IOT et industrie : Perspectives sur la maintenance prédictive IIoT

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La plupart des recherches de l'industrie sur les tendances de l'IdO s'appuient sur les connaissances acquises par la haute direction et les décideurs.

Une nouvelle étude réalisée par des étudiants de l'Université Emory et Presenso est conçue pour acquérir une compréhension des perspectives de l'IdO du point de vue des employés de l'exploitation et de la maintenance (O&M) au niveau de l'usine.

Voici un résumé de haut niveau des points clés de l'étude:

État actuel de la maintenance prédictive

Il y a peu de mécontentement avec les systèmes actuels de maintenance prédictive. La maintenance prédictive traditionnelle, y compris la surveillance des vibrations, l'analyse des résidus d'huile et l'imagerie thermique, domine toujours et la modélisation statistique manuelle telle qu'Excel n'a pas été remplacée par des technologies plus avancées.

Crédit d'image: Emory University Future of IIoT Research

Les perspectives des technologies Smart Factory

Les professionnels de l'exploitation et de l'entretien s'attendent à ce que les rapports automatisés sur les défaillances et la planification automatisée des réparations soient très largement adoptés au cours des cinq prochaines années. Les attentes en matière de déploiement de la réparation assistée par robotique et de l'inspection assistée par drone / robotique sont limitées.

Perspectives sur la maintenance prédictive IIoT

Les professionnels de l'O & M sont moins enthousiastes à propos de l'IdO pour la maintenance prédictive que les cadres supérieurs. Une partie de cela est attribuée au «battage médiatique» qui résonne moins chez les travailleurs de la maintenance et de la fiabilité qui sont responsables de la mise en œuvre.

Crédit d'image: Emory University Future of IIoT Research

Implémentation de l'IIoT pour la maintenance préventive

L'inhibiteur le plus important de IIoT pour le déploiement de la maintenance prédictive est une pénurie de compétences en Big Data Scientists et un manque de compréhension du Machine Learning.

Crédit d'image: Emory University Future of IIoT Research

Impact de la maintenance prédictive IIoT

Dans l'ensemble, les professionnels de l'O & M ont une vision positive de la maintenance prédictive de l'IoT. Des améliorations de l'efficacité opérationnelle de l'équipement (OEE) sont largement attendues. De plus, la plupart des répondants au sondage estiment que l'utilisation et l'analyse des données en temps réel permettront une meilleure prise de décision.

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Crédit d'image: Emory University Future of IIoT Research

Sommaire et conclusion

En général, les professionnels de l'O & M ont adopté une approche attentiste et ne se laissent pas emporter par l'enthousiasme suscité par l'Industrie 4.0. Ils voient la valeur potentielle mais sont préoccupés par les défis de déploiement.

Pour lire l'étude complète, veuillez visiter cette page.

Écrit par Arnav Jalan, Emory University.

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