IOT et industrie : Comment l'IoT et l'apprentissage automatique changent le visage de la maintenance prédictive.

Lorsque vous parlez de machines ou de fabrication, la maintenance fait le tour du monde. Que vous achetiez une voiture, un utilitaire domestique ou qu'il s'agisse de n'importe quelle machine de l'unité de fabrication, tous nécessitent un entretien. La raison en est toutes les machines; peu importe son lieu d'utilisation, peut se briser à long terme. En fait, une étude du Wall Street Journal & Emerson a révélé que les fabricants industriels ont été confrontés à un temps d'arrêt imprévu et 42% des fois, il est dû à une panne d'équipement.
Que peut-on faire pour éviter cette perte substantielle? La réponse à cette question est assez simple: engagez-vous dans une stratégie efficace de maintenance des machines.
Au début, les machines n'étaient pas trop complexes et les pannes étaient donc limitées. Cependant, avec les progrès des machines grâce aux contrôleurs de programme et de logique, le scénario de moins de pannes a changé. Auparavant, il y avait plus d'entretien grâce au travail manuel contrairement à ce qu'il est maintenant. Les unités de fabrication et les usines veulent rester compétitives grâce à une chaîne de montage rapide et une automatisation considérable grâce à des machines complexes. Cela aide à mesurer les mesures de performance telles que l'efficacité de la production, la sortie et l'efficacité de l'équipement. Pour toutes ces raisons, la «maintenance» qui n'était effectuée qu'en cas de panne d'équipement est devenue une activité planifiée de routine connue sous le nom de maintenance préventive.
Comprendre la différence – Maintenance «préventive contre prédictive»
Cependant, beaucoup confondent entre maintenance préventive et maintenance prédictive. Comprenons la différence avec un exemple. Vous avez acheté une voiture et le manuel de la voiture indique que vous devez changer l'huile tous les 1000 km ou dans les 2 mois. Vous apportez ensuite votre voiture au magasin pour le changement d'huile afin que votre voiture reste en bon état. C'est ce qu'on appelle la maintenance préventive.
Maintenant, cette fois, vous avez acheté une voiture bien équipée avec tous les dispositifs indicateurs et filtres à air et tous les accessoires qu'elle peut avoir. Vous conduisez cette voiture pendant 500 kms, puis l'alerte arrive en voiture indiquant qu'il vous reste 500 kms pour changer l'huile dans la voiture. C'est ce qu'on appelle la maintenance prédictive. Une telle maintenance empêche les machines de tomber en panne et donne une alerte préalable à la réparation avant que la machine ne puisse réellement tomber en panne.
La maintenance préventive a été très populaire jusqu'à présent dans les industries manufacturières, mais la maintenance prédictive offre une valeur différente à l'industrie. Un entretien préventif est prévu et programmé comme en cas de voiture. En réalité, votre machine ne nécessite pas de correctifs en fonction de son état actuel, mais étant donné qu'elle est planifiée, vous devez vous rendre pour la maintenance. Au contraire, la maintenance prédictive est basée sur l'état réel de la machine au lieu du temps prévu. Cela permet aux entreprises de prévoir les pannes d'équipement avant qu'elles ne se produisent et donne suffisamment de temps pour planifier la maintenance future.
La révolution industrielle de la 4e vague a changé le fonctionnement de la maintenance. Avec l'introduction des technologies Internet 4.0 ou Internet industriel des objets, les équipements sont désormais connectés à des capteurs qui utilisent des analyses avancées et un apprentissage automatique pour tirer des compréhensions significatives. Sur la base de ces informations, la maintenance est effectuée sur n'importe quelle machine. Cette stratégie de maintenance qui utilise des analyses d'apprentissage automatique est connue sous le nom de maintenance prédictive, ce qui se traduit par des économies substantielles pour les entreprises.
Détection d'anomalies dans la maintenance prédictive
Avec l'apprentissage automatique et la mise en place de l'IIoT dans l'industrie manufacturière, cela a été une explosion de données avec des tonnes de données sous forme de données de capteur, de données de médias sociaux, de données CRM, de données Web, de données cliniques et système et bien plus encore. Cette quantité massive de données passe par l'évaluation pour prédire les comportements et les événements, le contrôle de la qualité, l'optimisation des coûts et le calcul de la productivité, etc. Mais ce qui pose problème ici, c'est la prédiction de «quelque chose». Ce quelque chose est "Anomalie". L'anomalie est une affaire qui n'est pas associée au passé du système ni dans les données historiques. L'anomalie n'est rien d'autre qu'un comportement inattendu ou un changement dans un processus du système en raison de certains événements internes. Ces informations sur le comportement inattendu ou inhabituel sont appelées Anomalie.
