La maintenance prédictive (PdM) est un moyen d'empêcher les équipements et les processus de tomber en panne. Il utilise des outils et des techniques d'analyse de données pour découvrir les événements ordinaires qui se produisent dans votre exploitation et les problèmes éventuels. Cet article parle de logiciels et de techniques de maintenance prédictive d'apprentissage automatique. Il traite également de la maintenance prédictive par rapport à la maintenance préventive.
Comment fonctionne la maintenance prédictive?
La maintenance prédictive examine les données opérationnelles du passé et du présent pour prévoir et arrêter d'éventuelles pannes. Votre entreprise est affectée par la maintenance prédictive suivante de trois manières principales :
- Le processus de suivi de la qualité et de la santé d'un actif.
- Les demandes de service sont extraites des données.
- Utilisation de l'inventaire MRO comme guide.
- Obtenir de l'aide et du soutien des acteurs clés en les éduquant.
- Garder une trace de tout l'équipement et le juger avec soin.
- Choisissez l'équipement pour le test du programme.
- Rassembler des informations sur un système en le décomposant en ses parties.
La maintenance prédictive dépend de beaucoup de choses, mais l'une des plus importantes est l'utilisation de nouvelles technologies et du bon logiciel. L'IoT, l'IA et les systèmes intégrés, en particulier, permettent aux actifs et aux systèmes qui ne sont pas connectés les uns aux autres de se parler, de coordonner leur travail et d'agir sur les résultats de l'analyse des données partagées. La collecte de données est effectuée à l'aide de capteurs de maintenance prédictive, de contrôles d'usine et de systèmes d'entreprise (comme les logiciels EAM et ERP).
Les zones problématiques sont identifiées en examinant les informations et en les analysant. Avec des capteurs conçus à cet effet, vous pouvez effectuer une maintenance prédictive comme l'analyse de l'huile, l'analyse des vibrations, l'imagerie thermique et l'observation de l'équipement.
Logiciel de maintenance prédictive
En utilisant de puissants outils de surveillance des équipements et d'analyse de données, un logiciel de maintenance prédictive analyse les performances des actifs et prédit quand ils pourraient tomber en panne. Grâce à ces informations, les entreprises peuvent élaborer des plans de maintenance préventive, qui réduiront les temps d'arrêt imprévus. Un logiciel de maintenance prédictive automatise le processus de maintenance en mettant en place la maintenance au premier signe d'un problème possible avec un équipement, plutôt que d'attendre qu'il tombe en panne pour le réparer.
Maintenance prévisionnelle Le logiciel examine les machines déjà utilisées et vous indique exactement quand et combien de maintenance doit être effectuée. Son objectif est de s'assurer que les machines bénéficient de contrôles d'entretien réguliers au lieu d'attendre qu'elles tombent en panne. Cela évite à l'entreprise d'avoir à réparer les choses rapidement pendant l'arrêt.
Un logiciel conçu pour la planification de la maintenance assure le suivi de la santé et des performances de l'équipement au fil du temps afin que les pannes puissent être planifiées et que les réparations puissent être effectuées.
Les logiciels de maintenance prédictive utilisent des capteurs et des jauges qui sont placés dans les machines pour suivre et enregistrer des éléments tels que la fréquence à laquelle elles vibrent, leur niveau sonore et la température à laquelle elles fonctionnent. Le logiciel utilise ensuite des analyses pour la maintenance préventive afin de déterminer si le problème doit être résolu. En repérant les premiers signes qu'une machine va tomber en panne, un logiciel de maintenance prédictive permet aux entreprises d'éviter la maintenance réactive. Voici une liste des meilleurs programmes de maintenance prédictive.
#1. Mindsphere de Siemens
Siemens MindSphere est un système d'exploitation IoT qui est ouvert et s'exécute dans le cloud. Il relie les mondes numérique et physique en collectant et en analysant d'énormes quantités de données à partir d'un réseau de milliards d'appareils intelligents. MindSphere dispose également de puissantes applications industrielles et de services numériques qui peuvent libérer davantage de ressources en réduisant les temps d'arrêt, en augmentant la production et en faisant une meilleure utilisation des actifs.
