IOT et industrie : Plateformes IIoT: maintenance prédictive basée sur l'IoT

Si vous êtes un fabricant ou quelqu'un qui gère un grand nombre d'équipements industriels, la maintenance des machines est l'un de vos plus grands défis.La plupart des fabricants adoptent aujourd'hui l'une des approches suivantes pour résoudre les problèmes de maintenance: la maintenance basée sur le calendrier ou la maintenance de routine dans laquelle les équipements sont périodiquement examinés et les problèmes sont résolus sur la base d'un calendrier fixe; et la maintenance réactive, dans laquelle les problèmes sont résolus une fois que les équipements tombent en panne. Cette dernière approche entraîne des temps d'arrêt coûteux des machines, le non-respect des quotas de vente et des délais de production, et des coûts qui montent en flèche. Par exemple, dans un Fab, si une pièce de machinerie de fabrication de semi-conducteurs tombe en panne pendant quelques heures, la fabrication des plaquettes peut s'arrêter complètement. Mathématiquement, la défaillance de l'équipement prend la «courbe de la baignoire», les défaillances fréquentes au début de la durée de vie de l'équipement étant réduites par des processus d'entretien réguliers, ce qui conduit finalement à un aplatissement de la courbe. Cependant, à la fin de leur durée de vie, les actifs recommencent à tomber en panne. Par conséquent, les calendriers de maintenance doivent être ajustés au fil du temps pour tenir compte de l'évolution des taux de défaillance. Ces plannings ne peuvent pas être générés manuellement. C'est là qu'intervient notre plateforme d'analyse prédictive.
APERÇU
Notre plate-forme IIoT, Factory.360, permet d'accélérer l'intégration informatique et OT en faisant converger les actifs industriels avec une infrastructure qui prend en charge l'informatique de pointe, l'analyse de flux avancée et les capacités d'apprentissage en profondeur pour fournir des informations prédictives. Il vous aide à surveiller, assimiler, analyser et tirer des inférences sur les informations recueillies à partir de ressources précieuses. Il recommande également des activités de maintenance pour eux, ce qui vous permet de prendre des décisions qui conduisent à de meilleurs résultats commerciaux en fournissant des avantages tels que moins de pannes, une efficacité accrue, des coûts de maintenance réduits, une visibilité accrue des actifs et la capacité de fournir une réparation proactive de l'équipement de l'usine. vous permettra de

Prédisez le temps d'arrêt possible d'un actif surveillé, ce qui vous offre la possibilité de le réparer et d'éviter les pannes

Suggérer un calendrier de maintenance pour un actif lorsque son efficacité semble diminuer

Rechercher les journaux de maintenance stockés dans le système pour déterminer les procédures de réparation préférées

Échec de l'actif de cause racine vous permettant de prendre des mesures correctives.

Notre plateforme contient des connecteurs qui permettent d'extraire facilement des données de diverses sources telles que l'ERP, la gestion de la relation client (CRM), le système de gestion des actifs (EAM), SCADA, PLC, les données de production et de qualité de l'atelier, les données non structurées ainsi que les capteurs (tels que pression, vibration, température, etc.) et les regroupe dans un lac de données. Ce lac de données contient des données dans un format qui peut être utilisé par nos modèles de données. Nos analystes de données décident quels modèles correspondraient aux données et aux questions auxquelles ils répondraient. Certains des modèles utilisés sont:

Modèles de régression pour prédire la durée de vie utile restante

Modèles de classification pour prédire l'échec dans une période de temps donnée

Signaler un comportement anormal

Modèles de survie pour la prédiction de la probabilité de défaillance dans le temps

Nos modèles d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage profond (DL) sont utilisés pour détecter des modèles dans des données historiques et détecter des anomalies dans ceux-ci sur la base de données en direct. Certains des détails clés que notre plateforme peut fournir sont mentionnés ci-dessous:

Les modèles calculent les scores de santé des actifs et prédisent la durée de vie restante d'un actif

Prédire et anticiper les défaillances des actifs et les problèmes de qualité

Explorez les données de performance des actifs pour découvrir la cause de l'échec

Proposer des recommandations de maintenance optimisées aux opérations

Fournissez des tableaux de bord interactifs en temps réel, basés sur les rôles, qui suivent les actifs en temps réel et fournissent des informations

Personnalisez les solutions pour vos cas d'utilisation spécifiques pour la maintenance et les prévisions

PERMETTRE LES SCIENCES DES DONNÉES POUR L'ENTREPRISE
Ideas2IT adopte une approche pragmatique de l'Internet des objets (IoT) en s'appuyant sur l'équipement et les données dont vous disposez déjà et en tirant parti de vos investissements actuels dans la technologie et les données pour permettre une action basée sur l'analyse des données. L'équipe d'Ideas2IT travaille en étroite collaboration avec les clients après six étapes ci-dessous pour planifier la mise en œuvre de notre plateforme.

Établissez des cas d'utilisation et des validations commerciales pour la maintenance prédictive.

Identifier et hiérarchiser les sources de données pour quelques actifs comme point de départ

Collectez un ensemble de données de niche provenant de sources disparates et regroupez-les dans le lac de données

Déterminer où exécuter l'analyse (analyse bord vs distribué vs analyse cloud)

Combinez et analysez les données pour fournir des informations précises

Opérationnaliser et suggérer des actions aux parties requises.

De plus, la structure modulaire de Factory.360 permet un déploiement flexible de modules indépendants et une intégration facile avec les plates-formes que vous utilisez déjà. La plate-forme peut être installée à la fois sur site et dans le cloud.
Cas d'utilisation de la maintenance prédictive
Un fournisseur d'électricité typique fournit de l'électricité à des millions de consommateurs commerciaux et résidentiels et doit garantir une disponibilité maximale et respecter les SLA. Ils ont besoin de connaître la quantité d’énergie qui serait nécessaire à divers endroits pour s’assurer qu’ils ont suffisamment d’énergie pour répondre aux besoins de la ville tout au long de l’année. Notre équipe d'analyse de données a travaillé sur une plate-forme d'analyse prédictive pour un fournisseur d'électricité de premier plan, leur fournissant des informations détaillées et des prévisions de consommation d'énergie à différents endroits.Nous avons collecté des données fiables et tolérantes aux pannes à partir de divers compteurs intelligents installés à travers la ville. Sur la base des données, nous avons fourni les informations suivantes

Affichage de la grille de mètres par district / région / état ou en tant que mètres individuels ou autre cluster

Calcul de la consommation et des revenus par grappes géographiques permettant aux utilisateurs de découper et de dés interactivement la croissance et les zones rentables.

Estimation / prévision de la consommation future de compteurs ou d'un groupe de compteurs dans une région géographique donnée (quartier / ville / rue, etc.) pour informer le réseau de la demande probable.

estimer les revenus de chaque cluster géographique pour une période future

Grâce à l'utilisation de notre plate-forme Factory.360, Ideas2IT peut aider les entreprises et les partenaires à livrer leur produit à un temps et à un coût réduits, leur permettant de commercialiser leurs produits beaucoup plus rapidement et d'augmenter la viabilité de leur idée. Notre équipe cœur de métier sera vos partenaires produits pour vous assurer de répondre à vos besoins IoT.

Laisser un commentaire