Internet Industriel des Objets IIOT : Libérez la puissance de la maintenance prédictive basée sur l'IoT

Libérez la puissance de la maintenance prédictive basée sur l'IoT
Dans le monde industriel concurrentiel d'aujourd'hui, la maintenance prédictive (PdM) n'est plus une bonne chose; c'est devenu une nécessité. Les méthodes PdM traditionnelles ont plusieurs limites. Cependant, les progrès des technologies sans fil, cloud et IA perturbent la façon dont le PdM a été réalisé au cours des dernières décennies. Les entreprises utilisent ces technologies pour offrir une solution PdM de bout en bout et facile à déployer à des prix extrêmement abordables. Cette tendance s'appelle l'Internet industriel des objets (IIoT). Selon ARC et d'autres, la maintenance prédictive est actuellement le plus grand cas d'utilisation de l'IoT dans tous les secteurs. Cet article compare et contraste les modèles traditionnels avec l'approche PdM moderne basée sur l'IoT.
Run-to-Failure et maintenance préventive
Traditionnellement, la plupart des usines ont adopté un modèle réactif (cycle de défaillance) ou de maintenance préventive (MP) en raison des coûts élevés de la maintenance prédictive. Dans un modèle réactif, une machine n'est réparée ou remplacée qu'en cas de panne. Cela entraîne des temps d'arrêt imprévus et des coûts de réparation importants. Idéalement, le cycle de défaillance est recommandé pour les actifs les moins critiques qui ont très peu d'impact sur les opérations.
Dans le cadre d'une approche de maintenance préventive, les équipes de maintenance créent des calendriers de réparation prédéfinis sans tenir compte de l'état réel de la machine. Les calendriers des bons de travail sont souvent basés sur les recommandations du fabricant. Ces horaires peuvent être peu fiables car les conditions de fonctionnement réelles de la machine peuvent être différentes des conditions de fonctionnement recommandées. De plus, des particules incorrectes peuvent entraîner des dysfonctionnements involontaires.
Dans l'une ou l'autre de ces approches, l'accent n'est pas mis sur l'évaluation et la prévision de l'état de la machine.
Maintenance prédictive traditionnelle
La maintenance prédictive fait référence à l'approche de maintenance consistant à comprendre la «santé» sous-jacente d'une machine pour déterminer si une action corrective est requise. Pour déterminer la santé des machines, des capteurs sont utilisés pour mesurer divers paramètres de la machine tels que les vibrations, la température et les ultrasons.
En surveillance continue, des capteurs câblés sont installés sur les machines et sont connectés au logiciel de gestion des actifs. Cependant, cette solution est très coûteuse et est souvent réservée au petit pourcentage des machines les plus critiques.
Pour le reste de l'équipement de l'usine, la maintenance prédictive a généralement été effectuée à l'aide d'un programme de visite. Un technicien parcourt périodiquement l'usine et collecte les données des capteurs à l'aide d'un collecteur de données.
Cependant, cette approche traditionnelle de collecte de données une fois par mois n'est pas vraiment prédictive car elle comporte plusieurs limites.
Voici les principales raisons pour lesquelles un programme de visite ne constitue pas une véritable solution de maintenance prédictive.

Échecs entre les cycles de collecte de données: dans les programmes de contournement, même dans les programmes bien gérés, les techniciens ne collectent les données qu'une fois tous les 30 ou 90 jours. Le problème est que tous les défauts qui se produisent après le dernier cycle de collecte de données restent non détectés jusqu'au cycle de collecte de données suivant. En conséquence, les machines restent sujettes à des pannes, ce qui entraîne des temps d'arrêt imprévus.
Collecte de données incohérente: dans un programme de visite, les techniciens peuvent ne pas placer les capteurs avec précision et cohérence. Cela conduit à des données erronées et à une évaluation inexacte de l'intégrité de la machine.
Conditions de fonctionnement variables: L'une des choses les plus importantes à prendre en compte lors de la collecte de données est que les conditions de fonctionnement de la machine doivent être les mêmes à chaque fois. Cependant, c'est très difficile à faire. Ainsi, lorsque l'analyste voit des données de capteur «élevées», il peut conclure à tort qu'il s'agit d'un défaut machine. Cependant, il aurait pu juste augmenter en raison des charges accrues!
Machines inaccessibles: Souvent, les machines ne sont pas facilement accessibles, soit en raison de problèmes de sécurité, soit derrière une cage. Ainsi, les techniciens finissent par ne pas collecter de données sur ces machines, ce qui leur permet de tomber en panne
Analyse manuelle: Toutes les données collectées doivent être analysées manuellement. Ce n'est pas en temps réel et il est difficile de faire évoluer l'analyse manuelle lorsque vous avez affaire à des centaines et des milliers de machines.

