IOT et industrie : IdO industriel pour la maintenance prédictive

Depuis de nombreuses années, les fabricants appliquent une approche temporelle de la maintenance des équipements. Ils considéraient l'âge de la machine comme un aspect important pour la planification de la maintenance. Plus l'équipement est ancien, plus les procédures d'entretien doivent être répétées. Selon Groupe ARC stats seulement 18% de l'équipement est tombé en panne en raison de l'âge des machines, tandis que 82% des pannes se produisent au hasard. Cela prouve qu'une approche basée sur le temps n'est pas très rentable. Pour éviter une routine d'entretien inefficace et les coûts qui l'accompagnent, les fabricants profitent de IdO industriel maintenance prédictive et science des données.

Cela signifie que dans les années à venir, nous verrons davantage de problèmes commerciaux, même ceux qui ne sont pas spécifiques à la maintenance des machines seront réorganisés en maintenance prédictive.

Plus précisément, la maintenance prédictive et les solutions IoT résoudront des problèmes auxquels nous n'avons même jamais pensé – une fois que nous aurons appris à les recréer de manière créative d'une manière qui peut être résolue à l'aide des données IoT et de l'analyse prédictive. Aujourd'hui, nous allons examiner le sujet de la maintenance prédictive dans l'IdO industriel et comment ces progrès améliorent l'efficacité à l'échelle de l'industrie.

La maintenance prédictive pour l'industrie 4.0 est une méthode de prévention des pannes d'actifs en surveillant les données de production pour reconnaître les modèles et estimer les problèmes avant qu'ils ne se produisent. Auparavant, les directeurs d'usine et les opérateurs de système effectuaient la maintenance planifiée, d'autres processus et réparaient régulièrement les pièces de la machine pour éviter les temps d'arrêt.

La maintenance prédictive est rapidement devenue un cas d'utilisation majeur de l'industrie 4.0 pour les fabricants, les directeurs d'usine et les gestionnaires d'actifs. En mettant en œuvre la technologie IIOT pour analyser la nature des actifs, optimiser les calendriers de maintenance et obtenir des alertes en temps réel sur les risques opérationnels, les fabricants peuvent réduire les coûts de service, améliorer la disponibilité et améliorer le débit de production.

Quels sont les objectifs de la maintenance prédictive?

Dans la plupart des cas aujourd'hui, les objectifs de la maintenance prédictive sont divisés en deux résultats:

1. Amélioration de l'efficacité de la production:

Sur la base des relevés d'une machine, l'efficacité de la production peut être améliorée soit en augmentant le temps pendant lequel les machines passent par une maintenance prédictive, soit en prédisant le nombre de marchandises qui passeront ou échoueront lors de l'inspection de la qualité. Cela permet aux fabricants de réduire les coûts de maintenance, d'allonger la durée de vie de l'équipement, de réduire les temps d'arrêt et d'améliorer la qualité de la production en résolvant les problèmes avant qu'ils ne provoquent des pannes d'équipement.

2. Amélioration de l'efficacité de la maintenance:

L'analyse des pannes futures permet de concevoir la maintenance avant que la panne ne se produise. Cela améliore l'efficacité de la maintenance de l'équipement et de l'ensemble du système.

Comment fonctionne la maintenance prédictive IIOT?

Pour que la maintenance prédictive soit effectuée, voici les éléments importants qui sont essentiels:

1. Capteur

Capteurs de collecte de données situés dans la machine.

2. Communication des données

Le système qui permet aux données de voyager en toute sécurité entre l'actif analysé et les données stockées.

3. Magasin de données central

Il s'agit du magasin de données central où les données sur les actifs de la technologie opérationnelle et les données commerciales de la technologie de l'information sont stockées, surveillées et traitées pour les opérations ultérieures.

4. Analyse prédictive

Les algorithmes d'analyse, lorsqu'ils sont appliqués à l'ensemble des données, identifient les modèles, puis génèrent des informations sous forme d'alertes.

5. Analyse des causes profondes

Cet outil est utilisé par les ingénieurs de processus pour vérifier les informations et déterminer l'action préventive à effectuer.

