Message prédictif dans une bouteille :une approche moderne d'un processus séculaire

L'art de fabriquer de l'alcool remonte à une époque bien antérieure à 7000 avant notre ère, où les fruits et les céréales étaient fermentés pour la consommation personnelle et le plaisir. Cependant, à l'ère moderne, ce même processus est industrialisé pour la production de grandes quantités et la distribution mondiale, ce qui le rend plus proche de la fabrication chimique précise qu'un passe-temps du week-end.

Les machines utilisées pour la fermentation, les tests, le vieillissement, l'embouteillage, l'emballage puis la distribution signifient que l'industrie de l'alcool est parfaitement positionnée pour entreprendre la révolution de la maintenance prédictive (PdM) en ligne, garantissant que la qualité et la quantité suivent les exigences de votre marque.

Les distilleries et les brasseries sont grandes, complexes et énergivores. Ils exécutent des processus où des problèmes d'équipement apparemment mineurs peuvent entraîner des problèmes majeurs de qualité des produits.

Ils fonctionnent également 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 et les temps d'arrêt peuvent généralement coûter jusqu'à 40 000 $ de l'heure en perte de production. La maintenance prédictive peut surmonter ces défis. Cela peut réduire les temps d'arrêt et les coûts de maintenance. Cela peut également contribuer à optimiser les performances de production, à préserver la qualité des produits et à réduire les factures énergétiques. L'impact potentiel sur la rentabilité est énorme.

La maintenance prédictive peut sembler être un sujet de niche lorsque vous avez des entrepôts pleins de vieillissement et en attente de maturation, cependant, les propriétaires de distillerie ne doivent pas sous-estimer la grande différence que la maintenance prédictive pourrait faire pour leurs entreprises. L'introduction d'un programme de maintenance prédictive peut apporter une contribution majeure à la rentabilité, comme le découvrent déjà des entreprises de nombreux autres secteurs industriels.

En outre, les exploitants de distilleries et de brasseries sont confrontés aux mêmes défis démographiques que les entreprises des économies vieillissantes du monde développé, 70 % des travailleurs expérimentés devant prendre leur retraite dans les 15 prochaines années.

Les entreprises doivent trouver des moyens d'éviter que toute cette expertise ne soit perdue pour l'entreprise. L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle intégrés dans les derniers systèmes automatisés peuvent aider à contrer l'évolution des pénuries de compétences.

Ce qui est différent que peut apporter la maintenance prédictive ?

La maintenance prédictive s'appuie sur la surveillance de l'état des machines pour identifier beaucoup plus tôt quand quelque chose ne va pas. Cela permet aux ingénieurs de résoudre les problèmes avant qu'ils ne provoquent une panne qui aurait un impact sur les performances ou perturberait la production. Alors, quelle différence cela pourrait-il faire dans une distillerie ou une brasserie ?

Prenons une simple défaillance de roulement comme exemple courant de ce qui peut mal tourner. Les fabricants donnent une durée de vie utile prévue pour chaque roulement, mais les estimations suggèrent que moins de 10 % des roulements atteignent cette limite avant de tomber en panne. Cela signifie que plus de neuf défaillances de roulements sur dix sont prématurées. En d'autres termes, ils ne peuvent être évités qu'avec les bons systèmes de surveillance de l'état en place pour avertir lorsqu'une panne est imminente.

Dans une industrie où des milliers de roulements peuvent être installés sur un seul site et où les temps d'arrêt imprévus dus à une panne de machine coûtent généralement 40 000 $ par heure en perte de production, il est facile de voir comment la prévention de ces pannes peut avoir un impact sur la rentabilité.

En plus de réduire les temps d'arrêt jusqu'à 50 %, les autres avantages de la maintenance prédictive incluent des coûts de main-d'œuvre réduits, une gestion optimisée des pièces de rechange et la prévention de tout dommage secondaire à la distillerie ou à la brasserie ou à la qualité du produit.

Les solutions modernes promettent un retour sur investissement convaincant

Les systèmes de maintenance prédictive exigent une surveillance efficace de l'état - en surveillant les changements de comportement de la machine qui pourraient être le signe d'un problème.

Auparavant, cela signifiait que les experts en données devaient surveiller et analyser laborieusement les données provenant de machines individuelles. Mais les derniers systèmes automatisés utilisent des algorithmes avancés d'apprentissage automatique pour fournir une surveillance de l'état sans nécessiter d'intervention humaine.

Ces solutions de surveillance automatisée des conditions sont également basées sur le cloud et facilement évolutives, ce qui facilite leur test sur quelques machines pour commencer, avant de les déployer de manière transparente sur l'ensemble de l'opération.

Ce modèle de prestation de logiciel en tant que service (SaaS) basé sur le cloud signifie que le prix par machine diminue généralement fortement à mesure que le nombre de machines couvertes par le déploiement de la maintenance prédictive augmente.

En réduisant considérablement l'investissement, le temps et les efforts nécessaires pour mettre en œuvre la surveillance des conditions, la nouvelle génération de solutions intelligentes a fortement modifié l'équation du retour sur investissement (ROI) en faveur de la maintenance prédictive.

Par exemple, l'expérience montre que les clients de Senseye peuvent s'attendre à récupérer le coût de leurs abonnements entre cinq et dix fois au cours de la seule première année, plus :

• Réduction des coûts de maintenance de 10 à 40 %
• 30 à 50 % de réduction des temps d'arrêt
• 45 à 55 % de productivité en plus
• Augmentation de 85 % de la précision de la maintenance

La solution de maintenance prédictive basée sur le cloud Senseye PdM prend les données des capteurs existants autour d'un site et les transforme en informations sur l'état des machines qu'elle surveille. Les utilisateurs existants comprennent des entreprises de premier ordre dans les secteurs de la fabrication, de l'industrie lourde, de l'automobile et des produits de grande consommation, qui bénéficient généralement d'une réduction de 50 % des temps d'arrêt imprévus.

Le système est conçu pour commencer à apprendre dès le premier jour et commence à fournir des informations utiles en aussi peu que 14 jours. Les opérateurs peuvent amorcer le système à l'avance avec des informations utiles - telles que les données enregistrées au cours de la période précédant les pannes précédentes, par exemple - mais les algorithmes sont conçus pour recommencer à zéro si nécessaire.

Alors que la plupart des systèmes de surveillance d'état se concentrent sur des concepts abstraits de « santé de la machine », Senseye PdM apprend rapidement à diriger l'attention de l'opérateur sur ses priorités de maintenance les plus urgentes à l'aide d'un indice d'attention.

Chaque fois que Senseye PdM déclenche une alerte, l'opérateur peut indiquer d'une simple pression sur un bouton si cette alerte est utile ou non. Cela apprend progressivement au système à diriger l'attention de l'opérateur vers les tendances ou les événements les plus importants, plutôt que de les bombarder d'alertes de bas niveau provenant de toutes les directions. Ceci est particulièrement utile dans les déploiements majeurs qui peuvent couvrir des centaines voire des milliers d'actifs.

Alors que Senseye PdM commence à fournir un support efficace immédiatement, l'objectif final est d'atteindre le point où il peut fournir des prévisions précises de la durée de vie utile restante (RUL) de chaque actif - une technique connue sous le nom de pronostics. C'est comme avoir un opérateur expérimenté sous la main qui sait quand une pompe cliquetante nécessite une attention immédiate et quand elle peut être laissée en toute sécurité jusqu'au prochain arrêt prévu.

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