IOT et industrie : IIoT pour la surveillance des conditions: approche, applications, avantages

La recherche indique que 82% des entreprises ont connu des temps d'arrêt non planifiés au cours des trois dernières années. Compte tenu du fait que cela peut coûter jusqu'à 260 000 $ par heure à une entreprise, les temps d'arrêt imprévus sont quelque chose que les entreprises s'efforcent d'éviter. Une autre recherche indique que 64% des temps d'arrêt non planifiés sont liés à des pannes d'équipement, qui résultent d'une maintenance incorrecte, de dépassements de machines et d'un manque de suivi efficace de l'état des machines.

Heureusement, avec les technologies modernes (lire IIoT), les fabricants peuvent surveiller l'état des machines en temps réel pour prévoir les dysfonctionnements et planifier la maintenance du service avant une panne réelle. Dans cet article, nous allons révéler les principaux points que les fabricants doivent connaître pour exploiter efficacement les solutions IoT pour la surveillance de l'état.

Approche

Une solution de surveillance d'état activée par l'IoT industriel est réalisée de la manière suivante.

Une machine industrielle est équipée de capteurs, qui collectent les données sur un large éventail de variables qui déterminent sa santé et ses performances, par exemple, la température, la fréquence des vibrations, la pression. Une fois collectées, les données sont transmises au cloud. Le logiciel cloud agrège les données des capteurs et applique des outils d’analyse pour développer des données de capteurs de séries chronologiques en informations informatives sur la santé de l’équipement et les paramètres opérationnels. Une solution de surveillance de l'état visualise les résultats et les communique aux utilisateurs sous une forme complète, par exemple sous forme de graphiques ou de diagrammes. Dans le cas où la situation s'écarte de la norme, une solution de surveillance d'état peut également envoyer une alerte à un responsable de la maintenance, l'informant de la détérioration de l'état de l'équipement.

Les données extraites par une solution de surveillance de l'état fournissent des informations précieuses sur l'état actuel de l'équipement et peuvent être utilisées pour surveiller indirectement la qualité des marchandises en production – grâce à la surveillance de l'état des composants de l'équipement. Par exemple, dans la fabrication du papier, les solutions de surveillance de l'état aident à surveiller la qualité du papier produit grâce à la surveillance de l'état des presses à rouleaux.

Mais l'utilité de la surveillance de l'état ne se limite pas au contrôle de la qualité. Ses résultats peuvent être utilisés pour prévoir les performances futures de l'équipement, prévoir les composants de l'équipement susceptibles de tomber en panne – et décider de l'étendue des activités de maintenance en fonction du niveau de dégradation prévu (en d'autres termes, effectuer une maintenance prédictive.)

Applications

La surveillance de l'état peut être appliquée à un large éventail d'industries. Ci-dessous, nous énumérons quelques exemples les plus fréquents:

Dans l'industrie automobile, par exemple, les fabricants se tournent vers le développement IoT pour suivre l'état des machines de soudage, des broches dans les fraiseuses, des perceuses laser, etc. Cet équipement est difficile à atteindre pour une inspection manuelle, tandis qu'une solution de surveillance d'état basée sur l'IoT offre la possibilité de surveiller l'état des machines sans y avoir accès physiquement. De plus, une solution de surveillance de l'état basée sur l'IoT aide à identifier en temps réel les défauts à un stade précoce, notamment la fissuration, l'écaillage, les problèmes de lubrification, le désalignement des pièces assemblées, etc.

Dans l'industrie sidérurgique, la surveillance de l'état peut être appliquée pour surveiller l'état des laminoirs à froid, particulièrement critique pour la qualité de l'acier et difficile à inspecter avec des instruments portables. La détection précoce des défauts des laminoirs permet aux fabricants de prendre des mesures correctives en temps opportun et de minimiser l'impact négatif sur le produit fini.

Dans l'industrie des pâtes et papiers, la surveillance de l'état est appliquée pour suivre l'état et l'alignement des rouleaux et l'équilibre des rouleaux. Pour cela, les capteurs collectent les données sur les vibrations et la température et les transmettent au cloud pour analyse.

