IOT et industrie : Comment la maintenance prédictive aide le cœur des machines à battre plus longtemps?

Technologies du futurisme. Les temps d'arrêt non planifiés des machines peuvent représenter une douleur de plusieurs millions de dollars pour les fabricants. Si l'équipement ou la machine tombe en panne de manière inattendue, les fabricants supportent une pléthore de coûts liés à la découverte, au confinement et à la récupération. En outre, il existe des coûts liés aux perturbations de la production et de la chaîne d'approvisionnement. La mise en œuvre d'une solution de maintenance prédictive Smart Factory peut générer un retour sur investissement en quelques mois.
Dans une usine traditionnelle, les experts en maintenance combinent manuellement un cocktail de techniques qualitatives et quantitatives dans le but de prévoir ou de prévoir les pannes / pannes d'équipement imminentes et de réduire les temps d'arrêt de la production. Cependant, la maintenance prédictive peut être automatisée à l'aide des techniques IoT, d'apprentissage automatique et d'IA pour optimiser les tâches de maintenance en temps réel, améliorer la durée de vie et la santé de l'équipement tout en évitant les perturbations.
C'est là que la maintenance prédictive (PdM) entre en scène! La maintenance prédictive permet aux entreprises de fabrication de maximiser la durée de vie de leurs équipements et machines tout en les aidant à éviter les temps d'arrêt imprévus et à réduire les coûts de maintenance de manière marginale.
Aider le cœur de la machine à battre plus longtemps
Les experts en maintenance doivent garantir une disponibilité élevée des systèmes de fabrication et des équipements tout au long de l'année et en même temps, ils doivent se concentrer sur la réduction des coûts liés à la maintenance et aux pièces de rechange. Avec le lancement de l'Industrie 4.0 pour le secteur manufacturier, le personnel de maintenance peut désormais tirer parti des nouvelles technologies telles que l'IIoT, l'IA, l'apprentissage automatique, etc. pour surveiller et recevoir des informations plus approfondies et intelligentes sur leurs opérations de production, leurs unités et leurs équipements en temps réel. , transformant une unité de fabrication typique en une usine intelligente aka usine connectée. Par exemple, une solution de maintenance prédictive conditionnelle pour une machine de moulage par injection est idéale pour surveiller l'usure des composants ou pièces critiques de la machine.
Juste pour donner un exemple du fonctionnement de la maintenance prédictive, examinons les machines de moulage par injection et comment l'utilisation de capteurs IoT peut aider un fabricant à savoir quand certaines pièces s'usent ou échouent avec le temps ou doivent être remplacées. En utilisant des capteurs intégrés à une solution de maintenance prédictive conditionnelle, les experts en maintenance et les techniciens sont alertés lorsqu'un tube d'injection est desserré ou a été retiré, ainsi que d'autres mécanismes tels que des manomètres, des moules, des capteurs de chaleur, des cartes mères et des calibrateurs juste pour nommez-en quelques-uns. C'est une bouée de sauvetage pour toute entreprise de fabrication, car une seule panne d'équipement peut entraver l'ensemble du cycle de production, affectant ainsi les résultats.
La maintenance prédictive permet non seulement d'éviter de telles perturbations, mais aide également à planifier les travaux de maintenance avant que l'équipement ne tombe en panne, arrêtant complètement les opérations
L'objectif principal de la maintenance prédictive est de permettre d'effectuer une maintenance corrective avant que l'équipement ne doive être réparé ou remplacé. L'accès à des informations intelligentes concernant les performances et l'historique d'entretien d'une machine, les travaux de maintenance peuvent être planifiés de manière optimale avec les bonnes personnes et les pièces prêtes. Cette approche permet d'éliminer les arrêts de ligne imprévus et de réduire globalement le temps d'arrêt.
Cependant, pour que cela fonctionne, un modèle prédictif du (des) mode (s) de défaillance de l'équipement doit être créé. Ce modèle peut être construit avec les données collectées à partir des installations réelles sur le terrain et des modèles de défaillance théoriques. En outre, des algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être appliqués sur de grands ensembles de données qui sont en corrélation avec les données du capteur et les mécanismes de défaillance réels pour proposer un modèle de maintenance prédictive plus raffiné et plus puissant.
Un autre bel exemple est celui des machines de revêtement en poudre, en particulier celles qui fonctionnent sur des chaînes, des courroies, etc. Si une goupille se brise dans la chaîne, cela la fera casser ou tomber, ce qui entraînera d'autres problèmes susceptibles de détruire le produit ou d'endommager la machine. un ensemble. Lorsqu'il s'agit d'un équipement de fabrication de production de masse, il est essentiel de n'avoir aucun temps d'arrêt.
Tout temps d'arrêt affectera le calendrier de production, laissant les clients contrariés en raison d'un retard de livraison
Le modèle PdM convient non seulement aux pièces d'usure, mais peut également prendre en charge la surveillance d'autres composants clés d'une machine de moulage par injection. Par exemple, vous pouvez avoir un module pour vis à billes ou broches qui se trouvent au cœur d'une machine de moulage par injection électrique. Ceux-ci aident à convertir les mouvements axiaux en mouvements radiaux et vice versa. Maintenant que plusieurs broches sont en service dans une machine de moulage par injection, l'échec d'un seul arrêt peut perturber toute la chaîne de production. Un module PdM ici peut aider à surveiller les entraînements à vis en continu. Le module analysera également les données de température et de performance. Il combinera ensuite toutes ces données dans un algorithme d'indicateur de dommages intelligent pour obtenir un rapport prédictif sur l'état des broches.
C'est la raison pour laquelle PdM est le tremplin d'un parcours de transformation numérique réussi. Pour une organisation de fabrication, un investissement dans la transformation numérique dirigé vers PdM aiderait non seulement à stimuler l'utilisation des actifs, la productivité et l'efficacité de l'usine, mais contribuerait également à un retour sur investissement numérique rapide tout en l'aidant à réduire considérablement les temps d'arrêt.
Futurism offre des capacités de maintenance prédictive à spectre complet dans le cadre de notre programme d'usine intelligente, y compris le développement de solutions, la consultation, la conception / construction / planification d'usine, l'intégration et des solutions complètes de gestion de l'état des actifs basées sur l'IoT. Peu importe ce dont vous avez besoin pour réaliser votre usine intelligente, le futurisme peut vous aider.

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