IOT et industrie : Outils de maintenance prédictive et cas d'utilisation – Partie I | par Lior Kitain

Cet article est tiré du blog Seebo: La maintenance prédictive est utilisée pour éviter les temps d'arrêt imprévus en exploitant des techniques avancées de capture et d'analyse des données.Les nombreux avantages découlant de la capacité de prévoir les pannes et les problèmes de qualité rendent la maintenance prédictive inestimable pour toute opération de fabrication. maintenant, les opérateurs et le personnel de maintenance ont effectué la maintenance selon un calendrier prédéfini, également appelé «maintenance préventive». Cette méthode peut consommer une main-d'œuvre et des ressources matérielles inutiles, et entraîne une activité de maintenance qui n'empêche qu'environ 50% des événements de défaillance d'une usine.Rejoignez-nous dans cette série d'articles en 2 parties couvrant les outils de maintenance prédictive et les cas d'utilisation, y compris un aperçu de la PdM dans les deux configurations Dans le cadre de la révolution de l'Industrie 4.0, la maintenance prédictive utilise un ensemble d'outils tels que la modélisation de processus, l'intégration de données, l'analyse de données et l'apprentissage automatique – pour fournir aux fabricants des informations exploitables sur la santé de leurs actifs de production. idée générale de la façon dont cela est réalisé, ce poste comprendra une liste d'outils de maintenance prédictive comprenant les composants d'un système de maintenance prédictive typique.Un système de maintenance prédictive est mis en place à l'aide d'un certain nombre d'outils, chacun avec sa propre fonctionnalité définie: Fonction: Capturer des données en temps réel Le marché des capteurs industriels est en constante croissance en variété et en qualité avec un grand nombre de vendeurs rs offrant des produits sophistiqués à des coûts relativement bas.Certains paramètres communs capturés par les capteurs industriels incluent: VibrationTempératurePressionLumièreQualité de l'eau / du lubrifiantContenu chimiqueNiveaux liquide / solideLors de la fabrication, les données envoyées par ces capteurs peuvent être utilisées pour la maintenance prédictive. Grâce à l'application de techniques d'analyse avancées telles que l'apprentissage automatique et les réseaux de neurones artificiels, des prédictions sont formées concernant la durée de vie utile restante (RUL) et d'autres KPI liés à la santé des actifs et aux performances.Les données capturées par les capteurs peuvent également être utilisées dans d'autres cas d'utilisation de fabrication tels que: Track & Trace – suivi des matières premières, des composants, des équipements mobiles et des produits finis tout au long de l'usine / du processus Assurance de la qualité – tests à l'aide de capteurs optiques et identification des anomalies de l'équipement susceptibles d'entraîner des problèmes de qualité Gestion des stocks – surveillance et contrôle la fourniture de pièces de rechange et de matières premières, évitant ainsi les surplus ou les pénuries de stocks Fonction: Faciliter la communication dans le réseau IoT industriel Les dispositifs de passerelle sont des points de connexion intermédiaires qui relient les contrôleurs (automates programmables, appareils sans fil, etc.) et les capteurs à une plateforme informatique – que ce soit sur -premise ou sur le cloud. Les passerelles protègent également le réseau IoT et les données transportées, fournissant une couche supplémentaire de sécurité. Les protocoles de communication IoT forment le langage du réseau IoT industriel. Les protocoles courants tels que MQTT, AMQP et CoAP, garantissent que les appareils du réseau parlent le même langage (interopérabilité) tout en étant peu gourmands en ressources telles que la consommation d'énergie et de mémoire.Fonction: Agrégation de données et gestion des appareils Même une ligne de production assez simple peut générer d'énormes quantités de données qui doivent être capturées, agrégées, normalisées et analysées.Pour sécuriser le réseau et maintenir un faible niveau de latence de communication de données, les nœuds périphériques sont déployés à proximité de la ligne de production. Les nœuds de périphérie gèrent une partie de la charge de travail d'analyse et de traitement. Cela facilite également la mise à l'échelle du réseau.Fonction: Modélisation, simulation, intégration de données et analyse prédictive La création de solutions internes pour la maintenance prédictive est coûteuse et lourde en ressources, alors que de nombreuses entreprises n'ont pas les compétences nécessaires.Les plates-formes IoT industrielles varient dans la portée et la qualité de leurs fonctionnalités, mais les plates-formes les plus complètes offriront généralement les capacités suivantes: Modélisation de la solution – Création d'un plan visuel de la solution PdM qui comprend les différents composants dans le cadre de votre opération: équipements physiques, capteurs, protocoles de communication, données Analyses et tableaux de bord Simulateur – Un environnement de test pour valider les fonctionnalités et le coût de votre système PdM avant le développement Intégration de données – Passerelles et connecteurs permettant un développement IIoT rationalisé avec connectivité à vos sources de données OT et IT Analyses prédictives et apprentissage automatique – Insights depuis la plateforme sont utilisés par les équipes opérationnelles sur le terrain pour découvrir la cause profonde des problèmes de fabrication, maximiser l'efficacité globale de l'équipement (OEE) et réduire les temps d'arrêt imprévus.BONUS: Digital Twin – Les principales plates-formes IIoT fournissent une visualisation intuitive de l'état des lignes de production en temps réel. Les alertes et l'analyse automatisée des causes profondes, alimentées par l'apprentissage automatique et l'IA, fournissent des informations approfondies sur les temps d'arrêt à venir et les perturbations de la qualité.
Découvrez comment la maintenance prédictive est déployée dans le cadre de la fabrication et comment une plate-forme IoT industrielle est utilisée comme interface homme-machine pour maintenir le contrôle de la santé des actifs.

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