IOT et industrie : Comment la maintenance prédictive changera l'entreprise industrielle pour le mieux

La gestion des actifs dans l'usine était autrefois réactive, mais une technologie plus récente peut permettre des économies de main-d'œuvre avec une maintenance prédictive. Dans le passé, les entreprises devaient réparer ou remplacer une pièce (ou un actif) après qu'elle soit tombée en panne dans le passé, la gestion d'actifs tels que les machines dans l'usine était réactive – mais une technologie plus récente peut permettre des économies de coûts et de main-d'œuvre grâce à la maintenance prédictive. À l'époque, ils nécessitaient un examen approfondi pour déterminer l'état de fonctionnement des différents actifs dans l'usine, de sorte que les fabricants et les directeurs d'usine ne pouvaient réagir que lorsqu'il devenait évident qu'une panne était survenue.La maintenance réactive était problématique car elle est liée à des pannes d'équipement qui s'arrêtent brusquement. activités et ont le potentiel d’entraîner des pertes massives pour l’entreprise. L'augmentation des coûts de maintenance, la réduction de la durée de vie des actifs, une sécurité moindre et des pratiques de main-d'œuvre de maintenance inefficaces sont tous le résultat de la réaction à la panne, uniquement lorsqu'elle se produit.Le Chemical Safety Board (CSB) a identifié les programmes de maintenance préventive inexistants ou médiocres comme des la cause fondamentale de leurs enquêtes sur les incidents, alors que le secteur de la fabrication perd plus de 50 milliards de dollars US chaque année en raison de temps d'arrêt imprévus, selon les données de Asset Performance Management: Blazing a Better Path to Operational Excellence.Pendant ce temps, la maintenance préventive est un autre modèle dans lequel la machine et d'autres réparations d'actifs pourraient consommer des ressources inutiles, réduire les coûts opérationnels et paralyser efficacement le bon déroulement des opérations.Avec une étude de maintenance de 2018 montrant que les principales causes d'indisponibilité non programmée des équipements sont le vieillissement des équipements (44%), suivies par l'erreur de l'opérateur (16%) , et le manque de temps (15%), il semble que la maintenance prédictive pourrait apporter le plus d'efficacité à maintenir la continuité des activités et des processus commerciaux efficaces, y compris du point de vue des coûts et des performances. Planification de la maintenance préventive des opérations de réparation et d'entretien à intervalles réguliers pour éviter les pannes d'équipement. En bref, la maintenance préventive prend en compte la durée de vie attendue des actifs, afin de les inspecter et de les entretenir de manière proactive. La maintenance préventive peut aider à réduire les temps d'arrêt imprévus et peut stimuler la continuité des opérations commerciales.Les avantages de la maintenance prédictive peuvent se traduire par des économies de coûts significatives et une augmentation des revenus pour les entreprises qui gèrent de grands déploiements, et se répand lentement à mesure que les directeurs d'usine s'adaptent à la prolifération de l'industrie Dispositifs de l'Internet des objets (IIoT) tels que les capteurs Parallèlement au déploiement de technologies de l'industrie 4.0 telles que le big data et l'intelligence artificielle (IA) dans les installations de production des grandes organisations, la maintenance prédictive est la mieux adaptée pour examiner les applications de l'industrie 4.0. comprennent le déploiement de systèmes de détection IIoT, la numérisation de procédures auparavant physiques pour améliorer les systèmes cyber-physiques, ainsi que la mise en œuvre d'opérations d'automatisation et de contrôle basées sur les données informatiques. Cela permet à son tour un riche ensemble d'applications industrielles allant de l'automatisation flexible et de la maintenance prédictive aux jumeaux numériques et à diverses optimisations de la gestion de la chaîne d'approvisionnement.Les entreprises de l'industrie 4.0 peuvent collecter d'énormes volumes de données numériques concernant l'état des machines et des équipements. Cette collecte de données est renforcée par le déploiement de différents capteurs tels que des capteurs de vibration, des capteurs acoustiques, des capteurs de température, des capteurs de consommation d'énergie et des caméras thermiques.Les données de ces appareils IoT seront inestimables pour étudier et comprendre les modèles de longévité non seulement des machines, mais aussi peut vous aider à décider du meilleur moment pour planifier une série de maintenance prédictive.

Joe Devanesan
| L'intérêt de Joe pour la technologie a commencé quand, enfant, il a vu pour la première fois des images des missions spatiales Apollo. Il espère toujours voir le premier homme sur Mars ou des voitures volantes à la Jetson de son vivant.

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