#2. Préfixe GE
GE Predix est une plate-forme industrielle de l'Internet des objets (IoT) qui combine la modélisation avancée des actifs, le traitement du Big Data, l'analyse et les applications pour construire l'épine dorsale technologique des opérations de fabrication du futur. Avec GE Predix, il est possible de proposer rapidement de nouvelles idées, d'améliorer la performance des actifs, d'investir judicieusement et de planifier l'avenir de manière stratégique.
#3. Présenso
Les systèmes hérités basés sur des règles ne peuvent pas limiter les temps d'arrêt de la production car ils sont réactifs et ont une puissance de calcul limitée. Cela coûte aux fabricants et aux exploitants d'usines des millions de dollars chaque année. Presenso est une solution logicielle basée sur le cloud qui a été l'une des premières à utiliser l'IA pour la gestion prédictive des actifs en temps réel. Presenso augmente la production et les revenus en fournissant des informations sémantiques approfondies et une intelligence opérationnelle jamais vues auparavant.
Techniques de maintenance prédictive
Les capteurs font partie intégrante des outils et des méthodes de surveillance de l'état, et ils doivent être installés sur les actifs pour que les données soient collectées et envoyées aux programmes CMMS. Le programme combine des données provenant de capteurs en temps réel, des données historiques et des algorithmes de prédiction pour donner aux équipes de maintenance une image complète de ce à quoi s'attendre.
Afin de faire de la maintenance préventive, les données des capteurs sont essentielles. IoT En installant des capteurs dans les machines, vous pouvez garder un œil sur la température, les vibrations, la pression, le son et bien d'autres choses. Choisissez les bonnes technologies et méthodes PdM pour votre plan de maintenance si vous souhaitez en tirer le meilleur parti. Voici les techniques de maintenance prédictive :
#1. Surveillance de l'analyse acoustique
Cette méthode écoute les fréquences auxquelles les machines font du bruit pour trouver des problèmes techniques et découvrir pourquoi ils se produisent. Même si nous ne pouvons pas les entendre, la plupart des machines émettent toujours des sons. Les travailleurs de maintenance peuvent détecter l'usure et la rupture des engrenages en rotation avant qu'ils ne causent des dommages en utilisant des capteurs acoustiques. Les équipes de maintenance peuvent utiliser des technologies acoustiques pour écouter les sifflements ou les claquements de gaz, de liquide ou de vide qui s'échappent des machines en panne.
#2. Analyse des circuits moteurs
Dans l'analyse des circuits moteurs, l'analyse de la signature électronique (ESA) est utilisée pour prédire les problèmes des moteurs électriques avant qu'ils ne surviennent. L'analyse de la signature électronique examine la tension d'alimentation et le courant de fonctionnement d'un moteur pour déterminer ce qui ne va pas.
#3. Analyse des vibrations
La surveillance des vibrations est un type de maintenance préventive qui peut être effectuée avec un capteur fixé en permanence ou un analyseur portable. Ce type de maintenance préventive est souvent utilisé sur les équipements tournants à grande vitesse. Cependant, avec l'analyse des vibrations, des problèmes tels que le désalignement, les arbres pliés, les pièces qui ne sont pas en équilibre, les pièces mécaniques desserrées et les problèmes de moteur peuvent être détectés.
#4. Analyse d'huile Pdm
L'analyse d'huile est une autre méthode non invasive de PdM qui fonctionne bien. Des échantillons d'huile sont utilisés pour rechercher des pièces usées dans les machines. Il examine également la quantité et la taille des échantillons d'huile pour déterminer le fonctionnement de la machine.
Maintenance prédictive d'apprentissage automatique
Maintenance prévisionnelle Grâce à la maintenance prédictive de Machine Learning, vous pouvez désormais utiliser un échantillon de données ou vos propres données pour traiter automatiquement les données. Le modèle ML qui a été ajouté peut prédire quand l'équipement tombera en panne et suggérer comment le réparer. Nous pouvons utiliser un modèle d'apprentissage automatique (ML) et les données d'une simulation de dégradation du turboréacteur pour déterminer quand les machines pourraient tomber en panne.