Les données sur les actifs de production circulent des capteurs vers le magasin central à l'aide de divers protocoles et passerelles IoT. Les données commerciales des systèmes ERP et MES combinées au processus de fabrication sont fusionnées dans le magasin de données central qui fournit un environnement aux données des actifs de production.

Après cela, des algorithmes d'analyse prédictive sont appliqués qui fournissent des informations sous forme d'alertes ou de tableaux de bord pour réduire les temps d'arrêt. Et puis il explore en utilisant un logiciel d'analyse des causes profondes.
Pour appliquer efficacement un système de maintenance prédictive, les opérateurs de machines doivent cartographier les paramètres de défaillance des machines et créer un schéma directeur pour leur système connecté qui comprend des capteurs et des actifs de fabrication, des systèmes d'entreprise, des protocoles de communication, des passerelles, des analyses prédictives, le cloud et la visualisation. Des analyses prédictives sont implémentées sur les données générées par la machine et les données de schéma directeur du système afin d'estimer les conditions de la panne à venir.

Qu'est-ce qu'une surveillance conditionnelle?

La surveillance de l'état et la maintenance prédictive garantissent une accessibilité permanente de la sécurité des équipements critiques avec une interruption minimale et presque nulle. Les données obtenues via la surveillance des conditions comprennent des informations essentielles sur l'état actuel d'un système. Mais sa valeur ne se limite pas à évaluer l'état de l'équipement à un moment donné. Son développement peut être utilisé pour prédire comment les équipements fonctionneront et comment ils pourraient se détériorer – et organiser la maintenance en fonction de ces attentes. C'est exactement ce qu'est la maintenance prédictive.

Il s'agit d'un processus par lequel l'état d'une machine est constamment analysé en regardant des paramètres d'équipement prédéfinis. Il permet de suivre les schémas du système qui pourraient indiquer une défaillance de l'équipement. Une indication précoce d'échec empêche une défaillance majeure.

Cela garantit la durabilité et le bon déroulement des opérations de l'équipement. La surveillance de l'état est un aspect essentiel de la maintenance préventive; il vous permet de savoir quand votre équipement arrive en fin de vie. La surveillance de l'état permet également à l'équipe des opérations de planifier son remplacement en douceur.

surveillance conditionnelle maintenance prédictive

Avantages de la maintenance prédictive:

Les clients et les fabricants bénéficient d'une large gamme d'avantages commerciaux grâce à la maintenance prédictive:

1. Diminuez le temps de maintenance:

Les rapports générés et les réparations proactives réduisent à eux seuls le temps de maintenance de 20 à 50% et les coûts de maintenance globaux de 5 à 10%. Cela économisera automatiquement du temps au fabricant et au client ainsi qu’à de l’argent.

2. Améliorez l'efficacité:

Les informations générées par le logiciel d'analyse amélioreront l'efficacité globale de l'équipement en réduisant la maintenance inutile qui allongera la durée de vie des produits et permettra à l'analyse des causes profondes de découvrir les problèmes avant la panne.

3. Nouvelles sources de revenus:

Les fabricants peuvent analyser la maintenance prédictive industrielle en fournissant à leurs clients des services basés sur l'analyse qui impliquent des tableaux de bord de maintenance prédictive, des calendriers de maintenance ou un service de technicien avant que les pièces n'aient besoin d'être remplacées. La capacité à fournir des services aux clients dépend des données présente une opportunité pour générer des flux de revenus et une croissance exponentielle pour les entreprises.

4. Satisfaction du client:

Les clients recevront des alertes automatisées concernant le moment où les pièces doivent être remplacées et des mesures de maintenance seront prises par les ingénieurs de la machine pour augmenter la satisfaction et fournir une plus grande mesure de prévisibilité.

5. Avantage concurrentiel:

La maintenance prédictive augmente l'image de marque de l'entreprise et ajoute plus de valeur à la satisfaction des clients. Cela permet aux produits de se démarquer de la concurrence et leur permet de fournir des avantages continus sur le marché.

Les opportunités que nous avons de mettre à niveau les entreprises à cette échelle significative sont trop précieuses pour être explorées. Chez hIOTron, nous fournissons Solutions IoT sur diverses architectures industrielles et des préoccupations pour remodeler de nombreuses entreprises, dans presque toutes les industries.

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