Internet Industriel des Objets IIOT : Tout ce que vous souhaitez savoir sur la maintenance prédictive basée sur l'IoT

Cela fait des années que les fabricants utilisent une approche basée sur le temps pour la maintenance des équipements. Il fut un temps où l'âge de la machine était pris en considération pour planifier la routine d'entretien. La manière simple de le calculer en considérant le fait que plus l'équipement est ancien, plus les procédures de maintenance doivent être exécutées fréquemment. Cependant, selon une étude menée par le groupe ARC, à travers le monde, seulement 18% des types d'équipements ont échoué en raison de leur âge. En revanche, 82% échouent au hasard. Cela prouve que l'approche temporelle n'est pas la bonne façon d'aller de l'avant. La prise finale est un équipement qui est entretenu malgré ses besoins réels.
Pour se débarrasser des routines de maintenance inefficaces et des coûts qui s'y accumulent, les fabricants peuvent tirer parti des solutions Industrial IoT en combinaison avec la science des données. Dans les prochaines sections de cet article, nous examinerons les différentes manières dont la maintenance prédictive basée sur l'IoT peut s'avérer efficace pour augmenter l'efficacité du processus de fabrication.
La raison d'opter pour les services IoT
Vous pourriez vous demander pourquoi est-il essentiel d'utiliser une solution IoT s'il existe déjà un excellent SCADA ancien pour prendre en charge les activités de maintenance? La réponse possible à cette question est que la maintenance prédictive doit pouvoir traiter de nombreuses données et exécuter des algorithmes complexes.
Tout cela devient difficile à réaliser si vous utilisez l'exécution locale dans SCADA. D'autre part, une solution basée sur l'IoT peut stocker des téraoctets de données qui peuvent aider à exécuter des algorithmes d'apprentissage automatique sur différents ordinateurs. Il est même possible de prévoir les problèmes potentiels et de noter également où l'équipement industriel est réputé défaillant.
Lorsqu'il s'agit d'une solution de maintenance prédictive robuste basée sur l'IoT, une architecture bien pensée est obligatoire.
Voici quelques-uns des composants qui contribuent au bon fonctionnement de la maintenance prédictive. Tournons maintenant notre attention vers l'architecture de maintenance prédictive basée sur l'IoT.
Avant de creuser profondément dans les détails techniques, il est important de déterminer les variables essentielles qui déterminent la santé de la batterie. Cela inclut la tension, la décharge et la température. Une fois cela terminé, les batteries peuvent être utilisées avec des capteurs pour obtenir les données de ces paramètres et les transférer dans le cloud pour un traitement ultérieur.
Les données des capteurs n'ont pas la capacité de passer directement au cloud. Il doit passer par les passerelles. Il existe deux types de passerelles. Les passerelles de champ peuvent être définies comme des périphériques physiques qui nettoient et prétraitent les données. D'un autre côté, la passerelle cloud est une question de transmission de données sécurisée. Il assure la connectivité via différents protocoles qui permettent de connecter différentes passerelles de terrain.
Lorsque les données du capteur entrent dans la partie cloud, elles pénètrent dans le processeur de données en streaming. Son objectif principal est de permettre le flux incessant de données et de transmettre rapidement et efficacement des flux de données à un stockage de données – un lac de données.
Un lac de données accumule les données qui ont été assemblées par des capteurs. Il est à l'état brut; par conséquent, il est possible qu'il s'agisse d'éléments incorrects, erronés ou non pertinents. Calculez-le à l'aide de différents ensembles de lectures de capteur qui peuvent être mesurés au moment correspondant. Chaque fois que des informations sont nécessaires sur les informations sur la santé de la batterie, elles peuvent être trouvées dans un entrepôt de données volumineuses.
Le big data collecte toutes les données structurées filtrées. Cela comprend la tension, les paramètres de décharge et la température mesurés pendant un temps spécifique et les détails contextuels de l'emplacement des batteries, des dates de recharge, des types, etc.
Une fois les données préparées, elles sont examinées à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique (ML). Les algorithmes ML peuvent être utiles pour obtenir des informations sur la corrélation cachée dans les ensembles de données et pour vérifier les modèles de données anormaux. Les modèles de données approuvés sont révélés dans des modèles prédictifs.
Le but des modèles prédictifs est de vérifier si l'autodécharge se produit dans une batterie. Il indique si les batteries fonctionnent avec une capacité inférieure à la normale. Alternativement, il peut même estimer la durée de vie restante des batteries. Il existe deux façons de développer des modèles prédictifs pour assurer la maintenance prédictive des batteries industrielles.
Approche de classification
Selon cette approche, les modèles aident à déterminer si la batterie est susceptible de se décharger d'elle-même. Vous pouvez même vérifier si la capacité de la batterie est inférieure à la normale.
Approche de régression
Dans cette approche, les modèles fournissent des informations sur le nombre de jours ou de cycles restant jusqu'à la fin de la durée de vie utile de la batterie.
Les modèles prédictifs sont mis à jour régulièrement. Par exemple, il peut être mensuel et testé pour sa précision. Dans le cas où il y a une variation dans la sortie souhaitée, ils sont révisés, abstenus et testés à nouveau jusqu'à ce que le résultat souhaité soit obtenu.
Avant de commencer avec l'apprentissage automatique, il est essentiel d'effectuer des analyses exploratoires adéquates. À l'aide de l'analyse des données, il est possible de déterminer les dépendances et de découvrir des modèles et des informations sur les ensembles de données d'apprentissage automatique. En plus de cela, dans le cadre de la phase d'analyse exploratoire, certaines hypothèses techniques peuvent aider à sélectionner l'algorithme d'apprentissage automatique le mieux adapté.
Avec l'aide de ces applications utilisateur, il est possible de dériver une solution de maintenance prédictive basée sur l'IoT qui informe les utilisateurs de la défaillance potentielle de la batterie. De plus, l'architecture de maintenance prédictive peut ajouter des composants supplémentaires tels que des applications de contrôle et des actionneurs qui ne sont pas connectés à notre exemple de batterie.
Sur la base des résultats obtenus pour la prédiction, il est possible de paramétrer des applications de contrôle pour envoyer des commandes aux actionneurs de l'équipement. Par exemple, si la température de votre moteur monte à un niveau alarmant, à l'aide d'applications de contrôle, vous pouvez envoyer une commande pour refroidir la machine. Vous pouvez même fusionner des applications de contrôle avec des systèmes de maintenance.