À l'aide de ces conseils, une défaillance éventuelle d'un équipement peut être détectée automatiquement et les étapes suivantes peuvent être suggérées. Il est facile à configurer et est fourni avec un exemple d'ensemble de données, mais le code peut être facilement modifié pour fonctionner avec d'autres types de données. À l'aide de l'apprentissage automatique, il existe deux façons principales de faire de la maintenance prédictive :
#1. Approche de classification
En utilisant cette méthode dans la maintenance prédictive de machine learning, vous pouvez prédire si les n prochaines étapes fonctionneront ou non. Il nous permet également de savoir si l'une des autres étapes est susceptible d'échouer.
#2. La méthode de régression
En utilisant cette méthode, vous pouvez prédire quand un système tombera en panne. Cette idée est similaire à celle derrière Useful Life Left Over (RUL). La régression nécessite plus de données pour prévoir l'échec que la classification, mais elle fournit plus d'informations. Aujourd'hui, la maintenance prédictive basée sur l'apprentissage automatique est utilisée pour détecter les défaillances du système et les prévenir.
Maintenance prédictive vs maintenance préventive
Dans la maintenance prédictive vs préventive, la maintenance préventive est planifiée régulièrement mais pas toujours. D'autre part, la maintenance prédictive n'est planifiée que lorsqu'elle est nécessaire en fonction de l'état de l'actif.
La maintenance préventive est planifiée et effectuée sur les machines afin de réduire les risques de pannes et de les rendre moins graves lorsqu'elles se produisent. Ces tâches régulières doivent être effectuées que la machine fonctionne correctement ou non.
La maintenance prédictive, contrairement à la maintenance préventive, est basée sur les performances des actifs plutôt que sur les données ou les calendriers. Dans la même recherche, le département américain de l'énergie affirme qu'il peut économiser 25 à 30 % par rapport à la maintenance réactive.
Mais les responsables de la maintenance prédictive tiennent compte de la manière dont l'actif est utilisé et de son état actuel pour déterminer quand effectuer la maintenance. Ce qui suit ci-dessous est une maintenance plus prédictive par rapport à la maintenance préventive.
- La maintenance préventive peut être effectuée à tout moment, mais la maintenance prédictive doit commencer par la collecte d'informations.
- Dans la maintenance prédictive par rapport à la maintenance préventive, lors de la maintenance préventive, les machines doivent être éteintes pour les inspections et les contrôles de routine, mais la maintenance prédictive peut être effectuée pendant qu'elles fonctionnent.
- Pour la maintenance préventive, les entreprises doivent acheter des pièces de rechange à l'avance et organiser leur stock, mais pour la maintenance prédictive, vous n'avez qu'à acheter les pièces dont votre système a réellement besoin.
Quels types de maintenance prédictive existe-t-il ?
La maintenance prédictive peut être classée en plusieurs groupes différents, tels que :
#1. Analyse des vibrations
Dans ce type de maintenance préventive, des capteurs sont utilisés pour suivre les vibrations des machines et détecter tout changement pouvant signifier qu'il y a un problème. L'analyse vibratoire peut être utilisée pour détecter l'usure, le désalignement et l'inclinaison de l'équipement.
#2. L'évaluation infrarouge
Cette maintenance implique la surveillance des températures de l'équipement pour les problèmes. Comme les changements de température sont généralement le premier symptôme d'un problème, les entreprises peuvent utiliser l'imagerie thermique pour surveiller leurs actifs.
#3. Analyse du son
Cette méthode de maintenance préventive consiste à écouter les changements dans le niveau sonore des équipements ou des actifs. Les capteurs à ultrasons utilisés dans la maintenance prédictive peuvent détecter de petits changements dans le son que les travailleurs ne peuvent pas entendre. Cela peut être un signe que l'équipement doit être réparé. Des solutions de maintenance prédictive autonomes et combinées peuvent être utilisées pour avoir une bonne idée de l'état de santé d'une machine. Les entreprises peuvent utiliser ces informations pour déterminer l'état de leurs actifs et décider s'ils doivent être réparés.
