IOT et industrie : Maintenance prédictive IoT industrielle – une application qui tue – NextGen Executive Retained Search

On s'attend à ce que la maintenance prédictive industrielle de l'IoT génère le large éventail de transactions B2B qui nécessitent une analyse des données. En effet, l'IIoT est sur un tel modèle de croissance, bon nombre des milliards d'objets connectés dans les années à venir seront des actifs industriels, qui seront déployés dans des environnements tels que les usines, l'agriculture, les raffineries de pétrole et les usines d'énergie.
Selon McKinsey, l'Internet industriel a le potentiel de fournir jusqu'à 11,1 billions de dollars sur une base annuelle d'ici 2025 et 70% de ce montant concernera probablement des solutions industrielles et interentreprises, c'est-à-dire que l'IoT industriel devrait valoir plus du double. la valeur de l'Internet grand public.

L'IoT industriel est au cœur de la quatrième révolution industrielle (Industrie 4.0), qui est portée par l'interconnexion de tous les actifs industriels et la capacité à collecter et analyser leurs données. Dans le cadre de l'IoT industriel, les actifs sont des systèmes cyber-physiques, qui permettent le contrôle des appareils physiques à travers leurs cyber représentations et le traitement des données numériques les concernant.
Les applications des systèmes cyber-physiques couvrent un très large éventail, y compris le contrôle de la production, l'optimisation des processus, la gestion des actifs, l'intégration de nouvelles technologies (comme l'impression 3D et la fabrication additive), ainsi que diverses tâches d'automatisation industrielle. Néanmoins, l'application la plus importante est la capacité à surveiller, prédire et anticiper en permanence l'état des actifs, en mettant l'accent sur la maintenance prédictive de l'IdO industriel à l'aide de prédictions sur le moment où un équipement doit être entretenu ou réparé.

La maintenance prédictive de l'IoT industriel, clé de l'industrie 4.0

Les opérations de maintenance et de réparation (MRO) sont au cœur des opérations industrielles, car elles impliquent la réparation d'appareils mécaniques, électriques, de plomberie ou autres afin d'assurer la continuité des opérations. De nos jours, la majorité des opérations de MRO sont réalisées sur la base d'un paradigme de maintenance préventive, qui vise à remplacer les composants, pièces ou autres équipements, avant leurs dommages qui pourraient avoir des conséquences catastrophiques telles qu'une faible qualité de production et l'arrêt des opérations pour un temps considérable. Cependant, dans la plupart des cas, la maintenance préventive ne conduit pas à la meilleure utilisation de l'équipement (c.-à-d. Efficacité optimale de l'équipement d'exploitation (OEE)), car la maintenance est généralement planifiée plus tôt que nécessaire.
Dans l'IdO industriel, la maintenance prédictive (PdM) atténue les limites des approches préventives. La PdM est basée sur des prédictions sur l'état futur des actifs, avec un accent particulier sur l'anticipation du moment où un actif tombera en panne afin de planifier correctement sa maintenance.
La PdM est renforcée par des modèles qui estiment à quel moment le coût de la maintenance devient (statistiquement) inférieur au coût associé au risque de défaillance de l'équipement.
Basée sur une planification optimale de la maintenance, la PdM conduit à une amélioration de l'OEE, à une productivité accrue des employés, à une qualité de production accrue, à une réduction des temps d'arrêt des équipements, ainsi qu'à un environnement plus sûr où les pannes sont anticipées et les réparations planifiées de manière proactive. McKinsey & Co. estime que les économies économiques de la maintenance prédictive pourraient totaliser de 240 à 630 milliards de dollars en 2025.
Néanmoins, de nombreuses industries disposent encore d'une maintenance préventive, car elles n'ont pas de moyen facile d'intégrer et d'analyser des ensembles de données provenant de milliers de capteurs hétérogènes qui sont généralement disponibles dans leurs usines. En conséquence, seule une fraction (soit 1% selon McKinsey & Co) des données disponibles est utilisée, ce qui constitue un sérieux revers pour libérer le potentiel des applications de maintenance prédictive, telles que la maintenance en tant que service, le calcul en ligne de l'OEE risques, calendriers de production axés sur la maintenance et plus encore.
L'avènement de la maintenance prédictive IoT industrielle libère progressivement le potentiel des technologies PdM facilitant la collecte et l'intégration de données provenant de milliers de capteurs différents, tout en fournissant les moyens d'unifier la sémantique des divers ensembles de données. De plus, les technologies d'analyse IoT (notamment l'analyse prédictive) facilitent le traitement des flux de données IoT avec des taux d'ingestion très élevés basés sur des techniques d'apprentissage automatique et de traitement statistique permettant de prédire l'état futur des composants et des équipements.
Dans plusieurs cas, les données IoT sont traitées par des techniques basées sur l'intelligence artificielle telles que le deep learning, afin d'identifier des schémas cachés de dégradation des actifs. Les techniques d'apprentissage en profondeur sont capables d'exploiter les données (multimédias) de plusieurs modalités de maintenance telles que la détection des vibrations, l'analyse d'huile, l'imagerie thermique, les capteurs acoustiques, etc. De plus, les déploiements avancés de maintenance prédictive IoT industrielle ne se limitent pas à la dérivation de prédictions sur l'état futur des actifs. Au contraire, ils sont capables de fermer la boucle jusqu'au plancher de l'usine, par exemple en modifiant les configurations dans les programmes de production, en modifiant les taux de fonctionnement des machines ou même en pilotant des fonctions d'automatisation.

