Avion, soigne-toi :le banc d'essai de l'efficacité des actifs

Lors d'un récent voyage de retour d'une réunion d'affaires à Washington DC, j'ai ressenti la frustration (trop fréquente) d'avoir mon vol retardé. Après avoir embarqué à bord du vol et s'être assis à la porte pendant près d'une heure, le pilote a annoncé que nous serions cloués au sol pendant au moins deux heures de plus. Il a été découvert - lors de la préparation du décollage - qu'un élément clé du train d'atterrissage de l'avion fonctionnait mal et que son remplacement devait être expédié.

Alors que j'étais assis à la porte d'embarquement avec mes compagnons de voyage capricieux, je n'ai pas pu m'empêcher de penser à la façon dont la maintenance prédictive aurait pu jouer un rôle clé dans la prévention de cette situation.

En fait, un cas d'utilisation de maintenance prédictive de train d'atterrissage d'avion est la première démonstration de l'Asset Efficiency Testbed, la dernière innovation de l'Internet des objets de l'Industrial Internet Consortium. Infosys dirige le développement du banc d'essai Asset Efficiency, avec le soutien des partenaires internationaux Bosch, Intel et PTC*.

OK, je me rends compte que « l'efficacité des actifs » pourrait ressembler à quelque chose qu'un vendeur de fonds communs de placement vous vendrait. Cependant, dans ce cas, il s'agit d'une opportunité technologique passionnante qui promet d'économiser des temps d'arrêt, des dollars et même des vies considérables. Il s'agit d'une grande nouvelle pour les fabricants de haute technologie en particulier, et pour à peu près toute entreprise soucieuse de maximiser les performances de ses actifs d'infrastructure critiques.

« L'efficacité des actifs n'est pas un nouveau concept révolutionnaire, mais il est fortement sous-exploité. » Dr Richard Mark Soley, directeur exécutif de l'Industrial Internet Consortium Tweetez ceci

Efficacité des atouts :l'éléphant dans la pièce

L'efficacité des actifs n'est pas un nouveau concept révolutionnaire, mais il est fortement sous-exploité.

Les équipements et les processus du système devenant intelligents, pratiquement toutes les activités de l'entreprise industrielle, par exemple un avion, une usine ou un champ pétrolifère, génèrent des données. Si ces données sont surveillées et transformées en informations significatives, cela donne aux ingénieurs de maintenance la possibilité d'anticiper et de corriger avec précision les pannes. C'est une opportunité puissante pour maximiser les performances, économiser l'énergie, réduire les déchets, améliorer la qualité et augmenter les bénéfices. Et oui, parfois même sauver des vies.

Cependant, ce type de gestion intelligente n'est pas aussi universel dans l'entreprise industrielle qu'on pourrait s'y attendre. Une étude récente d'Infosys et de l'Institute for Industrial Management (FIR) de l'Université d'Aix-la-Chapelle a révélé que 85 % des entreprises de fabrication industrielle et de transformation en Chine, en France, en Allemagne, au Royaume-Uni et aux États-Unis sont conscientes de la nécessité d'améliorer l'efficacité des actifs. , mais seulement 15 % ont mis en œuvre des technologies de données machine pour ce faire.

(Note intéressante :la Chine est clairement le premier pays en matière d'adoption de stratégies d'efficacité des actifs, bien devant les États-Unis, l'Allemagne, la France et le Royaume-Uni.)

Alors pourquoi les fabricants ignorent-ils l'opportunité d'efficacité des actifs ? L'étude a révélé que les principaux défis incluent le manque d'instrumentation des actifs, l'absence d'analyse de données en temps réel, l'absence d'informations provenant des systèmes associés et le manque de concentration sur d'autres aspects de l'efficacité tels que l'énergie, l'utilisation, les opérations et la facilité d'entretien.

Attention à l'écart

Le banc d'essai de l'efficacité des actifs est conçu pour combler cette lacune, en utilisant une approche holistique intégrant des considérations opérationnelles, énergétiques, de maintenance, de service et d'information (voir graphique). Les fonctionnalités incluent :

• Surveillance des conditions : Mesure et suit les paramètres de santé clés des actifs et s'assure qu'ils se situent dans les plages autorisées.
• Analyse diagnostique  :un puissant moteur d'analyse analyse les données, les compare avec les données passées et associées dans leur contexte et identifie les anomalies.
• Pronostics : Les algorithmes prédisent la durée de vie utile restante des actifs ou des composants de l'actif.

* Ce sont les Efficacité des actifs partenaires de collaboration au banc d'essai :

• Infosys dirige l'effort, conçoit la solution, développe l'application, adapte les connaissances techniques avancées aux cas d'utilisation et fournit la plate-forme d'information Infosys (IIP) en tant que moteur d'analyse.
• Bosch fournit la technologie des capteurs, acquérant des données à la périphérie, assurant la gestion et l'évolutivité des appareils par la suite IoT Bosch. Le générateur de code Vorto permet la modélisation M2M.
• PTC  fournit la plate-forme d'activation des applications Thingworx (AEP), utilisée pour créer des tableaux de bord, des widgets et d'autres éléments d'interface utilisateur.
• Informations fournit la passerelle Moon Island utilisée pour l'agrégation de données à la périphérie, ainsi qu'une infrastructure horizontale en collaboration avec HP .