Internet Industriel des Objets IIOT : Un guide pratique pour configurer la maintenance prédictive basée sur IIoT

Un guide pratique pour configurer la maintenance prédictive basée sur IIoT

Alors que le battage médiatique initial autour de l'Internet des objets (IoT) sur le marché des consommateurs s'estompe, l'attention et l'accent sont désormais passés à l'IoT industriel, en particulier la maintenance prédictive. Une partie de l'excitation de l'IoT industriel vient du fait que la technologie IoT peut fournir des avantages et des économies quantifiables aux usines. L'IoT industriel fait référence à la convergence des technologies sans fil, des capteurs miniaturisés (ou MEMS), du cloud computing et des analyses d'apprentissage automatique.
La maintenance prédictive est largement considérée comme l'une des applications les plus prometteuses de la technologie sans fil et de l'Internet des objets industriel (IIoT). Le Saint-Graal de l'IoT industriel dans la maintenance prédictive est d'instrumenter les actifs des usines avec des millions de capteurs qui diffusent des pétaoctets de données en toute sécurité vers le cloud. Une fois les données collectées dans le cloud, elles peuvent être analysées automatiquement à l'aide de modèles prédictifs construits à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique.
État de la technologie de maintenance prédictive (PdM)
Traditionnellement, PdM s'appuyait sur des techniques telles que l'analyse des vibrations, l'analyse de l'huile, la thermographie et les ultrasons pour détecter les problèmes d'équipement avant qu'ils n'entraînent des temps d'arrêt. Ces techniques reposaient généralement sur un technicien se promenant dans l'usine avec un instrument portable et collectant manuellement les données. L'une des limites de ce modèle est qu'il peut manquer des défaillances se développant rapidement, et les variations de placement des capteurs ou des conditions de fonctionnement entraînent des données qui ne peuvent pas être comparées dans le temps. Cette méthode traditionnelle de collecte de données est sur le point d'être remplacée par des capteurs IoT sans fil qui peuvent collecter et transmettre automatiquement des données sur l'état des actifs dans le cloud. Avec Wireless PdM, les problèmes peuvent être détectés plus tôt, tout en éliminant les erreurs humaines, en augmentant la sécurité des travailleurs et en réaffectant les techniciens de tâches répétitives à faible valeur comme la collecte de données à utiliser pour des tâches à plus forte valeur ajoutée comme l'analyse et la planification.
Le PdM sans fil est prêt pour le décollage, stimulé par quatre méga-tendances technologiques:

Nous sommes au milieu d'une révolution des capteurs MEMS qui a été entraînée par le marché mobile grand public. Cela a conduit au développement de capteurs miniaturisés tels que des accéléromètres et des gyroscopes qui sont construits en utilisant des méthodes de fabrication à base de silicium à des prix extrêmement perturbateurs.
Le marché des smartphones a également démocratisé le marché des puces sans fil et les modules WiFi et Bluetooth sont désormais largement disponibles à des coûts extrêmement bas.
La technologie cloud a rendu extrêmement facile et abordable le stockage et la récupération sécurisés de plusieurs pétaoctets de données de millions de capteurs sans avoir besoin d'une infrastructure informatique et d'un personnel coûteux et traditionnels.
Les progrès récents de l'apprentissage automatique permettent aux entreprises de créer des modèles prédictifs qui peuvent ingérer plusieurs flux de données de capteur hautement pertinentes sur un actif et identifier les modèles qui pourraient être utilisés pour corréler avec des défauts spécifiques ou simplement mettre en évidence des écarts importants par rapport au comportement normal.