Hausse des produits et services de maintenance prédictive IoT industrielle

La PdM apparaît comme l'une des applications les plus meurtrières de l'IoT industriel, ce qui est évident non seulement sur ses économies potentielles, mais également sur la montée en puissance des produits et services pertinents basés sur l'IoT. La plupart des fournisseurs ont récemment publié des solutions basées sur l'IoT pour PdM. En plus de permettre la collecte et l'analyse de données, les fournisseurs s'efforcent d'améliorer leurs produits avec des fonctionnalités à valeur ajoutée qui les aident à se démarquer sur le marché. Par exemple:

La solution de maintenance prédictive IBM est capable d'effectuer une analyse des causes profondes de manière holistique, y compris des prédictions sur l'endroit, le moment et la raison des défaillances d'actifs.
La solution de Software AG pour la maintenance prédictive IoT industrielle s’intègre aux systèmes ERP et de ressources humaines pour planifier automatiquement l’attribution optimale des tâches aux techniciens.
SAP intègre les informations de maintenance prédictive avec les informations commerciales (par exemple, les systèmes CRM et ERP) et les systèmes de gestion des actifs d'entreprise (EAM). Pour cela, il bénéficie de sa forte présence et de sa base installée sur le marché des ERP.
Microsoft propose des solutions PdM sur sa suite Azure IoT d'une manière qui offre des solutions préconfigurées (modèles) pour surveiller les actifs et analyser leur utilisation en temps réel.

Récemment, la plate-forme DataRPM a également été créée par un consortium de différents fournisseurs et fabricants. DataPRM revendique la capacité de fournir une maintenance prédictive cognitive (CPdM) pour l'IoT industriel, basée sur l'utilisation de l'intelligence artificielle pour automatiser les prédictions des défaillances d'actifs et fermer la boucle vers l'ERP, le CRM et d'autres systèmes d'information d'entreprise.
D'autres acteurs majeurs de l'ingénierie industrielle et de l'automatisation, tels que SIEMENS et BOSCH, proposent leurs propres plates-formes, tandis que toutes les grandes entreprises de conseil en informatique ont des services pertinents dans leur portefeuille. Néanmoins, cela témoigne de la dynamique du marché de la PdM et de son positionnement comme l'une des applications les plus importantes sur le marché en pleine croissance de la maintenance prédictive industrielle de l'IoT.

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