La détection des anomalies rend la maintenance prédictive efficace. Il s'agit d'une méthode qui détermine tout modèle ou activité inhabituelle pouvant entraîner une défaillance du système. Par exemple, un système mécanique contient des capteurs de température, de vibration et de vitesse. Dans le cas où la boîte de vitesses est sur le point de tomber en panne, ces capteurs fourniraient une valeur de seuil qui peut alerter sur la panne de la boîte de vitesses. Mais, avec la détection d'anomalies, vous pouvez utiliser les données des capteurs disponibles et décider d'une inspection avant même le temps seuil. Cela aiderait à prendre des mesures pour éviter la défaillance de la boîte de vitesses.
Vous aimerez aussi lire – Qu'est-ce que l'IIOT
Comment l'apprentissage automatique / IoT change la donne en matière de maintenance prédictive
Avec l'apprentissage automatique et l'Internet des objets dans tous les domaines de l'industrie, la maintenance prédictive n'est pas en reste. Pour les industries, les temps d'arrêt inattendus et inutiles sont le plus gros problème. Ces industries réalisent donc l'importance d'identifier les défaillances potentielles, leur occurrence et leurs conséquences. Pour répondre à ce problème, les organisations utilisent désormais l'apprentissage automatique pour des décisions plus rapides et plus intelligentes basées sur les données.
L'apprentissage automatique est en place depuis un certain temps déjà, mais sa capacité à utiliser l'intelligence artificielle avec les mégadonnées dans l'infrastructure industrielle progresse rapidement.
Les entreprises utilisent les données reçues des inspections visuelles, de l'inspection des instruments et de la surveillance des conditions existantes pour effectuer la maintenance. Cependant, avec l'apprentissage automatique, il devient facile d'identifier les modèles dans les données disponibles et de prédire les résultats de la machine. Ceci est également connu sous le nom d'analyse prédictive. Il fonctionne en identifiant l'ensemble de données correct et en le combinant avec la machine pour alimenter les données en temps réel et en améliorant la qualité des données en suivant les machines pour les pannes. Pour une maintenance prédictive précise, la qualité des données est primordiale.
Pour la maintenance prédictive, des algorithmes avancés d'apprentissage automatique sont appliqués aux capteurs intégrés aux machines. Ces algorithmes relient les capteurs à une énorme quantité de données en temps réel. Les capteurs, grâce à l'utilisation de ces données, sont capables de surveiller l'état de l'équipement et de prédire toute anomalie pouvant entraîner une défaillance.
Avec la maintenance prédictive, les fabricants peuvent réduire les coûts de maintenance, réduire les temps d'arrêt et prolonger la durée de vie de l'équipement, améliorant ainsi la qualité de la production en s'attaquant aux problèmes avant que l'équipement ne tombe en panne. Cependant, pour utiliser ces avantages, un système numérique flexible doit être mis en place qui comprend une plate-forme IoT telle que Microsoft Azure IoT Suite et en utilisant des méthodes statistiques telles que la modélisation prédictive et l'apprentissage automatique pour analyser les données de la machine.
La voie à suivre: la maintenance prédictive 4.0 est l'avenir
La vague Internet 4.0 a frappé positivement le domaine de la maintenance prédictive du domaine industriel. L'apprentissage automatique combiné et intégré au développement d'applications IoT et aux applications AI, aidera les organisations à gérer, surveiller et maintenir l'état de leurs équipements. En déployant ces solutions intelligentes d'apprentissage automatique et d'IA, les entreprises peuvent réduire le besoin de vérifications manuelles, réduire les coûts et gagner beaucoup de temps.
Les capteurs intégrés à la technologie d'apprentissage automatique peuvent fournir des informations utiles à la prise de décision pour que le personnel puisse prédire la défaillance de la machine et il peut agir rapidement avant de s'écraser.
La maintenance préventive 4.0 est également utile pour gérer les indicateurs de performance clés dans une unité industrielle, pour des mesures efficaces de santé et de sécurité. En surveillant et en agissant bien sur le flux de données des équipements connectés et de la main-d'œuvre, il est plus facile d'identifier les défauts potentiels et de prévenir les blessures et les temps d'arrêt.
La collaboration intelligente de l'apprentissage automatique et de l'analyse des mégadonnées a amélioré les décisions de maintenance prédictive grâce à ses modèles plus rapides, intelligents et réactifs.
                        
                    

Laisser un commentaire