La capacité de surveiller les forages offshore en temps réel à partir d'un seul emplacement est la raison pour laquelle les sociétés pétrolières et gazières en amont se tournent vers le développement de l'IoT industriel. Ils déploient des solutions IoT pour surveiller l'état des équipements de forage, des réservoirs sous pression, des réservoirs de stockage, des pipelines, etc. Pour cela, un réseau de capteurs est déployé pour collecter les données sur l'état des appareils de forage. Une fois les données traitées, la solution de surveillance d'état peut identifier l'équipement dans l'état potentiellement critique. De plus, les appareils de forage déploient des caméras infrarouges à haute sensibilité pour surveiller les fuites de pipelines en détectant les différences de température.

La surveillance de l'état permet aux centrales électriques d'assurer une production d'électricité fiable. Dans l'industrie de l'énergie électrique, il est appliqué pour suivre la santé des turbines à vapeur alimentées au charbon, des éoliennes, des turbines à gaz, des sous-stations électriques et même des centrales nucléaires. Avec les capteurs de vibrations et de chocs d'impulsions, il est possible de surveiller l'état, par exemple, des pièces tournantes, des cages et des roulements de la boîte de vitesses d'une turbine.

La surveillance de l'état basée sur l'IoT est largement appliquée pour suivre les paramètres de santé et de fonctionnement des machines lourdes. Avec l'analyse d'huile, par exemple, il est possible de surveiller l'état d'un moteur à combustion et d'identifier les problèmes à un stade précoce. Par exemple, l'augmentation du contenu en fer signale une détérioration du moteur, tandis que la combinaison de fer, d'aluminium et de chrome peut signaler une usure du cylindre supérieur.

Les avantages

En consolidant et en analysant les données sur la santé et les performances des machines et en rendant les informations disponibles en temps réel sur les ordinateurs de bureau ou dans les applications mobiles des techniciens de la fiabilité, la surveillance de l'état basée sur l'IoT fournit une base solide pour l'optimisation des processus et des activités. Pour être plus précis, l'IoT offre les avantages suivants:

  • Stockage cloud pour de grandes quantités de données

Pour stocker des données sur site, un fabricant a besoin d'un centre de données avec plusieurs serveurs dédiés pour collecter et traiter les données des capteurs. Par conséquent, la quantité de données pouvant être stockée est limitée aux capacités de stockage du centre de données local. De plus, dans de nombreux cas, la nature distribuée des installations de fabrication (comme dans l'industrie pétrolière et gazière, par exemple) ne permet pas de placer un centre de datation à proximité des équipements à surveiller. L'IoT, en revanche, tire parti du cloud computing, qui permet de stocker d'énormes quantités de données dans le cloud. Il est particulièrement important compte tenu du volume de données générées par les machines connectées. Une seule éolienne, par exemple, prend 2 000 lectures par minute, ce qui représente environ 1 téraoctet de données par semaine. Tirant parti de l'IoT industriel, les fabricants peuvent stocker de vastes volumes de données et adapter la capacité de stockage.

  • Assez de puissance de calcul pour des analyses sophistiquées

Dans le cas où la surveillance de l'état est effectuée à des fins de maintenance prédictive, une solution de surveillance de l'état basée sur l'IoT applique des algorithmes d'apprentissage automatique pour tirer des conclusions sur la santé de l'équipement et améliorer la précision du diagnostic. Cependant, l'apprentissage automatique est un processus gourmand en ressources processeur, qui nécessite suffisamment de puissance de calcul et un traitement parallèle avec plusieurs machines travaillant en cluster. Une solution de surveillance des conditions basée sur le cloud fournit suffisamment de ressources de calcul pour exécuter des algorithmes d'apprentissage automatique.

