Comment tirer profit d’une maintenance prédictive basée sur l’IoT industriel ?

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abdelkader-el-fayedh Tendances de l'IoT industriel , , , , ,

L’internet des objets ou IoT change beaucoup le monde dans lequel nous vivons, de la façon dont nous conduisons à la manière dont nous faisons les achats et même à l’énergie que nous fournissons à nos maisons. Et l’Internet des objets industriels (IIoT) constitue l’un des composant de l’IoT qui a révolutionné le secteur industriel.

Les fabricants ont eu recours à l’internet des objets industriels (IIoT) pour bénéficier des avantages éminents de la technologie comme l’amélioration de la productivité et la sécurité des travailleurs ou encore, l’amélioration de la gestion des stocks et le contrôle de la qualité.

L’un de ces avantages, la maintenance prédictive qui a pour objectif premier la prédiction d’une panne d’équipement mais également l’empêchement de l’occurrence de la panne en effectuant une maintenance.

Dans cet article, nous vous expliquerons comment une maintenance prédictive basée sur l’IoT contribue à optimiser le processus de fabrication.

Afin de pouvoir réaliser une maintenance prédictive basée sur l’IoT, il est nécessaire d’identifier d’abord les différentes variables qui interviennent dans le bon déroulement de votre machine comme la température ou l’alimentation. Une fois ces variables ont été reconnues, les machines sont équipées avec des capteurs pour rassembler les données de ces paramètres et les transmettre au Cloud pour les traiter. Cependant, les capteurs de données ne peuvent pas passer directement au Cloud et donc ils passent à travers des passerelles Feildbus.

Les passerelles Feildbus sont des dispositifs qui filtrent les données pour les passerelles Cloud afin de garantir une transmission sécurisée des données et de fournir une connectivité à travers divers protocoles qui autorisent la liaison entre plusieurs passerelles Feildbus.

Maintenance prédictive

Finalement, quand les données sont préparées, elles sont analysées à l’aide des algorithmes du machine learning (ML). Ces algorithmes sont appliqués pour révéler toute corrélation cachée et pour détecter les modèles de données anormaux. Des modèles prédictifs sont ainsi construits, formés et utilisés pour identifier si une défaillance imprévue s’est produite dans une machine, localiser les machines avec une capacité inférieure à la normale ou estimer la durée de vie utile restante d’une machine.

 
maintenance prédictive avec machine learning

Maintenance prédictive pour le transport intelligent :

Les systèmes de transport intelligents sont des applications avancés qui visent à innover les services liés aux différents mode de transport et la gestion du trafic et ils permettent aux différents utilisateurs d’être mieux informés comme ils assurent aussi un réseau de transport plus sécurisé, plus coordonné et plus intelligent. En connectant des périphériques IoT et en analysant des données, les systèmes de transport permettent l’augmentation de la sécurité ferroviaire à travers l’analyse des opérations en leur temps réel. Comme ils peuvent aussi gérer l’encombrement sur les systèmes de transport. En plus, la maintenance prédictive pour le transport intelligent améliore l’expérience des clients grâce à une meilleure collecte de tarifs. Aussi elle permet d’acquérir une meilleure compréhension des différents modèles d’achalandage.

 

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Maintenance prédictive pour l’industrie 4.0

La maintenance prédictive sert à habiliter les entreprises pour maximiser une vie utile de leurs machines en évitant les temps d’arrêt imprévus. À l’apparition de l’industrie 4.0, les usines sont désormais capables de livrer de nouvelles technologie pour surveiller et acquérir de profonde perspicacité sur les opérations en temps réel. Ce qui favorise par conséquent, la transformation d’une usine de fabrication typique en une usine intelligente. La maintenance prédictive utilise les données de différente sources comme les capteurs d’équipement, les systèmes de planification des ressources d’entreprise, les systèmes informatisés de gestion de la maintenance et les données de production.

Maintenance prédictive pour le secteur pétrolier et gazier

Les entreprises pétrolière et gazière bénéficient aussi de l’application de la maintenance prédictive.

L’inspection physique des équipements de production de pétrole et de gaz nécessite un personnel pour examiner les équipements dans des environnements dangereux. Alors que la maintenance prédictive basé sur l’IoT permet aux entreprises d’identifier les défaillances majeurs avant qu’elles ne se produisent.

Par exemple, les sociétés pétrolière et gazière en Tunisie peuvent se tourner vers le développement IoT pour déployer une solution de maintenance prédictive qui leur permet d’identifier la corrosion et les dommages causés aux pipelines.

La solution utilise les capteurs installés sur le pipeline pour mesurer le pH,la teneur en CO2 gazeux et aqueux de CO2 / H2S,ainsi que le diamètre intérieur et l’épaisseur du pipeline. La solution rapporte les données de capteurs en temps réel et les transmet au cloud afin qu’ils soient évaluées, analysées et prédites.

 

La maintenance prédictive ne substitue pas la méthode de gestion de maintenance la plus traditionnelle. Toutefois, il s’agit d’un ajout précieux à un programme de maintenance complet.  

La maintenance prédictive peut diminuer le nombre d’échec imprévu et fournit un outil de planification plus fiable, efficace et abordable à travers des capteurs et l’analyse des données (data analysis).

Une analyse cohérente de toutes ces données peut être un challenge, mais une analyse précise qui ajoute de la valeur au business. 

 
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