De vrais résultats
Une récente réussite pour Petasense a été celle d'une grande entreprise de production d'électricité. Ce service public exploite plusieurs centrales électriques à cycle combiné alimentées au gaz naturel et il a connu des pannes d'équipement importantes survenues entre les itinéraires de collecte de données trimestriels. Ils ont décidé de tester la technologie Petasense sur les actifs 8-10 Balance of Plant (BOP). Ces actifs comprenaient une pompe d'alimentation de chaudière (BFP) critique, plusieurs pompes à condensats, des pompes à chaleur et des pompes à eau de refroidissement auxiliaires, et une demi-douzaine de ventilateurs à tirage forcé. Ils ont installé vingt capteurs de vibrations triaxiaux alimentés par batterie (Motes) sur ces machines, ainsi que la connectivité WiFi. L'installation s'est terminée en une journée et ils ont commencé à suivre les vibrations à l'aide du logiciel Web ARO Cloud. Les techniciens et les ingénieurs de fiabilité ont également téléchargé une application iOS pour accéder aux données des actifs n'importe où, à tout moment.
En quelques jours, les ingénieurs de fiabilité ont commencé à voir les vibrations globales augmenter sur la pompe d'alimentation de la chaudière. Après une analyse plus approfondie de la tendance RMS et des spectres sur le logiciel, ils ont pu détecter des pics anormaux et augmenter progressivement les niveaux de vibration. Un défaut a été rapidement détecté et l'analyse des vibrations et des données OSIsoft PI a indiqué des niveaux de vibration axiale élevés qui coïncidaient avec le démarrage de la pompe. Une analyse plus approfondie des données PI a montré une tendance inhabituelle de température de démarrage qui atteindrait un pic puis se stabiliserait à un niveau inférieur. L'analyse de l'huile et la collecte manuelle des données de vibration lors du démarrage de la pompe ont confirmé le défaut, et la société a décidé de laisser cette pompe en marche et de faire fonctionner une pompe redondante pour minimiser les démarrages sur le moteur. La fréquence de surveillance a été modifiée à une fois par heure pour garantir que tout changement de vibration soit remarqué.
L'unité est entrée dans une interruption de maintenance planifiée et il a été découvert que l'épaulement du tourillon d'arbre frottait la face extérieure du roulement. Lorsque l'entretoise d'accouplement a été retirée, ils ont constaté que le moyeu d'accouplement côté pompe s'était déplacé sur l'arbre, ce qui avait endommagé la face d'appui. Le jeu entre le moyeu et l'arbre était beaucoup plus élevé que l'idéal, et un ordre de travail a été écrit pour remplacer le moyeu à la prochaine occasion. Le contrôle après réparation a montré une augmentation normale de la température des roulements au démarrage, sans impact évident sur la signature vibratoire.
Dans ce cas, la pompe aurait échoué avant que les données ne soient collectées à nouveau, et les Motes ont pu éviter les temps d'arrêt imprévus et assurer la tranquillité d'esprit, sachant qu'ils détecteraient les premiers changements en surveillant toutes les heures.
Où commencer
Les implémentations les plus réussies avec lesquelles nous avons travaillé commencent petit et s'appuient sur le succès. Ils se concentrent sur 8 à 10 équipements dont les besoins sont les plus élevés, tels que les équipements fréquemment défaillants, les équipements de haute criticité, les équipements difficiles d'accès ou quelque chose qui "ne sonne pas bien".
Une autre activité importante consiste à comprendre comment le sans fil s'intégrera dans la culture de maintenance et d'entreprise. Le sans fil doit être considéré comme un avantage et un complément aux pratiques existantes en impliquant toutes les parties prenantes de la bonne manière. Les trois éléments de la technologie, de la culture et des processus doivent être en ligne pour réussir l'installation. La technologie en soi n'est pas la solution miracle. Trouvez les bonnes personnes au sein de votre entreprise pour la défendre – elles ne doivent pas nécessairement être les mieux classées, mais ce sont elles qui pourraient faire ou défaire le succès.
Engagez la direction de l'usine avec un rapport coûts-avantages. Si vous pouvez simplement éviter un échec, qu'est-ce que cela vaudrait en termes de perte de revenus ou de coûts? Montrez l'avantage de la bonne information au bon moment sur les bons actifs.
Posez les bonnes questions
Il existe de nombreuses sociétés de surveillance de l'état sans fil, et il est important de comprendre laquelle correspond à vos besoins. Quelques questions à considérer sont:

Avez-vous déjà fait cela dans des clients / actifs similaires? Il est important que vous choisissiez une entreprise qui comprend votre processus et votre équipement.
Quel type d'équipement pouvez-vous surveiller et quels paramètres? Au fur et à mesure que vous générez du succès, vous souhaiterez pouvoir évoluer avec succès un programme, et il est important de penser à une extension à différents actifs et à plusieurs paramètres de surveillance, même si vous ne les implémentez pas depuis le début.
Pouvez-vous interfacer avec mes systèmes existants et quelle sera la difficulté? Qu'il s'agisse d'historien des données, de SCADA, d'EAM ou d'autres systèmes, la meilleure technologie est celle qui peut fonctionner avec vos infrastructures existantes.
Capacités techniques. Si des données sont collectées fréquemment, vous souhaiterez probablement bénéficier du Machine Learning afin que les énormes quantités de données ne submergent pas vos analystes. Dans ce cas, vous voudriez poser des questions sur l'efficacité des algorithmes ML et le temps nécessaire pour former les algorithmes. Si l'entreprise propose uniquement des logiciels, sachez que l'analyse et les données ne sont aussi bonnes que le capteur qui les recueille, et sans de bonnes données de capteur, les algorithmes ne pourront pas faire de prédictions précises. Comprenez si le fournisseur propose des solutions sur site ou cloud et adaptez-les à vos préférences d'entreprise.
Combien de temps prendra la mise en œuvre et qui devra être impliqué? En fonction de la complexité du système et de l'intégration, vous devrez peut-être impliquer l'informatique. Il est bon d'avoir une vision de la façon dont la technologie sera finalement utilisée, mais commencez par un petit pilote qui ne nécessite pas d'énormes coûts de mise en œuvre.
De quel type de formation l'équipe aura-t-elle besoin pour l'utiliser? Avec n'importe quel système, plus il est intuitif et facile à utiliser, plus la probabilité de réussite est élevée.

La surveillance de l'état sans fil est arrivée à un point où elle est rentable pour de nombreuses entreprises et peut afficher un retour sur investissement élevé. Que vous ayez un programme PdM existant ou que vous débutiez, avant de vous lancer dans le sans fil, réfléchissez à la façon dont il s'intègre à vos processus, à votre entreprise et à la technologie existante et comment vous pouvez le faire fonctionner pour vous. Commencez petit, trouvez l'adéquation avec votre culture et posez les bonnes questions à vous-même et aux fournisseurs potentiels.
Cet article a été initialement publié dans Electric Light & Power

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