cisco

Intel

Capteurs d’imagerie thermique

Une chaleur excessive est une condamnation à mort pour les métaux, les composites et l’électronique. Une chaleur excessive est une menace majeure pour les moteurs électriques. La chaleur excessive est une préoccupation de maintenance principale pour les entreprises de télécommunications. Des conditions de travail dangereuses et des retards castrophiques peuvent se produire en raison de quelque chose d’aussi simple qu’un jeu de roulements mal lubrifié.

L’imagerie thermique utilise des images infrarouges pour surveiller les températures des pièces de machine en interaction – permettant à toute anomalie de devenir rapidement apparente. Comme pour les autres moniteurs sensibles au changement, ils déclenchent des systèmes de planification qui conduiraient alors automatiquement à l’action appropriée afin d’éviter la défaillance des composants.

Source d’image

Un équipement d’imagerie thermique simple est facile à obtenir et à utiliser. Dans sa forme la plus simple, les techniciens peuvent prendre des mesures mobiles avec un appareil portable. Aucun temps d’arrêt n’est requis pour une simple numérisation d’image thermique portable. Les points positifs de ce type de système prédictif sont la simplicité et la facilité. L’inconvénient est qu’une observation constante est probablement impossible avec un appareil portable.

Un système plus sophistiqué et précis nécessiterait des outils thermiques de diagnostic avec connectivité. Comparé aux données de référence, cet équipement afficherait des plages de températures anormales. Ces capteurs suivraient les machines pour détecter des écarts potentiels par rapport aux températures acceptables. Une fois relayées, ces informations alerteraient les techniciens de tout problème. Ce système nécessiterait des investissements en capital plus importants et un personnel technologiquement compétent.

Voici quelques utilisations courantes de l’imagerie thermique qui peuvent bénéficier d’un plan de maintenance prédictive:

  • Surveillance de processus
  • Équipements électromécaniques
  • Systèmes de distribution d’énergie électrique
  • Maintenance préventive des installations dans des systèmes tels que les systèmes CVC, les bâtiments, les toits, l’isolation

Plusieurs fournisseurs qui proposent ces types d’outils sont:

Flir et ses filiales: Raymarine, Extech, Armasight.

Capteurs de processus

Patte

Capteurs d’huile et de lubrifiant

L’analyse de l’huile peut déterminer de nombreux facteurs des performances de votre machine. La viscosité réelle de l’huile par rapport à la viscosité attendue peut montrer comment votre machine empêche l’oxydation, la dilution, l’humidité, etc. Des éclats de métal dans l’huile peuvent alerter les techniciens sur le meulage de pièces qui pourrait ralentir ou casser une machine. Les capteurs qui calculent la dynamique des fluides peuvent aider à exposer une fuite ou un connecteur défectueux.

Les systèmes d’analyse du pétrole existent depuis un certain temps. La plupart des voitures modernes les ont intégrées dans le système informatique central. Votre voiture vérifiant la qualité de l’huile est un exemple pratique de maintenance prédictive.

Ces systèmes ne sont pas difficiles à intégrer dans les machines existantes. Votre fournisseur de lubrifiant devrait vous conseiller sur les températures, la viscosité, etc. acceptables. Vous pouvez comparer vos résultats réels aux résultats attendus. Les systèmes analytiques sont généralement conçus pour détecter les impuretés dans l’huile. Le métal, la saleté et les boues seront facilement détectés. L’humidité est facilement détectée, même en quantités infimes. Votre système calculera tout aspect de l’huile susceptible de provoquer une panne.

Outils de surveillance et d’analyse industrielle

L’analytique industrielle est souvent considérée comme faisant partie intégrante de la «quatrième révolution industrielle», caractérisée par la convergence entre les pratiques industrielles traditionnelles et les améliorations informatiques modernes. Ces avancées incluent l’analyse des données et leur interprétation connexe via l’apprentissage automatique, ainsi que les progrès de la connectivité via l’IoT. Concrètement, cela signifie qu’une plus grande nombre de décisions et d’actions commencent à se fonder beaucoup plus profondément sur des données mesurables qui peut être mis en œuvre rapidement.

Une partie importante de ce domaine comprend les capteurs IoT pour surveiller les changements clés dans les composants. Pour répondre à une demande croissante de ces technologies, un large éventail d’options est disponible pour aider les entreprises industrielles à réussir, quels que soient le besoin ou la fonction. Les outils de surveillance fonctionnent par utilisant des algorithmes avancés et l’apprentissage automatique d’une manière qui leur permet d’agir en temps réel.

Voici quelques exemples d’analyses industrielles et de surveillance en action:

  • Maintenance prédictive des équipements, machines et actifs
  • Optimisation de paramètres machine spécifiques
  • Systèmes d’aide à la décision
  • Surveillance de l’état des actifs
  • Optimisation de la chaîne d’approvisionnement

Une fois que vous comprenez le besoin que vous essayez de résoudre avec des outils de surveillance, en fonction de vos points faibles, une telle solution fonctionne généralement de la manière suivante:

  1. Obtenez des données: capteurs et stockage de données, contrôleurs programmables, systèmes d’exécution de fabrication, BMS, données manuelles, données externes provenant d’API et similaires
  2. Explorer et nettoyer les données
  3. Enrichissez ces données en les connectant à d’autres ensembles de données significatifs et pertinents
  4. Visualisation à l’aide d’outils de science des données ou d’équipe de données qui permettent au personnel de comprendre et d’utiliser les données
  5. Déploiement de processus améliorés

Ces activités dans la pratique peuvent conduire à des ensembles de données plus vastes et plus prendre en charge des analyses plus approfondies et une meilleure prise de décision. De plus, d’autres avantages globaux peuvent être ressentis tout au long de la chaîne d’approvisionnement et des processus d’exécution des commandes grâce à une meilleure compréhension des composants individuels qui créent les parties les plus essentielles de toute organisation rentable.

