Maintenance prédictive IoT : Prolonger la durée de vie des équipements industriels et réduire les coûts

La maintenance prédictive IoT utilise les données collectées à partir de capteurs et d’autres dispositifs IoT pour prédire le moment où l’équipement pourrait connaître un temps d’arrêt. Cela permet une maintenance proactive, qui contribue à réduire le risque de temps d’arrêt. Il s’agit d’une combinaison de l’internet des objets (IoT) et de l’analyse avancée, ainsi que de l’apprentissage automatique.

La maintenance prédictive de l’IoT profite à quelques industries, telles que l’industrie manufacturière, les sciences de la vie, le pétrole et le gaz.

Les éléments clés de la maintenance prédictive IoT comprennent la collecte de données sur les performances de l’équipement, la température et d’autres paramètres. Elle envoie également des données au cloud en utilisant des capteurs, l’apprentissage automatique et l’analyse avancée pour lire les données, identifier les modèles et les anomalies, traiter de grandes quantités de données et fournir aux équipes de maintenance des informations en temps réel qui permettent une maintenance prédictive.

Les dispositifs IoT fonctionnent en collectant et en transférant des informations en temps réel sur les équipements et les machines. Ces données sont utilisées pour déterminer si les articles sont sur le point de rencontrer des problèmes et, par conséquent, pour assurer une maintenance proactive afin de réduire les temps d’arrêt. L’IoT collecte des informations telles que la température, les vibrations, la pression, les schémas d’utilisation et les données des capteurs. Les informations sont ensuite transmises à un serveur centralisé ou à un nuage, où l’apprentissage automatique et les modèles prédictifs sont utilisés pour analyser les informations. Les algorithmes déterminent et identifient les anomalies, ce qui permet ensuite de prédire les menaces ou les pannes d’équipement.

L’IoT permet de planifier efficacement les tâches de maintenance, ce qui contribue à réduire les temps d’arrêt. Il analyse les données en temps réel afin que les équipes de maintenance identifient les défaillances avant qu’elles ne se produisent, optimisent les routines de maintenance et programment les opérations de maintenance à des moments optimaux.

L’utilisation de l’IoT pour la maintenance préventive a changé la façon dont les industries gèrent le matériel. L’analyse des données et les capteurs IoT aident les entreprises à prédire quand leur équipement va tomber en panne et à prendre les mesures nécessaires pour éviter les temps d’arrêt. Examinons quelques-uns des meilleurs logiciels du marché pour utiliser au mieux l’IoT et la maintenance prédictive :

• SAP IoT utilise l’apprentissage automatique et l’IoT pour prédire les défaillances des équipements et trouver des facilitateurs. Les entreprises sont ainsi assurées de prendre les mesures nécessaires pour éviter les temps d’arrêt.
• Microsoft Azure IoT est un système basé sur le cloud qui utilise l’apprentissage automatique et l’IoT pour prédire les défaillances des équipements et ainsi éviter les temps d’arrêt.
• Timly propose des traceurs GPS qui fournissent des données pour une planification proactive de la maintenance. Associé à d’autres fonctionnalitésdu logiciel de suivi des actifs, il optimise l’utilisation des équipements en collectant et en analysant les données relatives à l’utilisation des actifs, à l’historique de la maintenance et aux performances.

Quels sont les capteurs nécessaires à la maintenance prédictive basée sur l’IoT ?

Le choix des bons capteurs est crucial pour obtenir des prévisions précises et opportunes dans le cadre de la maintenance prédictive. Examinons quelques-unes des technologies et des capteurs utilisés dans ce domaine :

• Les capteurs de température sont utilisés pour mesurer les fluctuations de température.
• Les capteurs de vibration aident à déterminer les changements dans le modèle de vibration, ce qui peut fournir des informations sur l’usure d’un bien.
• Les capteurs acoustiques, qui fournissent des informations sur les ondes sonores émises par la machine.
• Capteurs de pression qui surveillent les variations de pression dans un bien.
• Capteurs à ultrasons qui utilisent la haute fréquence pour détecter les changements dans les performances de l’équipement.
• Les capteurs infrarouges permettent de lire les changements de température dans l’équipement.
• Les capteurs optiques surveillent les changements dans les performances de l’équipement.
• Les capteurs RFID permettent de suivre les mouvements, l’état et l’emplacement des équipements.

Les bons capteurs pour la maintenance prédictive basée sur l’IoT assurent la précision des données, la détection des défaillances potentielles, la diminution des temps d’arrêt des équipements, l’amélioration de la phase du cycle de vie de la gestion des actifs et l’efficacité opérationnelle globale.

La maintenance prédictive IoT utilise des algorithmes d’apprentissage automatique. Elle étudie les données provenant des capteurs et des équipements, puis effectue une analyse prédictive pour déterminer les menaces et les défaillances potentielles. Examinons le processus d’intégration qui utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour collecter les données des capteurs de l’équipement, nettoyer et prétraiter les données (en éliminant le bruit), extraire les caractéristiques pertinentes, former des modèles d’apprentissage automatique à l’aide de données étiquetées et non étiquetées, et enfin surveiller les performances de l’équipement.

Les types d’algorithmes utilisés sont la régression linéaire qui prédit la température ou la pression, l’arbre de décision qui détermine si un équipement va tomber en panne, le regroupement par k-means qui identifie des modèles dans les données des capteurs et les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) qui analysent les images et les données des capteurs.

