Maintenance dans le monde numérique

Richard Chamberlain de Bosch Rexroth

Pour les fabricants opérant sur le marché mondial hautement concurrentiel d'aujourd'hui, les temps d'arrêt imprévus représentent un défi important, entraînant souvent des coûts plus élevés, des délais de commande non respectés et même des problèmes de réputation. Comme Richard Chamberlain de Bosch Rexroth l'explique, l'adoption d'une approche prédictive de la maintenance est essentielle pour maximiser le temps de disponibilité, et avec l'Industrie 4.0 qui transforme le paysage de la fabrication, le moment est venu pour les ingénieurs de conception de se tourner vers des solutions numériques pour réduire les temps d'arrêt des machines et garantir des niveaux d'efficacité constants.

Les temps d'arrêt liés à la maintenance constituant depuis longtemps des défis pour les fabricants, le processus de maintenance prédictive devient un outil utile pour réduire le risque d'arrêt coûteux des installations. Sur la base de la surveillance de l'état, les composants essentiels sont équipés de capteurs, chacun étant programmé avec des valeurs limites supérieure et inférieure pour les signaux et les alarmes des capteurs sur la base des instructions de fonctionnement et de l'expérience des valeurs passées. Dans la pratique, cela fournit des informations sur l'état de santé des machines et permet aux fabricants de prendre des décisions plus éclairées quant au moment de remplacer les composants des machines vitales - et d'éviter une panne complète de la machine.

Avec l'arrivée de l'Industrie 4.0, les dernières technologies font évoluer cette fonction de maintenance des équipements vers une véritable approche anticipative. En utilisant les données exploitées par des capteurs placés stratégiquement, de nouvelles solutions numériques - qui peuvent être facilement intégrées dans l'usine - génèrent des prédictions et des recommandations beaucoup plus fiables basées sur l'état et les connaissances des machines. Interprétant les données en temps réel, les solutions numériques facilitent la mise en œuvre de mesures de gestion anticipatives, réduisant à terme les temps d'arrêt.

Dans cet esprit, il ne suffit pas d'installer simplement les moyens par lesquels les mégadonnées peuvent être collectées; les ingénieurs concepteurs doivent combiner la puissance des solutions numériques avec celle de l'intelligence humaine.

Placer les données au cœur

Tout comme lorsqu'on examine les vastes possibilités de l'Industrie 4.0 dans son ensemble, un mouvement numérique ne peut pas à lui seul produire des résultats. Essentiellement, il doit être combiné avec l'intelligence – l'intelligence humaine. En pratique, pour rendre utiles les données captées par un réseau de capteurs, il faut les visualiser, les évaluer et les exploiter.

Une façon de le faire est d'utiliser ActiveCockpit, un outil développé par Bosch Rexroth qui simplifie la collecte, le traitement et la visualisation des données pertinentes d'une usine de fabrication. En traduisant des données complexes collectées à partir de machines vitales via des capteurs stratégiquement placés et en les présentant sous forme de visuels conviviaux en temps réel, une prise de décision plus rapide et plus précise peut avoir lieu dans l'atelier. Une fois installés, cela signifie que les systèmes et les processus peuvent être ajustés en fonction des résultats pour obtenir des résultats tangibles, immédiatement.

Pour y parvenir, des algorithmes et des modèles mathématiques sont constamment en jeu dans les coulisses. Ceux-ci ne sont pas seulement écrits pour tirer le meilleur parti des mégadonnées, mais sont combinés à une énorme puissance de calcul pour permettre au logiciel d'utiliser les données pour lui-même, en connectant les modèles, les voies et les prédictions à visualiser pour l'utilisation des personnes dans l'usine. Une fois appliqués, les changements peuvent être évalués pour faciliter l'amélioration continue grâce à l'apprentissage automatique.

Maintenance prédictive à l'ère de l'Industrie 4.0

Alors que la technologie évolue pour capitaliser sur la présence des mégadonnées et soutenir les fabricants dans leurs efforts pour maintenir une compétitivité maximale, les principaux moteurs des fabricants pour mettre en œuvre ces développements de l'Industrie 4.0 restent les mêmes :réduire les coûts, élever les niveaux de qualité et augmenter la production.

Dans l'usine, où les composants sont entièrement mis en réseau et connectés pour offrir un meilleur contrôle et une meilleure visibilité de leurs performances, cela peut se traduire par un programme d'indice de santé pour la maintenance prédictive. Essentiellement, cela permet de remplacer les composants au moment le plus optimal, en tenant compte de facteurs tels que la santé des actifs, ainsi que l'impact sur l'usine connectée au sens large, de sorte qu'un flux d'opérations fluide et efficace soit toujours maintenu.

L'un des principaux avantages de cette approche est la précision de la recherche de pannes et la capacité de prédiction. Statistiquement, dans un cas donné, détecter un défaut par hasard n'a qu'une probabilité de 13 %, chiffre qui passe à 43 % avec un contrôle humain expert. Ajoutez à cela l'apprentissage automatique et la détection des pannes s'accélère à 95 %.

Le système ODiN de Rexroth, qui intègre des algorithmes d'auto-apprentissage et un logiciel de maintenance prédictive, est une solution pratique capable de fournir un indice de santé des machines connectées. Fournissant une indication de l'état de la machine, les fabricants disposent des informations dont ils ont besoin pour maintenir des niveaux de productivité constants et réduire les temps d'arrêt imprévus.

Adopter une approche globale

Pour maximiser l'impact de ces solutions numériques, il est essentiel que les ingénieurs concepteurs planifient avec précision la manière dont l'Industrie 4.0 doit être intégrée à leur installation. Ici, qu'une installation choisisse d'adopter une approche incrémentielle ou opte pour une refonte numérique complète, il est important de se rappeler que les technologies numériques sont hautement évolutives et peuvent s'adapter même aux environnements de production les plus complexes.

Même les machines existantes, qui sont peut-être les plus sujettes à une usure élevée des composants ou à des pannes inattendues, peuvent être alignées sur l'avenir numérique en adaptant l'équipement pour accueillir des capteurs, des commandes et des entraînements intelligents pour former la base d'une analyse prédictive complète. Une fois connecté à un système de bout en bout, le processus de maintenance prédictive via l'apprentissage automatique est parfaitement facilité.

Travailler avec un fournisseur tel que Bosch Rexroth facilite ces transitions, en prenant en charge chaque phase de la transformation numérique, de la planification à la mise en œuvre. Ainsi, alors que l'exploitation et la visualisation des données poussent les logiciels à devenir plus intelligents et les usines plus intelligentes, cela facilite également une approche véritablement proactive de la maintenance, aidant les opérations à fonctionner plus efficacement pour fournir des niveaux de qualité et de sortie plus cohérents - maximisant finalement la rentabilité et la compétitivité dans le monde d'aujourd'hui. -changer le marché mondial.

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L'auteur de ce blog est Richard Chamberlain de Bosch Rexroth