Les avantages et les inconvénients de la maintenance prédictive
Voici les avantages et les inconvénients de la maintenance prédictive :
L'analyse prédictive permet de faire des économies, c'est pourquoi elle est de plus en plus utilisée dans le secteur manufacturier (Immerman, « The Effect of Predictive Maintenance on Manufacturing »). La maintenance prédictive présente de nombreux autres avantages, mais elle peut également changer les départements de maintenance et les entreprises dans leur ensemble en aidant les gestionnaires d'actifs à atteindre leurs objectifs et à trouver un meilleur équilibre entre des éléments tels que le profit et la disponibilité, qui sont souvent en contradiction les uns avec les autres.
L'un des plus gros problèmes avec PdM est qu'il faut beaucoup de temps pour évaluer et mettre en place un calendrier. La maintenance prédictive est une tâche difficile qui nécessite beaucoup de formation à la fois sur la façon d'utiliser l'équipement et sur la façon de comprendre les analyses (ou les données).
Les entrepreneurs en surveillance de l'état sont des experts pour effectuer le travail et déterminer ce que cela signifie pour un bâtiment. Cependant, de nombreuses entreprises choisissent plutôt de former leurs employés actuels à l'analyse prédictive. La maintenance prédictive nécessite de dépenser de l'argent pour des outils et des systèmes de maintenance, ainsi que de l'argent pour former les employés à leur utilisation. Depuis l'avènement du cloud computing, ce coût a lentement diminué.
Qu'est-ce que la maintenance prédictive par exemple ?
Avec l'analyse prédictive, les actifs peuvent être vérifiés en permanence, ce qui donne des informations pouvant être utilisées pour établir un plan d'analyse pour chaque actif. Cette méthode permet de prolonger la durée de vie utile d'un actif tout en réduisant les coûts de son entretien chaque année.
Quels sont les trois types de maintenance prédictive ?
Les éléments suivants sont ;
- Maintenance corrective.
- Maintenance préventive.
- La maintenance est basée sur le risque.
- Maintenance conditionnelle.
- Entretien prédéterminé.
Qu'est-ce que la maintenance prédictive dans l'industrie ?
La maintenance prédictive (PdM) est un moyen d'économiser de l'argent sur les réparations d'urgence et les temps d'arrêt en déterminant quelles réparations pourraient devoir être effectuées à l'avenir. La connexion aux appareils et l'examen des données qu'ils envoient peuvent aider à comprendre pourquoi ils ne fonctionnent pas. L'analyse prédictive utilise des techniques de surveillance de l'état pour surveiller le bon fonctionnement d'une structure ou d'un équipement pendant son utilisation.
Que sont PM et CM en maintenance ?
La maintenance corrective (CM) est ce que les techniciens font pour résoudre les problèmes et remettre les outils et les machines en état de marche. Les tâches de maintenance corrective, en revanche, peuvent être planifiées ou réalisées sur place. Les tâches de maintenance prédictive se concentrent sur la prévention des pannes inattendues. Tous vos actifs et machines doivent faire l'objet d'une maintenance préventive (MP) régulière afin d'éviter les temps d'arrêt imprévus coûteux causés par une défaillance inattendue de l'équipement.
Quelles sont les 5 stratégies de maintenance ?
Il existe cinq façons principales d'effectuer la maintenance, et chacune a ses propres avantages et inconvénients : planifiée (ou préventive), réactive, prédictive, basée sur les conditions et basée sur la fiabilité.
Conclusion
Avec la maintenance prédictive, les réparations peuvent être effectuées aussi rarement que possible sans avoir à payer trop de maintenance préventive. Cela empêche la maintenance réactive non planifiée de se produire. Il est préférable de parler aux personnes qui ont fabriqué l'équipement et aux experts en surveillance de l'état pour déterminer la meilleure façon de procéder à la surveillance de l'état.
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Bibliographie