Jusqu'à récemment, la plupart des industries comptaient sur des programmes de contournement parce que la surveillance continue était extrêmement coûteuse. Mais plus maintenant!
Les tendances technologiques ouvrent la voie à une révolution PdM
L'IoT industriel rend la transition vers la surveillance continue basée sur les conditions et la maintenance prédictive incroyablement facile et abordable. Il y a quatre tendances clés à l'origine de ce changement:

Connectivité sans fil: Avec l'avènement de la connectivité cellulaire et Wi-Fi, la connectivité sans fil est omniprésente de nos jours, permettant aux capteurs sans fil de détecter et de transmettre n'importe quel paramètre de la machine. Les capteurs n'ont plus besoin d'être câblés, ce qui rend la collecte de données automatique et rentable.
Capteurs bon marché: La révolution des smartphones a vraiment fait baisser le prix de la détection. Les capteurs MEMS miniaturisés à faible coût sont facilement disponibles et plus abordables que jamais.
Cloud Computing: Le cloud computing est devenu robuste, hautement sécurisé et peu coûteux. Cela donne aux installations industrielles la possibilité de démarrer petit et de se développer à mesure que leurs besoins augmentent.
Intelligence artificielle (IA): les technologies d'intelligence artificielle sont enfin devenues courantes. La surveillance des données des capteurs de séries chronologiques est impossible à faire manuellement. L'IA peut être un «assistant» efficace pour les analystes.

Bien qu'isolées, chacune de ces technologies apporte une certaine valeur, lorsqu'elles sont combinées en une seule solution, elles ont le pouvoir de transformer le monde industriel.
L'avenir de la maintenance prédictive est arrivé
Les solutions modernes impliquent des capteurs sans fil qui collectent en continu les données des capteurs. Les capteurs surveillent de près les paramètres clés de la machine tels que les vibrations ou la température. Périodiquement, ou lorsqu'un seuil est dépassé, les capteurs envoient sans fil les données au cloud via une passerelle sans fil telle que WiFi, Bluetooth ou diverses autres technologies sans fil disponibles sur le marché. Une fois que les données atteignent le cloud, elles sont traitées pour extraire les paramètres clés qui sont nécessaires pour déterminer la santé de la machine. Les utilisateurs peuvent afficher la tendance de ces paramètres critiques et définir des seuils sur un tableau de bord Web ou mobile.

Infographie avec l'aimable autorisation de Petasense

Les solutions les plus sophistiquées vont plus loin en incluant un module d'analyse qui peut analyser toutes les données des capteurs en temps réel et automatiquement. Compte tenu de toutes les avancées récentes de l'IA telles que l'apprentissage en profondeur et l'utilisation de puces GPU, les analyses basées sur l'IA sont capables de détecter les anomalies de la machine, de faire un diagnostic et de fournir un pronostic. Les progrès futurs dans cet espace impliquent la combinaison de plusieurs paramètres de capteur avec les informations historiques des bons de travail. Et tout cela se passe en temps réel!
L'avenir promet d'automatiser complètement la maintenance prédictive. Plus de collecte manuelle de données, plus besoin d'être sur place près de la machine. Et avec la technologie de l'IA, cela aide vraiment à faire évoluer le travail d'un expert en machines. L'IA peut surveiller de près toutes les machines et signaler les problèmes. Un expert n'a qu'à examiner l'état de santé des machines présentant des anomalies. L'IA remplace complètement la nécessité de configurer et de maintenir des alarmes manuelles. Ces alarmes sont difficiles à définir avec précision et, par conséquent, les utilisateurs finissent par perdre confiance en un système. Mais avec l'IA, les alarmes sont basées sur des données – des données difficiles à traiter pour les humains mais faciles à digérer pour les ordinateurs.
Historiquement, l'adoption de technologies de pointe impliquait un énorme investissement initial en CAPEX, ce qui entraînait souvent une adoption limitée de la technologie. Cependant, avec l'avènement de ces nouvelles technologies, ce n'est plus le cas. Les capteurs et les logiciels deviennent de plus en plus bon marché. De plus, les industries peuvent commencer petit en surveillant quelques machines critiques, puis évoluer progressivement vers l'ensemble de l'installation.
Plus important encore, toute cette technologie cool se traduit par des avantages tangibles. Les installations industrielles sont capables d'éliminer les temps d'arrêt imprévus, de réduire les coûts de maintenance préventive et de réduire les coûts de réparation imprévus.
Conclusion
Tout, de la nourriture que nous mangeons au carburant qui alimente nos voitures, des médicaments que nous consommons à l'électricité qui illumine nos maisons, est alimenté par des usines. Ces usines ont des millions de machines qui tournent, barattent, mélangent, broient et transportent les choses. La maintenance prédictive sans fil avec des analyses basées sur l'IA permet de surveiller, d'analyser et de prédire la santé de ces machines qui animent notre vie quotidienne.
Nous voyons un avenir où la maintenance préventive est entièrement remplacée par la maintenance prédictive. Les réparations ou les actions correctives ne sont nécessaires que lorsque les technologies prédictives indiquent un état de santé défaillant des machines. Avec des avantages évidents par rapport aux approches traditionnelles, la maintenance prédictive sans fil est prête à transformer la maintenance pour toujours.

L'article a été écrit par Abhinav Khushraj, le co-fondateur et PDG de Petasense. Il apporte plus d'une décennie d'expérience dans la création d'entreprises au sein de grandes sociétés comme Citrix et Nokia. Il a également fondé deux autres startups technologiques dans le passé. Khushraj est diplômé en informatique du BITS, Pilani et d'un MBA du MIT Sloan. L'article a d'abord été publié ici.

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