IOT et industrie : Capteurs IoT en maintenance

La maintenance change. Rapidement.
La maintenance prédictive évolue presque d'heure en heure.
Tout comme le reste du monde, la maintenance devient connectée et interconnectée à la fois. Les capteurs se répandent dans le paysage industriel à un rythme effréné.

Les volts, les amplis, les zéros et les uns vont et viennent à travers des millions et des billions de câbles et de connexions sans fil – fournissant des données, des informations et de la valeur aux organisations modernes qui exigent l'excellence opérationnelle.
L'Internet des objets (IoT) s'est désormais industrialisé (IIoT) et est le moteur de la 4e révolution industrielle – l'industrie 4.0 – sous nos yeux.

L'Internet des objets est une vision où chaque objet dans le monde a le potentiel de se connecter à Internet et de fournir ses données afin d'en tirer des informations exploitables seul ou via d'autres objets connectés.
Enterprise IoT: A Definitive Handbook par N.Balani

La maintenance traditionnelle évolue vers des stratégies informées, basées sur les données, numériques et dynamiques où des décisions intelligentes sont prises sur la santé et les performances des actifs – pas seulement des suppositions, des hypothèses ou des recommandations des fournisseurs.
Les données sur les actifs critiques sont envoyées à des algorithmes d'apprentissage automatique, à des modèles prédictifs et à des logiciels basés sur le cloud, qui automatisent le processus de prise de décision intelligent et qui, en fin de compte, améliorent vos chances de fiabilité et de disponibilité élevées des actifs.
Et les capteurs IoT sont la clé de cette intelligence.
L'intelligence de maintenance est à la portée de votre organisation.
Par où commencez-vous avec IIoT?
Que vous soyez un petit fabricant d'une bière artisanale populaire ou une usine pétrochimique multinationale, les capteurs IoT et la maintenance prédictive (PdM) sont désormais accessibles. Ils ne sont plus l'apanage des grandes entreprises mondiales riches en liquidités.
Le matériel et les logiciels sont abordables et accessibles à tous.
Si vous êtes une organisation à forte intensité d'actifs qui recherche une prise de décision intelligente et une analyse de données en temps réel, alors commencez ce voyage vers la maintenance prédictive. L'avantage concurrentiel sera le vôtre. McKinsey * déclare que d'ici 2025, l'impact économique positif de l'IdO sur les usines américaines sera compris entre 1,2 et 3,7 billions de dollars.
Et c'est difficile à ignorer.

La montée en puissance de la "maintenance prédictive" dans Google Trends.

La maintenance prédictive, également appelée surveillance de l'état, dispose de certaines techniques et technologies clés qui permettent une analyse en temps réel de l'état et de la santé des actifs. Ils peuvent détecter et diagnostiquer les problèmes imminents d'actifs et d'équipements pour votre organisation, fournissant des informations exploitables et un pronostic sur la durée de vie utile restante du système, de l'actif ou du composant.
Et tu sais ce que ça veut dire?
Vous l'avez!
Les objectifs centraux de la livraison de valeur dans la gestion des actifs: réduire les risques et les coûts organisationnels et augmenter la performance des actifs.

Les principales technologies et capteurs de maintenance prédictive IoT
Il existe 5 technologies clés en maintenance prédictive.
Si ces technologies proactives disposent de différents types de capteurs et de dispositifs de surveillance en temps réel, elles se prêtent toutes à l'IIoT et à l'Industrie 4.0 et à la marche inévitable vers un monde numérique et interconnecté.
Analyse des vibrations
Cette technologie est la meilleure polyvalente. Il couvre de nombreux problèmes d'actifs potentiels et convient le mieux aux équipements rotatifs.
Vous en avez probablement beaucoup, non?
Il s'agit d'une technologie PdM mature qui utilise un capteur accéléromètre pour mesurer les niveaux de vibration d'un actif. Le capteur peut renvoyer des signaux aux serveurs via des câbles câblés ou sans fil via des réseaux cellulaires ou Wi-Fi.
La gravité de la vibration est tendance et peut changer avec le temps.
Lorsque les niveaux de vibration augmentent et que les niveaux d'alarme prédéfinis dépassent, cela indique souvent une détérioration des actifs ou des composants.
Et de graves conséquences peuvent s'ensuivre sans intervention de maintenance.
Les défauts courants qui peuvent être détectés avec l'analyse des vibrations comprennent:

Déséquilibrer
Désalignement
Résonance
Usure des roulements
Dommages aux dents d'engrenage
Cavitation

Mais la liste complète peut être longue.

Source: www.emerson.com

Cette phase initiale est la phase de détection. Il s’agit d’obtenir une alerte précoce grâce à la technologie. Les algorithmes logiciels aideront ensuite à identifier le mode de défaillance spécifique car chacun aura sa propre signature ou fréquence de vibration unique – c'est la phase de diagnostic. Les modèles prédictifs aideront alors à la phase de pronostic. Il s'agit de déterminer la durée de vie utile restante du composant.

