La maintenance prédictive aide à réduire les coûts et à développer de nouveaux business models

Tribunes libres Écrit par  mercredi, 18 septembre 2019 15:20 Taille de police Réduire la taille de la police Augmenter la taille de police
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L'industrie de la construction de machines est le principal moteur de croissance des applications de l’industrie du futur, suivie par les secteurs automobile et électronique. De plus en plus d'entreprises profitent de la transformation numérique pour améliorer l'efficacité de leurs usines et réduire les coûts associés à la production, à la chaîne d'approvisionnement et à la maintenance. Les phases de test et d'optimisation effectuées, de nombreuses entreprises cherchent aujourd'hui à améliorer durablement leur compétitivité dans le cadre de l'innovation numérique.


Pour assurer le bon fonctionnement de ce processus, il faut déterminer les paramètres pertinents, des mesures précises et les restituer de manière claire et rapide pour faciliter l’analyse et la prise de décision. En plus de la collecte des données d'exploitation, la collecte numérique des données machine est essentielle aussi bien pour optimiser la planification de la maintenance que pour améliorer le temps de fonctionnement des machines et des installations.

De l'IoT à l'IIoT

L'Internet des objet ou Internet of Things (IoT) permet de mettre en réseau des produits de consommation standard et de générer des données sur leur état, dans le but d'améliorer leur disponibilité ou de fournir des services complémentaires.

Dans le contexte des applications industrielles, le terme « IoT industriel » (IIoT) fait référence à la mise en réseau de capteurs et d'actionneurs industriels, qui peuvent également être interconnectés via Internet. L'IoT et l'IIoT reposent sur la même infrastructure de trafic de données : le Web. Dans le cadre de l'IIoT, la sécurité informatique et des données revêt une importance particulière. Les transmissions de données sont habituellement cryptées et s'effectuent via des réseaux privés virtuels (VPN). Les systèmes d'exploitation des passerelles Internet doivent être conformes aux dernières normes de sécurité informatique.

Préparer votre machine pour l'IIoT

La communication homme-machine ne se limite plus à la transmission de commandes (démarrage d'un convertisseur de fréquence, par exemple) depuis quelque temps déjà. Aujourd'hui, la collecte des données de température et de courant moteur sont des fonctionnalités standard. Cependant, ces données ne servent souvent qu'à détecter des écarts critiques par rapport aux conditions d’utilisation normales afin de protéger l'installation contre les éventuels dommages.

Pour de nombreuses applications, le courant moteur, par exemple, est un bon indicateur de dommages mécaniques. En effet, l’augmentation progressive du courant indique la probabilité d'une défaillance imminente. Ces informations peuvent ensuite être complétées par les données de capteurs additionnels. L'appareillage de commutation intelligent, à l'encombrement et au câblage réduits, constitue souvent la solution idéale dans ce contexte.

Stockage et comparaison des données pour les besoins de la maintenance prédictive

Pour les applications simples, l’automate embarqué est utilisé pour le stockage des données ou pour comparer en temps réel les mesures par rapport aux valeurs prédéfinies. Cependant, une augmentation significative du volume de données peut saturer les capacités du contrôleur, auquel cas le stockage externe, la visualisation et l'évaluation deviennent nécessaires. Ce stockage peut s'effectuer localement, c'est-à-dire au sein du réseau de l'entreprise (traitement Edge), ou via une base de données sécurisée hébergée par un fournisseur externe en mode Cloud par exemple. Dans les deux cas, des appareils à écran tactile et des automates modulaires sont en mesure de traiter et de transférer les données vers les supports externes via une interface dédiée. Ainsi, si le courant moteur montre une tendance à la hausse sur une plus longue période, une alarme peut être déclenchée dès qu'un certain seuil est atteint, indiquant que des travaux de maintenance s'imposent. La configuration d'une alarme de ce type permet d'optimiser la planification de la maintenance.
La maintenance prédictive peut être adaptée aux procédures d'exploitation réelles, ce qui permet l’optimisation des plannings d’intervention et donc un meilleur contrôle des coûts. Ainsi, il est possible d'éviter des interruptions de service non planifiées.

Un processus d’amélioration continu

La transformation numérique d'une machine ou de l'ensemble d'une installation de production est un processus continu, et les résultats mesurables ne sont visibles que progressivement. Une fois opérationnelle, la machine connectée demandera une période d’apprentissage, d’enregistrement des erreurs et de leur prise en compte. Il est primordial de choisir des solutions complètes adaptées aux besoins. Chaque projet et donc chaque potentiel d'optimisation du processus est différent. L’augmentation de la productivité et la réduction des coûts sont les avantages incontestables offerts par les machines connectées et la maintenance prédictive.

Par Stéphane Egros, Responsable du Segment Industrie France chez Eaton

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