Internet Industriel des Objets IIOT : IoT et maintenance prédictive – La réalité du nouvel âge

«Si nous avions des ordinateurs qui savaient tout ce qu'il y avait à savoir sur les choses – en utilisant les données recueillies sans aucune aide de notre part – nous serions en mesure de tout suivre et de compter, et de réduire considérablement les déchets, les pertes et les coûts. Nous saurions quand les choses doivent être remplacées, réparées ou rappelées, et si elles sont fraîches ou dépassées. »

– Kevin Ashton, a inventé le terme «Internet des objets»

Internet des objets (IoT) a gagné en importance car il permet à un objet de se représenter numériquement, où tout peut être connecté et communiqué de manière intelligente.

Ajout de valeur de IIoT

L'IoT industriel – un sous-ensemble de l'Internet des objets a donné de nouvelles dimensions à la technologie opérationnelle qui comprend la gestion à distance; Analytique opérationnelle et valeur ajoutée la plus importante Maintenance prédictive.

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Le vieil équipement industriel vieillissant a une durée de vie moyenne comprise entre 30 et 60 ans, le remplacement de l'équipement s'est avéré coûteux et une panne inattendue entraîne une perte de productivité ainsi que des bénéfices.

Jusqu'à présent, il y avait une énorme dépendance vis-à-vis des statistiques précédentes et de la meilleure façon de prévenir les problèmes, également appelés maintenance préventive.

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Qu'est-ce que la maintenance préventive et en quoi est-elle différente de la maintenance prédictive?

Imaginez que vous avez acheté une nouvelle voiture il y a trois mois. Pour contourner vos activités quotidiennes, vous alternez entre votre moto, parfois en marchant et en conduisant la nouvelle voiture. Le manuel d'entretien indique que l'huile moteur doit être remplacée tous les trois mois ou 1500 km, vous avez jusqu'à présent parcouru environ 950 km. Mais depuis 3 mois, vous avez acheté la voiture; vous apportez votre voiture à l'atelier pour une vidange d'huile afin que votre voiture continue de fonctionner dans des conditions optimales. Il s'agit d'un cas de maintenance préventive.

Maintenant, modifions un peu le scénario précédent et imaginons que vous possédez une voiture de luxe comme une BMW. La BMW est équipée de technologies de pointe telles que des indicateurs de service basés sur l'état pour le changement d'huile moteur et d'autres filtres, entre autres. Vous avez conduit la voiture pendant 6 mois et l'avez parcourue pendant environ 2800 km, puis vous obtenez une indication qui indique qu'il vous reste 200 km avant de changer l'huile moteur et vérifier la pression des pneus. Ceci est un exemple de maintenance prédictive. Vous pouvez éviter les pannes lorsque vous recevez des rappels de service qui sont des avertissements préalables pour résoudre le problème avant qu'il ne dégénère en un problème majeur.

Différences clés en un coup d'œil

Différences-clés en un coup d'œil "width =" 800 "height =" 260 "srcset =" https://www.heliossolutions.co/blog/wp-content/uploads/2018/10/Key-Differences-at -a-glance.jpg 800w, https://www.heliossolutions.co/blog/wp-content/uploads/2018/10/Key-Differences-at-a-glance-768x250.jpg 768w "data-lazy-tailles = "(largeur max: 800px) 100vw, 800px" /></p>
<p><noscript><img class=Alors, comment Maintenance prédictive augmenter le retour sur investissement sur l'infrastructure existante sans coûts supplémentaires de temps d'arrêt risqués? Et comment pouvons-nous l'exploiter?

Chaque fabricant a besoin d'une combinaison de machines complexes, anciennes et nouvelles pour gérer ses usines et produire ses produits. Toute défaillance de l'équipement ou tout temps d'arrêt imprévu aura un effet négatif sur le fonctionnement de l'usine, car les réparations nécessaires coûtent du temps et de l'argent. En effet, historiquement, les gens n'ont réparé leur équipement qu'après une panne, ce qui a entraîné un ralentissement ou un arrêt complet de la chaîne de production.

L'objectif de la maintenance prédictive est de prévoir et de prévenir ces problèmes avant même qu'ils ne surviennent en prévoyant des problèmes de maintenance. Ceux-ci sont basés sur d'énormes ensembles de données, en combinaison avec des capteurs physiques et des valeurs de surveillance telles que les vibrations, la température, la pression ou le débit.

Moderne Services IoT et les systèmes utilisent les services de la machine et l'historique des réparations, pour prévoir quand une pièce pourrait tomber en dessous de son efficacité de fonctionnement optimale. Le fait de disposer de ces données permet de planifier un service ou un remplacement de pièce avant l'échec lorsqu'il a le moins d'impact sur l'ensemble de la chaîne de production. Cela s'est avéré d'une valeur commerciale démontrable pour réduire les déchets de matériaux et réduire les temps d'arrêt.

Grâce à cette capacité unique de prévoir et de prédire quand les composants des équipements industriels sont susceptibles de tomber en panne afin qu'ils puissent être réparés, remplacés avant que les systèmes de maintenance prédictive de panne ne prennent de l'ampleur. Ainsi, des facteurs induisant des coûts tels que les dommages et les temps d'arrêt peuvent être évités.

En établissant un cadre qui travaille à solutions de maintenance prédictive et avec la bonne expertise, les industries mettent en œuvre des solutions pour identifier les problèmes.

Application de l'IIoT à la maintenance prédictive

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Maintenance prédictive IIoT a ouvert de nombreuses possibilités d'amélioration des performances grâce à un contrôle total. Pour des raisons telles que l'avènement de l'industrie 4.0, les retours rapides, l'automatisation et l'efficacité – Technologies IIoT dirige la transformation de l'industrie manufacturière.

Simplifions cela un peu plus ..

Sam est superviseur d'étage dans une usine de fabrication; il est responsable de la surveillance et de l'entretien d'un certain nombre de machines. L'usine a récemment installé un certain nombre de capteurs sur des machines et les a connectés à la plateforme IoT. Les capteurs diffusent des informations et des données en temps réel sur les statistiques vitales de la machine. Sam surveille les données à distance et s'assure que les machines sont en bon état.

Comment est-il capable de faire cela?

Étape 1– Le module d'apprentissage automatique construit des modèles à l'aide de données historiques pour prédire les pannes futures.

Étape 2– Le module alerte Sam de manière proactive de tout besoin de maintenance à venir.

Étape 3– Des tickets de maintenance automatiques sont générés, les calendriers de production sont automatiquement modifiés, la maintenance est planifiée et des techniciens sont affectés. Sam n'a qu'à approuver les billets et vérifier qu'ils ont été exécutés.

En résumé!

Technologie de maintenance prédictive a permis d'économiser des millions de dollars dans le monde en évitant les accidents inattendus de machines. Il a remanié la mentalité industrielle de fonctionnement, d’attendre qu’il se brise à une automatisation complète. Le passage de l'état d'esprit préventif à l'état d'esprit prédictif a ouvert de nombreuses nouvelles opportunités et façons de réduire les coûts.

Avec tant d'avantages sous sa bannière, les industries s'intègrent et bénéficient des services compatibles avec l'IIoT.

Amazon, Hitachi, John Deere, Maersk pionnier de la liste en passant à l'automatisation et vers un avenir plus intelligent.

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