La mise en œuvre pratique de la maintenance prédictive dans les industries
Avec l'aide des composants d'architecture universelle mentionnés précédemment, il est possible de «construire» des solutions de maintenance prédictive pour différentes industries. Concentrons-nous maintenant sur certaines des applications de maintenance prédictive et examinons comment les fabricants ont exécuté des solutions de maintenance prédictive basées sur l'IoT dans leurs secteurs respectifs.
Fabrication discrète
Il existe de nombreux fabricants discrets qui utilisent la maintenance prédictive basée sur l'IoT à des fins de surveillance. Par exemple, considérez la santé des broches dans les fraiseuses qui sont réputées se casser facilement. Il est également assez coûteux de les réparer. À l'aide d'une solution de maintenance basée sur l'IoT, il est possible de prédire les dommages potentiels en accumulant des données provenant de capteurs à ultrasons et de vibrations, qui sont connectés à la broche. Une fois que vous avez examiné les données collectées, cela aide à déterminer les broches fragiles avant qu'elles ne se cassent.
Fabrication de processus
Les entreprises de fabrication de processus comme les entreprises de fabrication de papier utilisent IIoT pour prendre note de l'état des machines à papier. Vous pouvez également consulter l'exemple de l'industrie sidérurgique. Les aciéries se composent d'un large éventail de fours qui utilisent des panneaux de refroidissement à eau pour contrôler la température. En raison de fuites dans le panneau, il peut y avoir des problèmes de sécurité et des pertes de production. Grâce aux solutions de maintenance prédictive basées sur l'IoT, vous pouvez dériver des aberrations et découvrir la cause profonde du problème qui peut grandement contribuer à prévenir les retards de production et les pannes d'équipement.

Pour résumer, la maintenance prédictive basée sur l'IoT prolonge la durée de vie du type d'équipement. Il est capable d'économiser jusqu'à 70% de votre routine de maintenance basée sur le temps, ce qui contribue globalement à réduire les temps d'arrêt de l'équipement de 50%.
Cependant, si vous souhaitez opter pour une solution de maintenance prédictive mature et fiable, il est essentiel d'envisager de développer une architecture qui se concentre uniquement sur l'apprentissage automatique. Si vous souhaitez en savoir plus sur la maintenance prédictive basée sur l'IoT, contactez un fournisseur de services IoT professionnel dès aujourd'hui!

À propos de l'auteur: Harshal Shah est PDG de WebITGurus, WebITGurus est le meilleur IOT Services.Company offrant des services de développement d'applications .Net comme SharePoint, C #, WCF Solutions et Asp.net Development.
Michael est le fer de lance des solutions logicielles et des offres de services de corePHP. Concentrez-vous sur les ventes et le marketing pour l'organisation. Un grand croyant en famille et a une femme incroyable et 4 beaux enfants. Aime le camping et la randonnée. La philosophie de Michael est simple: "Si vous pouvez en rêver, nous pouvons le faire."

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