Voici quelques bonnes pratiques pour garantir le succès de toute solution IdO ou de solutions analytiques similaires:

  • Développer un cadre IoT efficace qui est collaboratif et permet l’utilisation des bonnes ressources en cas de besoin
  • Envisagez de travailler dans un environnement cloud afin que les parties prenantes de tous les sites puissent tirer le meilleur parti des données
  • Concentrez-vous d’abord sur la connexion des gens, puis commencez à connecter les choses
  • Adapter les tâches des groupes fonctionnels et la façon dont ils communiquent entre eux afin qu’ils reflètent les changements causés par l’IoT; utilisez ces informations pour trouver le bon équilibre entre les ressources externes et internes
  • Choisissez des partenaires technologiques qui comprennent les défis uniques liés aux environnements industriels

VENDEURS:

GE

Falkonry

Fanuc

Fero Labs

Predikto

Siemens

Planificateurs

L’Internet des objets (IOT) et l’Industrie 4.0 rendent possible la maintenance prédictive. Les capteurs et l’analyse sont une partie de l’équation, une autre partie est le travail de maintenance réel.

Les leaders des logiciels comme IBM, SAP et SAS créent des suites technologiques complètes. Ces suites combinent l’apprentissage automatique et les données des capteurs pour compiler des plans de maintenance.

N’oubliez pas que la maintenance prédictive consiste à surveiller l’équipement et à n’agir qu’en cas de besoin. Les programmes technologiques conçus pour l’industrie se concentrent sur le moment précis où une action est requise.

Ces systèmes disponibles automatiseront une grande partie de l’analyse de maintenance. Votre système informatique ne pourra pas changer de pièces, mais il pourra alerter les techniciens d’un problème en attente. Les programmes ne créeront pas de programmes de maintenance, mais plutôt un comportement proactif lorsqu’un composant est confronté à la fin de son cycle de vie. Encore mieux, ces systèmes peuvent demander une maintenance bien avant qu’une machine ne tombe en panne. Lorsqu’une machine commence à diminuer sa productivité ou sa production, une maintenance proactive peut se produire.

Ces versions modernes d’une solution traditionnelle fonctionnent en automatisant une grande partie de l’analyse de maintenance traditionnellement gérée par une personne. Cette personne, qui auparavant aurait analysé plusieurs entrées, processus en cours et autres facteurs pertinents nécessaires à la construction d’un calendrier de maintenance efficace, peut alors concentrer ses énergies sur les résultats de tout changement ou ajustement qui a été fait.

En ayant une solution de planification prendre le relais de cette analyse, le temps et les ressources nécessaires pour prendre en compte tous les facteurs diminue de façon exponentielle. Cette planification se faisant sans intervention humaine, il est important de ne pas oublier l’aspect «humain» de tout planning en termes de connaissances générales entourant une opération, comme dans le cas d’un client considéré comme «prioritaire» de manière inattendue par les normes d’un ordinateur.

En utilisant les bons outils de planification pour votre organisation, les résultats suivants peuvent être obtenus:

  • Affecter des ressources et planifier des activités en fonction d’un éventail plus large de facteurs externes et internes
  • Optimisation proactive des calendriers de production, basée sur les modèles acquis par le passé
  • La possibilité d’appliquer des contre-mesures beaucoup plus tôt dans la mesure du possible, augmentant les changements pour équilibrer les problèmes qui peuvent survenir
  • Détection de goulots d’étranglement dans des départements et pratiques distincts qui peuvent avoir un impact sur d’autres processus apparemment sans rapport

Voici quelques bonnes pratiques pour aider les fabricants à réussir la mise en œuvre de tout outil de planification:

  • Les ajustements des algorithmes afin qu’ils soient programmés pour prendre des décisions adéquates rapidement, plutôt que des décisions parfaites lentement – ce qui peut nécessiter une utilisation accrue des approximations
  • Offrez des calendriers de production idéaux parmi lesquels les gestionnaires peuvent choisir en fonction de la priorité
  • Déterminez la vitesse de production et de flux de travail idéale pour atteindre le bon équilibre entre qualité et quantité

VENDEURS:

Hitachi

Senseye

Stottler Henke

Utilisation d’outils de maintenance prédictive

Pour les fabricants et autres organisations industrielles, trouver le meilleur moyen de minimiser les déchets et l’inefficacité peut avoir un impact majeur sur les résultats de votre entreprise. Lorsqu’ils fonctionnent correctement ensemble, ces outils agissent de manière complémentaire – permettant au succès de l’un de contribuer au succès de l’autre. Cependant, toute décision prise en ce qui concerne la maintenance prédictive doit inclure les contributions des employés et des autres parties concernées dans l’ensemble de l’entreprise pour garantir que les fonctionnalités requises sont celles obtenues.

Vous souhaitez en savoir plus sur l’impact de la maintenance prédictive, de l’IA et d’autres avancées sur votre organisation industrielle? Nous avons une liste d’applications IA en exploitation, dont la plupart sont applicables aux organisations industrielles. Si vous recherchez des problèmes d’IA ou avez besoin de comprendre votre stratégie d’IA:

Laissez-nous trouver le bon fournisseur pour votre entreprise

Laisser un commentaire