IOT et industrie : Comment l'IoT industriel et l'analyse prédictive permettent d'économiser des millions grâce à la transformation numérique

Voici quelques études de cas sur la façon dont les entreprises économisent de 300 000 à 20 millions de dollars grâce à l'application de l'IoT industriel et de l'analyse prédictive.

Parfois, une seule capture d'analyse prédictive peut économiser des millions de dollars pour une entreprise. Schneider Electric Software considère l'IIoT, qui est l'abréviation de l'IoT industriel, comme le fondement de la transformation numérique dans l'entreprise. Selon Sean Gregerson, directeur des ventes de Schneider Electric, la société compte plus de 2 millions de licences logicielles déployées sur plus de 100 000 sites avec environ 20 milliards de flux de données connectés et 10 billions de points de données archivés chaque jour. «Nous activons toutes nos solutions IIoT via ce que l'on appelle notre cadre EcoStruxure et qui nous permet de combler le fossé OT / IT grâce à l'intégration de dispositifs et au cadre de sécurité communs», a déclaré Gregerson. Le résultat est que les entreprises augmentent leurs bénéfices tout en permettant des opérations écoénergétiques, en utilisant des opérations commerciales en boucle fermée via IIoT. Il existe plusieurs exemples de la façon dont cela a fonctionné pour économiser de l'argent pour les clients qui travaillent avec Schneider.

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Par exemple, chez American Electric Power (AEP), un effort de collaboration entre le centre M&D d'AEP a entraîné la réparation d'une aube de turbine à gaz avant une panne. La société a utilisé des analyses prédictives avancées pour une notification d'alerte précoce du problème. Si le problème n'avait pas été détecté, il aurait continué à s'aggraver au point où le rotor de la turbine aurait dû être remplacé à un coût estimé à 19 millions de dollars et une perte de production d'électricité de plus de 1,2 million de dollars, a déclaré Gregerson.

«Nous essayons d'attraper ces problèmes à des étapes très indépendantes, bien avant d'atteindre des points de consigne opérationnels élevés ou bas. Nous surveillons généralement ces actifs à une fidélité d'une fois par minute et cela nous donne plus que assez de fidélité pour identifier les problèmes qui sont aux premiers stades de la dégradation ", a-t-il déclaré. Chez Tata Power en Inde, une prise d'alerte précoce de turbine à gaz a permis à l'entreprise d'économiser près de 300000 $ après que les employés ont réalisé que l'une des soupapes de dérivation d'un réchauffeur basse pression était partiellement ouverte alors qu'elle aurait dû être complètement fermée. Il a provoqué un écoulement de condensat à travers le réchauffeur et a entraîné une température d'extraction plus élevée et des opérations inefficaces. Chez Duke Energy, il existe un centre de surveillance centralisé pour surveiller leurs centrales électriques. L'une des turbines à vapeur de Duke a montré une légère augmentation des vibrations après la maintenance, et le logiciel d'analyse prédictive des actifs a déclenché une alerte précoce, alertant les employés que l'unité était aux premiers stades de la séparation des pales. Cette identification et cette action précoces ont permis de réaliser des économies de plus de 4,1 millions de dollars en empêchant d'autres dommages à l'équipement et une perte prolongée de production d'électricité. Un autre exemple était celui de Southern Company, une compagnie d'électricité basée à Atlanta, où la détection d'alerte précoce a montré qu'un bloc de cales d'accouplement de moteur se détachait. Cela aurait pu provoquer un événement potentiellement catastrophique car cela aurait entraîné une perte de capacité de production et des dommages à l'équipement. Les économies ont été estimées à plus de 250 000 $. Chez EDF Energy au Royaume-Uni, Schneider a développé trois équipes de surveillance: une pour la production fossile, une pour la production hydroélectrique et une pour la production nucléaire. Une alerte précoce a montré un problème de roulement avec une turbine à gaz qui était aux premiers stades d'une défaillance mécanique. La maintenance était programmée et l'alerte précoce et les réparations auraient permis d'économiser plus d'un million de dollars en éliminant les dommages supplémentaires à l'équipement et la perte de production.Comment mettre en œuvre IIoT De nombreuses entreprises ne savent pas par où commencer avec la mise en œuvre industrielle de l'IoT. Chez Schneider, Gregerson a déclaré que la plupart des entreprises doivent d'abord identifier un cas d'utilisation interne en examinant les défaillances qui se sont produites et identifier où une solution prédictive et une notification d'alerte précoce auraient pu économiser de l'argent. "Habituellement, les clients sont capables d'identifier cela assez facilement car ces problèmes d'équipement industriel se traduisent par des problèmes uniques qui coûtent des centaines de milliers à des millions de dollars chacun", a-t-il déclaré. Une fois le cas d'utilisation commerciale développé, les actifs les plus importants sont identifiés et un programme pilote est lancé avec un logiciel mis en œuvre pour ces actifs. Finalement, les modèles prédictifs sont élaborés, les résultats sont interprétés, d'autres équipements industriels sont ajoutés au programme et tout est surveillé à partir d'un emplacement central, a-t-il déclaré. "Ces cas montrent vraiment la nécessité d'avoir une approche plus prédictive afin que les entreprises puissent trouver ces problèmes avant qu'ils ne deviennent des problèmes opérationnels qui doivent être traités immédiatement", a déclaré Gregerson. Trois points à retenir pour les lecteurs de TechRepublic L'IdO industriel peut aider les entreprises identifier précocement les problèmes grâce à l'analyse prédictive et économiser de l'argent en conséquence. Chez American Electric Power, la société a économisé plus de 20 millions de dollars grâce à l'IIoT, et Tata Power en Inde disposait d'une prise d'alerte précoce de turbine à gaz qui a permis d'économiser près de 300 000 $. Pour mettre en œuvre l'IIoT, une entreprise doit d'abord identifier où elle a eu des problèmes dans le passé et quels actifs sont les plus précieux.

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Image: iStock / Thossaphol

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