IOT et industrie : Pourquoi la maintenance prédictive est-elle importante?

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«À long terme, toutes les machines tombent en panne» est certes une terrible réinterprétation d'une célèbre citation de John Maynard Keynes, le célèbre économiste britannique. Cependant, il contient un noyau de vérité. Toutes les machines sont sujettes à l'usure. En fait, une étude conjointe du Wall Street Journal et d'Emerson a révélé que les temps d'arrêt imprévus coûtent aux fabricants industriels environ 50 milliards de dollars par an. Les pannes d'équipement sont à l'origine de 42% de ces temps d'arrêt imprévus.

«À long terme, toutes les machines tombent en panne» est certes une terrible réinterprétation d'une célèbre citation de John Maynard Keynes, le célèbre économiste britannique. Cependant, il contient un noyau de vérité. Toutes les machines sont sujettes à l'usure. En fait, une étude conjointe du Wall Street Journal et d'Emerson a révélé que les temps d'arrêt imprévus coûtent aux fabricants industriels environ 50 milliards de dollars par an. Les pannes d'équipement sont à l'origine de 42% de ces temps d'arrêt imprévus.

Alors, que pouvons-nous faire pour éviter cette perte colossale?

La réponse est simple: utilisez une stratégie de maintenance des équipements plus efficace.

Au début de la révolution industrielle, les machines n'étaient pas trop complexes et cela signifiait moins de pannes. Alors que nous entrons dans la 2e et la 3e vague de la révolution industrielle, avec la chaîne de montage et l'automatisation rapide via des contrôleurs logiques programmables (PLC) respectivement, le scénario a changé. Il y avait moins de travail manuel et plus d'automatisation grâce à des machines complexes. Pour rester compétitives, les usines ont commencé à mesurer et à suivre de près diverses mesures de performance, notamment la production, l'efficacité globale de l'équipement, la productivité du personnel, etc. La maintenance, considérée comme une activité à entreprendre uniquement en cas de panne, est devenue beaucoup plus importante. La stratégie de maintenance préventive régulière est devenue populaire. Cette inspection périodique de la machine a permis d'identifier les problèmes tôt afin de minimiser les pannes et de réduire les arrêts de production.

Alors que nous entrons dans la 4e vague de la révolution industrielle, également connue sous le nom d'Internet des objets industriels (IIoT) ou Industrie 4.0, l'accent est davantage mis sur l'utilisation des équipements, les coûts opérationnels, la productivité des travailleurs, etc. L'IoT industriel consiste à connecter des capteurs à faible coût. pour recueillir des données machine et utiliser des analyses avancées pour tirer des informations significatives. On estime que l'IoT industriel permettra aux fabricants d'augmenter leur productivité de 30%. La stratégie de maintenance qui utilise des analyses avancées pour prédire les défaillances des machines est connue sous le nom de maintenance prédictive.

Dans une enquête réalisée par le Forum économique mondial (WEF), l'application la plus largement citée de l'IoT industriel est la maintenance prédictive et à juste titre. La maintenance prédictive permet aux fabricants de réduire les coûts de maintenance, de prolonger la durée de vie de l'équipement, de réduire les temps d'arrêt et d'améliorer la qualité de la production en résolvant les problèmes avant qu'ils ne provoquent des pannes d'équipement. Cependant, pour réaliser ces avantages, une infrastructure numérique robuste doit être mise en place et qui comprend le déploiement d'une plate-forme IoT comme Microsoft Azure IoT Suite et l'utilisation de techniques statistiques telles que l'apprentissage automatique et la modélisation prédictive pour analyser les données de la machine.

L'analyse prédictive nous aide à prédire les résultats futurs en utilisant les données passées. Cependant, il est important de comprendre que l'analyse prédictive est un voyage et non une destination. Cela commence par l'identification du bon ensemble de points de données, l'intégration avec la machine pour ingérer des données en temps réel et l'amélioration de la qualité des données grâce au suivi en direct des pannes de la machine. La préparation et la qualité des données sont les éléments clés de tout modèle prédictif. Plus nous pouvons fournir de données de haute qualité dans le modèle prédictif, meilleure est sa précision.

Tout cela peut sembler un peu intimidant, car l'analyse n'est pas une fonction essentielle dans une configuration de fabrication, mais il existe de l'aide d'entreprises comme Microsoft qui fournissent des solutions technologiques IoT et Happiest Minds qui fournissent des services d'ingénierie IoT. Ensemble, nous pouvons aider les fabricants à se concentrer sur leurs activités principales et à ne pas trop se soucier de choses comme l'utilisation des actifs et la disponibilité des équipements.

            

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