Avantages de l’apprentissage automatique dans la maintenance prédictive à l’aide de l’IoT

L’apprentissage automatique dans la maintenance prédictive, combiné aux technologies IoT, offre des avantages significatifs dans l’identification des défaillances et la prévention des pannes majeures. Les avantages de l’utilisation de l’apprentissage automatique pour la maintenance prédictive comprennent l’analyse de grandes quantités de données, la détection des anomalies et la prévision des défaillances, la programmation de la maintenance pendant les temps d’arrêt planifiés, la possibilité pour les équipes de maintenance de réagir rapidement aux problèmes avant qu’ils ne deviennent majeurs, l’amélioration de la productivité globale et la réduction du risque de perte.

Voici les étapes de la planification et du déploiement d’un système de maintenance prédictive IoT :

• Définir la proposition de valeur de la maintenance prédictive de l’IoT
• Déterminer quels sont les actifs essentiels à l’activité de l’entreprise
• Élaborer un plan de mise en œuvre de la maintenance prédictive de l’IoT
• Déterminer les méthodes de collecte des données

Pour choisir la bonne technologie et le bon partenaire en vue d’une mise en œuvre réussie, vous devrez sélectionner les appareils, les capteurs et les logiciels IoT les plus appropriés. En outre, il est essentiel de choisir le bon fournisseur et la plateforme IoT qui peut s’intégrer aux systèmes existants.

Les meilleures pratiques pour intégrer l’IoT aux systèmes existants comprennent leur intégration à des systèmes tels que l’ERP, le CRM et le CMMS, l’utilisation d’API et de SDK et la mise en œuvre de l’analyse des données et de l’apprentissage automatique.

Pour répondre aux problèmes de sécurité courants et les atténuer, vous devrez identifier les risques potentiels et les vulnérabilités du système IoT, mettre en œuvre des mesures de sécurité telles que des pare-feu et des cryptages, et surveiller et maintenir en permanence la sécurité du système IoT.

La maintenance prédictive peut prolonger la durée de vie des machines et prolonger la durée de vie des équipements en réduisant les temps d’arrêt des équipements. En utilisant la technologie de l’internet industriel des objets (IIoT), les industries sont en mesure de surveiller les performances en temps réel, de détecter les anomalies et de programmer la maintenance avant qu’il n’y ait une défaillance.

Voici les industries qui utilisent la maintenance prédictive et leurs cas d’utilisation typiques :

• Fabrication: Contrôler les performances des équipements, détecter les anomalies et programmer la maintenance.
• Soins de santé : Surveiller l’équipement médical, détecter les défaillances potentielles et programmer les réparations.
• Automobile : Contrôler les performances du véhicule, détecter les problèmes potentiels et programmer les réparations.
• Énergies renouvelables : Surveillance des éoliennes, des panneaux solaires et d’autres équipements.

Fabrication

Dans l’industrie manufacturière, la maintenance prédictive IoT transforme la surveillance et l’analyse en temps réel des performances des équipements. Cela permet de réduire les temps d’arrêt et d’augmenter l’efficacité globale. Ses avantages comprennent la réduction des temps d’arrêt, l’augmentation de l’efficacité, l’allongement de la durée de vie des équipements et la possibilité pour les fabricants d’identifier et de traiter les problèmes de qualité susceptibles d’affecter le produit final.

Santé

Dans le secteur de la santé, la maintenance prédictive IoT permet un suivi en temps réel et contribue à réduire les temps d’arrêt des équipements et à améliorer les soins aux patients. Les avantages de l’utilisation de la maintenance prédictive IoT dans le secteur de la santé comprennent la réduction des temps d’arrêt des machines médicales, ce qui réduit le besoin de réparations coûteuses. Elle améliore également l’analyse des données qui aide les prestataires de soins de santé à optimiser les calendriers de maintenance.

Secteur Automobile

Le secteur automobile utilise la surveillance et l’analyse en temps réel pour améliorer l’automatisation. Cette approche permet d’améliorer la fiabilité des véhicules, de réduire les temps d’arrêt et d’améliorer l’efficacité globale, tout en identifiant les problèmes potentiels et en améliorant l’expérience de conduite et les performances du véhicule.

Les énergies renouvelables

La maintenance prédictive IoT modifie le fonctionnement des énergies renouvelables en permettant une surveillance en temps réel. Cela permet une maintenance proactive, réduisant les temps d’arrêt et améliorant l’efficacité globale. Parmi les avantages de la maintenance prédictive de l’IoT, citons l’augmentation de la production d’énergie, la réduction des temps d’arrêt, les économies réalisées grâce à la prévention des pannes d’équipement et l’amélioration de la stabilité du réseau grâce à l’optimisation de la maintenance.

L’internet des objets n’est pas exempt de défis et de lacunes en matière de maintenance prédictive. Tout d’abord, il fournit d’énormes quantités de données, ce qui est stimulant mais peut aussi être assez écrasant. L’hétérogénéité des appareils soulève des questions quant à leur compatibilité. Enfin, la précision et la fiabilité des capteurs, ainsi que la connectivité et la sécurité des réseaux, sont loin d’être parfaites à l’heure actuelle.

Pour relever ces défis, il est important de mettre en œuvre une stratégie solide de gestion des données, de normaliser les protocoles de communication des appareils, de sélectionner des capteurs de haute qualité pour des applications spécifiques et de mettre en œuvre des mesures solides de sécurité du réseau.

Pour améliorer et adapter en permanence les stratégies de maintenance prédictive de l’IoT, il est essentiel de surveiller et d’analyser les données, de mettre en œuvre une approche interactive de la maintenance, de se tenir informé des nouvelles technologies et de collaborer avec des experts de l’IoT au sujet de la maintenance prédictive et de tout autre domaine pertinent.