IOT et industrie : Maintenance prédictive – Qu'est-ce que cela signifie et pourquoi est-ce important?

Le célèbre économiste britannique John Maynard Keynes a fait une citation très célèbre qui signifiait quelque chose dans ce sens: «Toutes les machines tombent en panne à long terme». Même s'il s'agit d'une réinterprétation grossière de la citation originale, il y a un iota de vérité.

C'est un fait connu que toutes les machines sont sujettes à l'usure. Pour réitérer davantage ce fait, une étude réalisée par Emerson et le Wall Street Journal a révélé que cela coûtait aux fabricants industriels 50 milliards USD en raison de temps d'arrêt imprévus. 45% de ces temps d'arrêt imprévus étaient dus à une défaillance de l'équipement.

C'est une perte massive. Que peut-on faire pour éviter cela?

La réponse à cela est de mettre en place une stratégie de maintenance des équipements extrêmement efficace.

Les premiers stades de la révolution industrielle ne disposaient pas de machines complexes, ce qui signifiait un nombre moindre de pannes. Aujourd'hui, le scénario a changé avec l'avènement de la chaîne de montage ainsi que l'automatisation via des automates programmables (PLC).

Aujourd'hui, le travail manuel a diminué et l'automatisation a augmenté. Outre l'automatisation, les usines mesurent et suivent de près différentes autres mesures telles que l'efficacité de l'équipement, la production, la productivité du personnel, etc.

L'entretien qui était considéré comme quelque chose qui n'était requis qu'en cas de panne de machines. Aujourd'hui, il a pris beaucoup plus d'importance. L'importance d'une maintenance préventive planifiée régulièrement est devenue une stratégie populaire. Cela a permis des inspections périodiques des machines, ce qui a permis d'identifier rapidement les problèmes, ce qui a permis de minimiser les pannes et de réduire les arrêts de production.

Nous nous concentrons davantage sur les coûts opérationnels, l'utilisation des équipements, la productivité des travailleurs, etc. à l'aube de la prochaine étape de la révolution industrielle qui est l'Industrie 4.0 ou l'Internet des objets industriel (IIoT).

Connecter des capteurs à faible coût pour collecter des données à partir de machines et utiliser des analyses avancées pour déchiffrer des informations significatives est la raison d'être de l'IoT industriel. L'IoT industriel permettra désormais aux fabricants d'augmenter leur productivité de 30%. La stratégie de maintenance employée qui utilise des analyses avancées pour prédire la défaillance des machines est la maintenance prédictive.

Étapes à suivre avant de mettre en œuvre un programme de maintenance prédictive:

  • Analyser l'historique de l'équipement et le besoin
  • Tous les enregistrements disponibles sur les défauts de l'équipement, les temps d'arrêt, les amendes réglementaires possibles, les pertes et la sécurité au travail doivent être examinés en profondeur
  • Établissez clairement les définitions et les concepts et créez également un dossier pour la maintenance prédictive
  • Les principales parties prenantes doivent être informées du programme
  • L'inventaire de l'équipement doit être terminé et l'état actuel de l'équipement doit être évalué
  • L'équipement doit être sélectionné pour la mise en œuvre initiale du programme
  • Les détails du système doivent être développés en fonction des composants individuels
  • Évaluer les programmes de maintenance préventive ou prédictive existants
  • Il faut décider quels systèmes doivent être inclus et ce qui doit être inspecté.
  • La fréquence et le calendrier de maintenance prédictive doivent être définis avec la criticité du programme
  • Les rôles et responsabilités devraient être attribués après avoir évalué les ressources
  • Organiser le programme et l'intégrer au système de planification
  • Éduquer et obtenir l'adhésion des opérations et de la maintenance
  • Mettre à niveau l'équipement et dispenser une formation
  • Créer un système informatisé de gestion de la maintenance (GMAO)

Maintenance prédictive et IoT

Dans un programme de maintenance prédictive réussi, l'utilisation et l'intégration de l'IIoT sont le facteur le plus important. Un rapport de Deloitte nous dit que l'internet des objets est la partie la plus importante du puzzle de la maintenance prédictive.

Les actions physiques des machines sont converties en signaux numériques avec des capteurs tels que la conductivité, la température ou les vibrations par l'IoT. Lors de la conversion de ces actions physiques en signaux numériques par les capteurs, elles sont ensuite traitées, accumulées et analysées. Avec suffisamment de stockage et de bande passante, de grandes quantités de données peuvent être transmises, ce qui vous donnera non seulement l'image complète des actifs dans une seule usine, mais de l'ensemble du réseau de production.

Le Forum économique mondial a mené une enquête qui a conclu que la maintenance prédictive est la plus grande application de l'IoT industriel. Les avantages que la maintenance prédictive offre aux fabricants sont la durée de vie prolongée des équipements, les faibles coûts de maintenance et les temps d'arrêt réduits. La maintenance prédictive permet d'améliorer la qualité de la production en traitant les problèmes bien avant qu'ils ne provoquent une défaillance de l'équipement. Pour profiter de ces avantages, une solide infrastructure numérique doit être en place. Cela devrait inclure un déploiement de plate-forme comme la suite Microsoft Azure combinée à l'utilisation de la modélisation prédictive et de l'apprentissage automatique pour analyser correctement les données de la machine.

Pour que la maintenance prédictive soit réussie, elle s'appuie fortement sur les capteurs qui accumulent et analysent les données de plusieurs sources comme la GMAO ou les capteurs d'équipements critiques. À l'aide de ces données, le programme sera désormais en mesure de créer des modèles de prédiction avancés et des outils analytiques avancés qui prédiront les pannes d'équipement et nous permettront de les résoudre de manière proactive.

Les performances du modèle de maintenance prédictive peuvent être augmentées grâce à l'utilisation de l'apprentissage automatique qui, à son tour, augmentera la précision des algorithmes prédictifs.

Les prévisions améliorées dans la maintenance prédictive

L'analyse prédictive utilise les données passées pour aider à prédire les résultats futurs. Cependant, l'analyse prédictive n'est pas le résultat final, mais le chemin qui y mène. Le bon ensemble de points de données doit être identifié.

Ces points de données doivent être intégrés à la machine afin d'ingérer des données en temps réel. Cela améliorera ensuite la qualité des données grâce au suivi en direct des pannes d'équipement. Pour que tout modèle prédictif soit précis, la préparation des données et la qualité des données sont les éléments clés. Une meilleure précision peut être obtenue avec davantage de données de haute qualité.

IIoT, lorsqu'il est associé à une maintenance prédictive, permet de détecter à l'avance la défaillance de l'équipement. Avec l'avènement de l'industrie 4.0 dans le secteur manufacturier, les organisations utilisent des analyses avancées, la prédiction dans le cadre de leurs programmes de maintenance prédictive pour mieux comprendre leurs opérations et réduire les coûts.

Lire aussi:

Laisser un commentaire