Thermographie infrarouge
L’imagerie thermique tire parti de l’électronique avancée de la caméra pour «voir» et mesurer les plus longues longueurs d’onde du spectre électromagnétique. C’est là que nous pouvons «voir» la chaleur ou l’énergie thermique émise par tout type d’objet. Dans votre organisation, cela peut être une pompe, un moteur, un bateau, une chaudière, un bâtiment, un réservoir, un moteur ou quoi que ce soit!
Les changements de température sont souvent un bon indicateur d'une défaillance imminente ou d'un processus défaillant.
La thermographie infrarouge peut détecter une gamme de problèmes et de modes de défaillance. Ceux-ci peuvent inclure:

Pannes de câbles électriques / d'isolation
Connexions électriques et joints desserrés
Fuite de gaz
Charges déséquilibrées
Surchauffe des collecteurs
Isolation endommagée ou manquante
Réfractaires usés
Roulements usés
Désalignement de l'accouplement

Source: www.novatestpro.com

Bien qu'il s'agissait autrefois d'une option PdM coûteuse, elle est maintenant abordable, plus petite et plus facile à utiliser. La connectivité à l'IIoT est désormais facile à réaliser avec la surveillance constante et en ligne d'une gamme de systèmes et d'actifs industriels.
Analyse d'huile
En plus d'être utilisée pour la graisse, cette technologie PdM est principalement utilisée pour évaluer l'état du fluide d'huile de lubrification, les contaminants externes et les particules d'usure des composants internes.

Ces trois domaines peuvent nécessiter des capteurs séparés ou partiellement intégrés, mais la surveillance de l'état de l'huile peut faire la différence entre des temps d'arrêt prolongés et une production complète sur des systèmes critiques.

Les lubrifiants sont la pierre angulaire des actifs rotatifs, et lorsque le sang va mal… l'actif ne sera pas loin derrière.
Source: www.ph.parker.com

L'analyse de l'huile peut mettre en évidence de nombreux modes de défaillance, notamment les suivants:

Roulements usés
Dommages aux dents d'engrenage
Additifs lubrifiants épuisés
Faible viscosité de l'huile
Entrée de carburant
Vernissage
Entrée de saleté
Contamination de l'eau

Il existe plusieurs types de capteurs d'analyse d'huile en ligne que votre organisation peut utiliser lors du développement de son approche IoT. Ceux-ci incluent des capteurs de santé du pétrole, des capteurs infrarouges visibles-proches et des détecteurs de particules optiques.
N'oubliez pas que l'huile est le sang de la vie.
Prendre soin de cela.
Analyse de la signature du courant du moteur
MCSA se concentre principalement sur la surveillance de la santé et de l'état des moteurs à induction AC.
Mais étant donné que ces actifs sont si abondants et omniprésents dans toutes les industries, il y a une valeur inhérente à assurer leur fiabilité et leur disponibilité.
S'ils ne tournent pas, alors les roues de l'industrie ne tournent pas.

Pour les ingénieurs, la reconnaissance des signatures de défaut de courant du moteur exigerait un degré considérable d'expertise et d'expérience, mais les outils MCSA modernes s'en occupent. Le système en ligne fournit une interprétation automatisée à l'aide d'algorithmes puissants d'intelligence artificielle qui détectent et diagnostiquent une défaillance imminente des moteurs à induction et des pompes à courant alternatif.
www.semioticlabs.com

Le MCSA utilise les mesures de courant (et de tension) du moteur pour détecter une gamme de modes de défaillance ou de défauts de la tension d'alimentation et des composants du moteur tels que le stator, le rotor et la boîte à bornes.

Source: www.signaguard.com

Ultrason
Cette technologie peut détecter les émissions d'ultrasons aéroportées et structurelles. Ceux-ci ne sont pas audibles pour les humains et se trouvent généralement au-dessus de 20 kHz en fréquence. Grâce à l'électronique de pointe, ces sons peuvent être hétérodynés et rendus audibles aux humains et nous permettent d'entendre les frottements mécaniques, les turbulences et les impacts.
L'échographie a une gamme d'applications et peut détecter de nombreux modes de défaillance, notamment:

Corona électrique et arc
Detection des fuites
Vannes défectueuses
Claquement de contact électrique
Roulements usés
Défauts de dents d'engrenage
Manque de lubrification
Purgeurs de vapeur défectueux

Source: www.uesystems.com

Il est très bien adapté à la détection précoce des défauts dans les paliers à roulement.
En termes d'applications IIoT dans l'industrie, les capteurs à ultrasons les plus courants sont utilisés pour détecter les défauts structurels. Cela signifie qu'ils sont le plus souvent utilisés pour détecter les problèmes courants de roulements: chemins de roulement endommagés, billes ou rouleaux défectueux, manque de lubrification et fatigue.
Cet aperçu des technologies et capteurs clés de maintenance prédictive IIoT nous a montré qu'il existe plusieurs options pour donner à nos organisations un avantage concurrentiel dans un paysage de maintenance en évolution rapide.
Si nous voulons prendre des décisions intelligentes et basées sur les données sur nos interventions de maintenance, nous pouvons le faire!
La connectivité et l'avenir de la maintenance prédictive sont à notre portée.
* https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/the-internet-of-things-the-value-of-digitizing-the-physical-world#

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