IOT et industrie : La maintenance prédictive est-elle absente de l'usine?

La gestion des actifs tels que les machines dans l'usine était auparavant réactive, mais une technologie plus récente peut permettre des économies de coûts et de main-d'œuvre avec une maintenance prédictive

Il y a une ondulation sous-jacente transformatrice dans les secteurs manufacturiers et aux vues similaires, où les opérateurs d'usine et les directeurs d'usine veulent éliminer les contraintes de coût et d'effort tout au long de leur exploitation, à la suite d'une récession économique qui a mis en évidence les inefficacités que l'on peut étage de l'usine. L'un de ces thèmes récurrents est la question de la maintenance des actifs, qui peut vraisemblablement être surmontée avec une technologie plus récente qui permet des calendriers de maintenance prédictifs.

Dans le passé, les entreprises devaient réparer ou remplacer une pièce (ou un actif) après une panne. 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 s'était produite.
La maintenance réactive était problématique car elle est liée à des pannes d'équipement qui interrompent brutalement les activités et risquent 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 travail 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 des programmes de maintenance préventive inexistants ou médiocres comme une cause fondamentale récurrente dans ses enquêtes sur les incidents, tandis que le secteur manufacturier perd chaque année plus de 50 milliards de dollars américains en raison de temps d'arrêt imprévus, selon les données de Asset Performance Management : Ouvrir la voie vers l'excellence opérationnelle.
Pendant ce temps, la maintenance préventive est un autre modèle dans lequel les réparations de machines et d'autres équipements pourraient consommer des ressources inutiles, réduire les coûts d'exploitation et compromettre efficacement le bon fonctionnement 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 maintenir la continuité des activités et des processus commerciaux efficaces, y compris du point de vue des coûts et des performances.
L'entretien préventif programme les 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 propagent lentement à mesure que les directeurs d'usine s'adaptent à la prolifération des appareils de l'Internet des objets industriels (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.
Il s'agit notamment de déployer des systèmes de détection IIoT, de numériser des procédures auparavant physiques pour améliorer les systèmes cyber-physiques, ainsi que de mettre en œuvre des opérations d'automatisation et de contrôle basées sur les données et basées sur l'informatique. Cela permet à son tour un ensemble riche 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 des volumes massifs 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 peuvent également aider à décider du meilleur moment pour planifier une série de maintenance prédictive.

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