IoT pour la maintenance prédictive

Ou plutôt comment l'Industriel L'Internet des objets aide à la maintenance prédictive (maintenir une machine avant qu'elle ne tombe en panne et ne provoque des temps d'arrêt).

Ce n'est un secret pour personne que la maintenance prédictive est un sujet délicat. L'idée de pouvoir entretenir vos machines, juste avant qu'elles ne soient sur le point de tomber en panne, représente un cas idéal pour plusieurs raisons :

• Pas besoin de tenir un inventaire des pièces de rechange
• Vous évitez de trop entretenir votre équipement (coûteux)
• Vous évitez les pannes et avez une bonne idée de l'état exact de la machine

Habituellement, un fabricant spécifie un temps moyen entre les pannes (MTBF) ou un temps moyen jusqu'à la panne (MTTF). Bien qu'ils semblent similaires, il existe une distinction en ce sens que le MTTF est généralement utilisé pour mesurer les systèmes non réparables. La maintenance sera effectuée périodiquement à des moments inférieurs au temps moyen entre les pannes. Statistiquement, cela devrait garantir qu'une panne ne se produise "jamais" car vous maintenez et "réinitialisez" toujours la période MTBF, malheureusement cela ne fonctionne pas vraiment comme ça dans le monde réel.

La maintenance prédictive peut être aussi simple qu'un opérateur qualifié entendant quelque chose de différent à propos de la machine qu'il utilise au quotidien, mais lorsque nous en parlons dans le contexte de l'IdO industriel. Nous parlons d'utiliser une surveillance constante et in situ de nombreuses variables telles que les vibrations, la température, la pression, le courant, etc. selon la situation - on les appelle des indicateurs d'état. La surveillance in situ consiste généralement en de petits dispositifs de détection et de traitement à faible coût avec des connexions à Internet – en diffusant des données dans le cloud.

La beauté de l'IIoT est que nous pouvons surveiller ces paramètres complexes à moindre coût et facilement - sans nécessiter d'inspection manuelle.

Nous pouvons donc surveiller les choses facilement, mais qu'est-ce que cela signifie vraiment ? Avec des pronostics avancés (déterminer quand les machines tomberont en panne avant qu'elles ne le fassent, en fonction de leurs indicateurs d'utilisation et d'état), nous pouvons nous éloigner de la simple maintenance basée sur MTBF / MTTF. Cela signifie potentiellement économiser de l'argent (le fabricant sera conservateur et penchera pour une maintenance excessive) mais surtout disposer d'informations de meilleure qualité sur ce qui doit être entretenu et pourquoi.

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