  • Possibilité d'utiliser les données de nombreuses machines

Les algorithmes d'apprentissage automatique nécessitent une quantité importante de données. Par exemple, pour former un modèle prédictif qui identifie les valeurs de vibration conduisant à la fissuration des broches des machines de soudage, les données sur une centaine de cas de fissuration sont nécessaires. Avec les données d'une seule machine, la collecte de la quantité requise de données prendrait des années. D'autre part, en collectant les données de plusieurs postes de soudage simultanément, un data scientist peut collecter la quantité requise en un an environ. De plus, la diversité des données extraites de plusieurs emplacements physiques augmente la précision et améliore la fonctionnalité des modèles prédictifs.

  • Moins d'intervention pour les processus d'atelier

IIoT offre la possibilité de surveiller intelligemment des centaines de machines industrielles à partir d'un seul emplacement sans y avoir d'accès physique. Il est particulièrement pertinent pour de telles industries, comme, par exemple, l'énergie électrique et le pétrole et le gaz, car il facilite la surveillance des installations à distance, y compris les pipelines et les plates-formes de forage en mer. Les données sur la santé et les performances de l'équipement sont collectées, agrégées et relayées vers le cloud pour traitement. Le cloud analyse les données et affiche les résultats aux techniciens de fiabilité partout dans l'entreprise.

Les avantages

Une success story

Voyons l'exemple d'une mise en œuvre réussie d'une solution de surveillance d'état. Dans l'industrie éolienne, les solutions de surveillance d'état basées sur l'IoT sont fréquemment appliquées pour surveiller l'état des éoliennes, car leurs composants sont particulièrement exposés aux pannes. Pour cela, la boîte de vitesses et les roulements d’une turbine sont équipés de capteurs de vibration pour détecter les défauts d’engrenage et l’usure des roulements.

Dans le cas où les lectures des capteurs de vibrations sont fortement influencées par des facteurs externes, l'analyse des vibrations à elle seule ne suffit pas pour fournir des informations fiables sur l'état d'une éolienne. Dans ce cas, des capteurs d'impulsions de choc supplémentaires sont fixés aux composants du roulement.

Les capteurs collectent les données sur les impulsions de vibration et de choc pour les transmettre au nuage. Le nuage agrège les données et les analyse pour développer des lectures de capteurs en informations informatives sur l'état d'une turbine. Les données en temps réel sur l'état d'une éolienne sont visualisées et affichées aux techniciens de fiabilité.

Étant donné que la précision des lectures du capteur peut être influencée par des facteurs externes, par exemple, la vitesse élevée du vent, une solution de surveillance de l'état doit être en mesure de faire la différence entre les vrais paramètres alarmants et les faux positifs. Pour cela, des algorithmes d'apprentissage automatique sont appliqués aux données d'état, d'exploitation, de maintenance et d'environnement collectées sur une période de temps, disons un an. À la fin de la formation et des tests, un modèle d'apprentissage automatique est capable de différencier les conditions de fonctionnement normales et anormales, ainsi que de diagnostiquer les défauts de la turbine dans les paramètres de fonctionnement dynamiques. Il aide à éviter les fausses alarmes causées par une augmentation de la force du signal due à des facteurs externes.

Une success story

Un petit récapitulatif

Le but principal de la surveillance de l'état est d'assurer le fonctionnement ininterrompu et efficace de l'équipement. La surveillance de l'état peut être exploitée indépendamment, fournissant des informations fiables sur l'état actuel des machines industrielles, ou servir de tremplin à la maintenance prédictive.

En mettant en œuvre une solution de surveillance des conditions, il est préférable d'opter pour les technologies IoT, car l'IoT offre la possibilité de stocker de grandes quantités de diverse Les données. Les solutions IoT permettent également de surveiller à distance l'état des machines. De plus, les solutions basées sur l'IoT fournissent suffisamment Puissance de calcul pour exécuter des algorithmes d'apprentissage machine robustes à des fins de maintenance prédictive. En conséquence, la surveillance des conditions basée sur l'IoT permet de réduire les temps d'arrêt non planifiés et d'éliminer les arrêts jusqu'à 75%.

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