IOT et industrie : Rendez votre usine plus efficace et plus productive grâce à la surveillance conditionnelle basée sur l'IoT

Les temps d'arrêt imprévus sont une crise pour les fabricants. Il est déjà assez grave que la productivité s'arrête brutalement, mais lorsqu'une entreprise ne peut pas respecter ses engagements envers ses clients en raison de temps d'arrêt, cela érode la confiance que ces clients ont en cette entreprise. IIoT World rapporte que 82% des entreprises ont connu des temps d'arrêt imprévus au cours des trois dernières années et que ces périodes peuvent coûter jusqu'à 260 000 $ par heure.
Le coût des temps d'arrêt met en évidence la valeur de la surveillance conditionnelle dans la fabrication. Comme son nom l'indique, ce processus collecte et analyse des données sur l'état des équipements pour identifier les problèmes potentiels afin qu'ils puissent être résolus avant de dégénérer en temps d'arrêt coûteux. Par exemple, si la tension d'un moteur commence à fluctuer en dehors de la plage normale, la surveillance basée sur les conditions le signalera pour inspection.
La surveillance basée sur les conditions existe depuis des décennies, mais les solutions Internet des objets offrent une variété de cas d'utilisation et d'avantages supplémentaires. Dans le processus, l'IoT renforce également le rôle de la surveillance basée sur les conditions en permettant la transformation numérique de l'industrie 4.0 dans les usines et autres installations de fabrication.
Les données maximisent la productivité et l'efficacité
L'un des principaux avantages des systèmes IoT est qu'ils impliquent de nombreux types de capteurs et donc davantage de données. Ces informations supplémentaires permettent aux fabricants de passer de la maintenance réactive et proactive traditionnelle au domaine de la maintenance prédictive.
Pour comprendre les avantages financiers et concurrentiels de la maintenance prédictive, considérons l'exemple d'un moteur industriel qui déplace les véhicules sur une chaîne de montage. Le fabricant du moteur a établi un calendrier de maintenance pour les pièces et les lubrifiants qui fait preuve de prudence. En ajoutant des capteurs IoT pour la température, les vibrations, la tension, la viscosité du lubrifiant et d'autres conditions, l'usine peut désormais planifier la maintenance uniquement lorsque cela est nécessaire, plutôt que lorsque le fabricant le pense.
En conséquence, ce mécanicien de maintenance industrielle ne perd pas de temps ou d'argent sur des intervalles de lubrification inutiles ou sur le remplacement de pièces qui fonctionnent toujours bien. Cette chaîne de montage reste opérationnelle, ce qui signifie qu'elle génère plus de revenus. Et lorsque la ligne doit baisser, le fabricant le sait bien à l'avance, il peut donc planifier en conséquence.
Les données IoT du moteur peuvent également être introduites dans une plateforme d'analyse pour des avantages supplémentaires. Par exemple, l'usine peut économiser de l'argent en ayant moins de pièces de rechange sous la main, car les analyses prédisent la quantité à stocker par rapport à ce que le calendrier recommande. Lorsqu'il est temps de remplacer le moteur ou de construire une nouvelle usine, le fabricant peut utiliser ces données pour comprendre les coûts de maintenance et l'historique de chaque équipement utilisé.
Cela permet de prendre des décisions plus éclairées, telles que la question de savoir si un équipement mérite d'être acheté à nouveau. Et si un capteur IoT a suivi la consommation d'énergie du moteur au fil des ans, le fabricant peut également calculer s'il est rentable de passer à un nouveau modèle plus économe en énergie.
Assembler la bonne solution
Ce ne sont que quelques exemples de ce que la surveillance basée sur les conditions basée sur l'IoT peut réaliser. Ils soulignent également l'importance de choisir un partenaire capable d'analyser votre entreprise pour identifier les cas d'utilisation, parcourir les options disponibles, puis recommander la bonne combinaison de matériel, de logiciels et de services.
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