IOT et industrie : L'importance de la maintenance prédictive dans les diagnostics IoT

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Chaque appareil, quelle que soit sa connectivité, a le potentiel de se briser. Alors que l'Internet des objets (IoT) continue de pénétrer tous les secteurs de la fabrication, du transport et de la logistique à l'automobile et aux services publics, les entreprises se tournent vers la maintenance prédictive (PdM) pour réduire les temps d'arrêt et maximiser l'efficacité.
Les récents progrès technologiques ont rendu le PdM plus abordable et accessible aux fabricants de toutes tailles. En utilisant les données fournies par les machines connectées pour mesurer les dommages, l'usure et d'autres indicateurs de réussite opérationnelle, des informations sans précédent sur la santé des machines changent les méthodes de maintenance populaires. Cette approche de «maintenance en tant que service» permet de surveiller et de réparer les équipements à distance, avec la possibilité potentielle de se réparer lui-même.
L'impact de l'IoT
L'IoT est un concept dans lequel les «choses» utilisent la technologie intégrée pour communiquer et interagir avec l'environnement externe via Internet. Les capteurs fournis par l'IoT permettent aux utilisateurs de surveiller un nombre infini d'objets, des appareils électroménagers aux systèmes de sécurité en passant par les équipements industriels. Alors que les capteurs sont utilisés pour la maintenance des équipements depuis plusieurs années, l'émergence de la mobilité et de l'IoT a conduit à une plus grande efficacité du système.
L'Internet des objets industriel (IIoT) intègre l'apprentissage automatique et la technologie des mégadonnées pour capturer et communiquer les données de manière cohérente, alertant rapidement les entreprises des inefficacités et évitant les pannes coûteuses. Dans la fabrication en particulier, l'IIoT possède un grand potentiel pour des capacités telles que le contrôle qualité, les pratiques durables et vertes, la traçabilité de la chaîne d'approvisionnement et l'efficacité globale de la chaîne d'approvisionnement.
Les technologies émergentes comme l'IoT offrent aux entreprises la possibilité de construire des équipements connectés intelligents qui se surveillent en permanence pour s'assurer que l'efficacité opérationnelle est supérieure au seuil pour des performances optimales. En utilisant la technologie des capteurs et l'électronique embarquée qui ont la capacité de communiquer avec le système d'analyse basé sur le cloud du fabricant, les fournisseurs de produits peuvent prévoir et résoudre les problèmes et pannes potentiels. Cette utilisation combinée de capteurs, de services électroniques et analytiques intégrés et de systèmes basés sur le cloud se traduit par une productivité accrue et une économie significative des coûts de maintenance.
Progrès dans PdM
Le PdM est apparu pour la première fois il y a environ 20 ans dans le secteur militaire, pour finalement être adopté dans des industries haut de gamme telles que les sociétés gazières et pétrolières, les services publics et l'aviation. Selon le département américain de l'Énergie, des études de maintenance prédictives antérieures ont montré qu'un programme utilisant PdM peut entraîner une économie de huit à douze pour cent par rapport à un programme utilisant uniquement la maintenance préventive. La maintenance prédictive peut réduire les coûts d'énergie et de maintenance jusqu'à 30%, éliminer les pannes de 35% à 45% et réduire les temps d'arrêt jusqu'à 75%. De plus, l'optimisation d'une machine en fonctionnement peut réduire la consommation d'énergie de 20% à 25%. Cela est attribué au fait que lorsqu'une machine est dans un état non optimal, elle utilise plus de puissance ou d'énergie pour arriver au résultat final.
Pourtant, malgré les avantages évidents de la maintenance prédictive, seulement 12% des bâtiments commerciaux utilisent ce type de technologie. L'une des raisons est que le coût élevé de la mise en œuvre de PdM l'a rendu inabordable pour le marché bas de gamme. La maintenance de systèmes câblés qui nécessitaient des techniciens hautement qualifiés pour analyser les résultats est une proposition coûteuse. Mais avec l'avènement du matériel mobile et de l'informatique en nuage, PdM est devenu plus rentable, ce qui lui permet de pénétrer de nouveaux marchés.
Des études estiment qu'un programme de maintenance prédictive fonctionnant correctement peut permettre des économies de 8% à 12% par rapport à un programme utilisant uniquement la maintenance préventive. Les installations commerciales peuvent économiser environ 1 $ par pied carré par an en mettant en œuvre la maintenance prédictive, ce qui permet d'économiser jusqu'à 13% de leur budget d'exploitation.
L'évolution des stratégies de maintenance
La maintenance des équipements a parcouru un long chemin au cours de la dernière décennie, de nombreuses entreprises ayant adopté des stratégies plus intelligentes pour améliorer leur efficacité. Tout a commencé par la maintenance réactive, un concept de «réparation après panne» où peu ou pas de maintenance a été effectuée. Cela s'est transformé en maintenance préventive (également appelée maintenance planifiée), basée sur la réparation et / ou le remplacement d'un article à un intervalle de calendrier fixe, quelle que soit son état à l'époque. Cette approche peut entraîner un remplacement excessif de composants qui peuvent encore être en bon état de fonctionnement, ainsi qu'une augmentation des temps d'arrêt pour entretenir l'équipement selon un calendrier fixe.
La philosophie centrale de la maintenance prédictive est née de la nécessité pour les entreprises de maintenir une productivité de fabrication optimale tout en réduisant les frais généraux. Avec PdM, un plan de maintenance est développé sur la base des résultats de prédiction dérivés de la surveillance basée sur les conditions, résultant en une plus grande fiabilité de l'équipement et une meilleure planification. Cette approche d'auto-maintenance permet à une machine de se surveiller et de se diagnostiquer elle-même via un appareil connecté qui collecte les données des capteurs de vibrations et d'ultrasons. Les données sont envoyées à une application sur un smartphone et comparées à d'autres enregistrements effectués dans le passé sur cette même machine ou sur d'autres machines similaires. Une fois l'analyse terminée, un technicien peut prendre les mesures appropriées.
Conclusion
Le mélange de l'IoT, des appareils intelligents et du cloud computing a donné à l'industrie l'opportunité d'explorer de nouvelles stratégies de maintenance sur le marché concurrentiel d'aujourd'hui. Grâce aux informations partagées, à la surveillance en temps réel et à l'analyse des données, l'IoT renforce la capacité de PdM à permettre aux entreprises de toutes tailles d'atteindre des fonctionnalités optimales et des économies de coûts. À mesure que les progrès technologiques continuent d'évoluer, la puissance des diagnostics PdM et IoT augmentera également.
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