Internet Industriel des Objets IIOT : La clé de l'industrie 4.0

La maintenance prédictive intelligente est une technique de maintenance moderne qui intègre plusieurs technologies et approches de maintenance (y compris la méthode de maintenance prédictive (PdM) puissante et avancée). Smart Predictive Maintenance: The Key to Industry 4.0 # industry40 #IoT #IIoT #PredictiveMaintenance #Maintenance #Manufacturing #production #AI ​​#ML #BigDataAnalytics #analytics Klick um zu TweetenSPdM est la surveillance et l'analyse continues d'un réseau d'actifs qui permet la prédiction et la notification des pannes potentielles. En outre, il fournit des informations sur la planification de la maintenance et la planification des pièces de rechange, ainsi que l'automatisation des tâches de maintenance.La maintenance prédictive intelligente va au-delà de la maintenance prédictive (PdM) de trois manières: 1. SPdM surveille un réseau d'actifs connectés via l'Internet des objets (IoT). L'IoT ne concerne pas seulement les capteurs et les actionneurs. La véritable valeur de l'IoT réside dans les connexions numériques qu'il crée. Les informations numériques n'étaient pas très utiles avant l'invention d'Internet dans les années 1960 car elles étaient toutes stockées localement sur des ordinateurs individuels et ne pouvaient pas être partagées à distance. L'IoT connecte des informations similaires à Internet, mais uniquement des données issues des technologies opérationnelles (OT). Lorsque vous mettez en réseau vos actifs, vous pouvez afficher l'intégrité de tous les actifs dans un seul tableau de bord géré. De plus, un réseau génère beaucoup plus de points de données que des machines individuelles. En combinant les données du réseau OT, les professionnels de la maintenance peuvent trouver des modèles entre les pannes de machine et utiliser une plate-forme d'apprentissage machine qui peut optimiser ou améliorer les algorithmes de prédiction au fil du temps. SPdM peut automatiser certaines tâches de maintenance. La maintenance prédictive (PdM) peut prédire les pannes potentielles des machines. Cependant, SPdM va plus loin et automatise certaines tâches de maintenance à l'aide de technologies de traitement cognitif des données. Par exemple, si un défaut inhérent à un actif est détecté, Smart Predictive Maintenance déclenche un ordre de maintenance, lui affecte un technicien et planifie un ticket dans un système géré de maintenance informatisé (GMAO). Ensuite, SPdM pourrait vérifier l'inventaire de pièces de rechange nécessaire pour remplacer le composant défectueux dans un système ERP et l'inclure dans le bon de travail. Si la partie pertinente n'existe pas, SPdM pourrait créer une demande d'achat dans le système ERP qui doit uniquement être approuvée par le spécialiste des achats. SPdM est intégré à d'autres systèmes de gestion de la maintenance. Pour automatiser des tâches spécifiques, la plate-forme de maintenance prédictive doit être intégrée à la GMAO, à l'ERP ou au système d'exécution de la fabrication (MES). Le PdM traditionnel peut échouer s'il n'est pas intégré à vos procédures de maintenance quotidiennes. En combinant SPdM avec d'autres systèmes de maintenance, vous pouvez développer à la fois une plate-forme durable pour les processus et le potentiel d'automatiser les processus de maintenance au fil du temps. ou deux actifs bien adaptés. Il peut initialement couvrir les deux premières étapes de la surveillance des actifs et de la santé et de la surveillance de l'état. La raison pour laquelle vous ne pouvez généralement pas passer directement à la maintenance prédictive est qu'il faudra un certain temps pour configurer les processus de collecte de données. Plus important encore, l'actif doit échouer au moins plusieurs fois ou dépasser la limite de tolérance définie pour lui appliquer efficacement des algorithmes. Plus une machine tombe en panne au fil du temps, meilleures seront les prévisions ou les modèles.Cinq étapes pour une maintenance intelligente prédictive Une fois les données capturées de manière fiable et un actif ayant fourni suffisamment de données d'erreur, les seuils d'erreur peuvent être optimisés. Un scientifique des données expérimenté en analyse statistique peut alors commencer à créer des modèles prédictifs. La maintenance prédictive peut souvent augmenter la disponibilité et la disponibilité des machines de 20 à 30%. Plus il y a d'erreurs, meilleure est la plate-forme d'apprentissage automatique qui peut surveiller les données de défaillance et mettre à jour les algorithmes. Cela augmente la capacité de prévoir chaque panne dans le but de minimiser les temps d'arrêt imprévus. La mise en place et le développement d'une telle plate-forme peuvent prendre un certain temps, il est donc essentiel de commencer tôt et de se concentrer d'abord sur les ressources les plus critiques.Les sociétés énergétiques et spatiales utilisent des techniques PdM depuis des années et devraient se diriger bientôt vers SPdM. Comme décrit ci-dessus, une telle stratégie de maintenance peut être la clé pour améliorer le débit, l'efficacité, la qualité et la sécurité d'une installation. Dans le même temps, les coûts de maintenance et d'inventaire des pièces détachées peuvent être réduits. Plus important encore, la route vers SPdM est un voyage qui commence par un petit pas. Peu importe où vous en êtes sur votre parcours de maintenance, chez AISOMA, nous pouvons vous assister avec nos experts. Parle-nous. Smart Predictive Maintenance: The Key to Industry 4.0 # industry40 #IoT #IIoT #PredictiveMaintenance #Maintenance #Manufacturing #production #AI ​​#ML #BigDataAnalytics #analytics Klick um zu TweetenContact: info@aisoma.deVotre équipe AISOMA Autres lectures AISOMA:

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