Un logiciel audio avancé pour prédire les dysfonctionnements des machines

Les opérateurs expérimentés peuvent facilement dire si la machine sur laquelle ils travaillent actuellement est confrontée à un dysfonctionnement simplement en écoutant les sons qu'elle émet. Un nouveau logiciel de son laisse espérer que, bientôt, tout le monde aura cette capacité.

En effet, des chercheurs financés par l'UE ont développé une technologie de pointe basée sur le système auditif humain. Cet outil peut analyser si la machinerie industrielle doit être entretenue grâce à une analyse solide.

C'est une très bonne nouvelle pour tous ceux qui souhaitent éliminer les risques d'indisponibilité et réduire les coûts de maintenance. Ils sont en fait très importants pour l'industrie car ces facteurs affectent la qualité et la productivité tout en diminuant les profits. La solution semble être facile à mettre en œuvre et simple à utiliser.

Le projet Horizon2020 neuronSW, financé par l'UE, a permis de développer une approche innovante et révolutionnaire pour prédire les dysfonctionnements mécaniques des machines industrielles.

Les chercheurs ont combiné l'apprentissage automatique, des algorithmes avancés et l'analyse du Big Data pour imiter le cortex auditif humain et permettre la détection et la prédiction précoces des pannes mécaniques. Le résultat est très prometteur

"La technologie s'appuie sur l'apprentissage automatique, le cloud et l'Internet des objets (IoT) pour fournir un service de détection qui émule l'intuition humaine sur le son", explique Jiří Čermák, responsable technique du partenaire du projet SME NeuronSW Ltd.

Qu'est-ce que la technologie Neuron Soundware ?

Grâce à la technologie de logiciel sonore Neuron (neuronSW), les fabricants peuvent effectuer des diagnostics audio intelligents et surveiller les éléments clés des machines par les sons qu'ils produisent.

« La plateforme matérielle et logicielle intégrée recueille automatiquement le son des machines en temps réel et évalue en continu l'état de santé des équipements. Cela fonctionne de la même manière que les opérateurs expérimentés qui utilisent leurs oreilles pour diagnostiquer les machines en panne », explique Čermák.

L'un des grands avantages du système est qu'il fonctionne à la fois en ligne et hors ligne et qu'il peut être intégré à des plates-formes IoT tierces ou à des logiciels existants.

"Les capteurs de son et de vibration (microphones) peuvent être installés rapidement et à moindre coût sur tous les types de machines, permettant aux actifs sans interface numérique ou exploités par des systèmes hérités d'être numérisés sans mises à niveau coûteuses."

Il n'y a presque aucune limite à l'application de la technologie de diagnostic audio, qui peut être utilisée pour tout ce qui a une partie mobile et produit du son.

"Cependant, il est plus logique de se concentrer d'abord sur les pièces critiques de la machinerie, les actifs coûteux, le contrôle de la qualité et les actifs situés dans des zones reculées difficiles d'accès", souligne Čermák.

Il poursuit :"Différentes industries ont coopéré avec NeuronSW pour créer des solutions pour les machines lourdes, y compris les moteurs de cogénération, les pompes à carburant automobiles, les éoliennes, les escaliers mécaniques, les systèmes de climatisation, l'assemblage de PC, le contrôle de la qualité des moteurs électriques et la maintenance prédictive des machines d'emballage."

Quel est l'avenir d'une fonctionnalité de maintenance prédictive du son ?

Selon le directeur des ventes de NeuronSW Ltd, Michal Bambušek, le projet s'est également concentré sur les plans marketing et les ventes.

"Nous avons établi de nouveaux contacts commerciaux importants qui nous ont aidés à découvrir de nouveaux domaines et utilisations de notre technologie, ce qui a contribué à l'améliorer et nous a permis de progresser."

"Nous avons formé le personnel de vente et identifié les marchés clés et les stratégies de mise sur le marché pour la technologie neuronSW et mené des études de cas pour la développer et l'adapter à différents domaines", déclare-t-il.

Les personnes et la machine tirent un avantage évident de la technologie développée grâce à cette initiative.

"Nous pensons qu'à l'avenir, la maintenance sonore prédictive deviendra une fonctionnalité standard de la plupart des machines avec des pièces mobiles, aidant ainsi les fabricants et les opérateurs.

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