Transformer la maintenance avec les capteurs IoT : l'excellence prédictive

La maintenance change. Rapidement.

La maintenance prédictive évolue presque heure par heure.

Comme le reste du monde, la maintenance devient connectée et interconnectée tout à la fois. Les capteurs se déploient loin et large à travers le paysage industriel à un rythme effréné.

Volts, ampères, zéros et uns circulent dans les deux sens à travers des millions et billions de câbles et connexions sans fil — délivrant données, information et valeur aux organisations modernes qui exigent l'excellence opérationnelle.

L'internet des objets (IoT) s'est maintenant industrialisé (IIoT) et entraîne la 4^e révolution industrielle — l'industrie 4.0 — sous nos yeux.

L'Internet des Objets est une vision où chaque objet dans le monde a le potentiel de se connecter à l'internet et de fournir ses données afin de dériver des insights actionnables par lui-même ou à travers d'autres objets connectés. Enterprise IoT: A Definitive Handbook par N. Balani

La maintenance traditionnelle évolue vers des stratégies informées, pilotées par les données, numériques et dynamiques où des décisions intelligentes sont prises sur la santé et la performance des actifs — pas seulement sur des suppositions, des hypothèses ou des recommandations fournisseurs.

Les données critiques d'actifs sont envoyées vers des algorithmes d'apprentissage automatique, des modèles prédictifs et des logiciels cloud, qui automatisent le processus de prise de décision intelligente et qui, ultimement, améliorent vos chances de haute fiabilité et disponibilité d'actifs.

Et les capteurs IoT sont la clé de cette intelligence.

L'intelligence de maintenance est à la portée de votre organisation.

Par où commencer avec l'IIoT ?

Que vous soyez un petit fabricant d'une bière artisanale populaire ou une usine pétrochimique multinationale, les capteurs IoT et la maintenance prédictive (PdM) sont maintenant accessibles. Ils ne sont plus l'apanage des grandes corporations mondiales riches en liquidités.

Le matériel et le logiciel sont abordables et accessibles à tous.

Si vous êtes une organisation intensive en actifs qui recherche une prise de décision intelligente et une analyse de données en temps réel, alors lancez-vous dans ce voyage vers la maintenance prédictive. L'avantage concurrentiel sera le vôtre. McKinsey* affirme qu'en 2025, l'impact économique positif de l'IoT sur les usines US sera entre 1,2 et 3,7 billions de dollars.

Et c'est difficile à ignorer.

La montée constante de la « maintenance prédictive » dans Google Trends.

La maintenance prédictive — aussi appelée surveillance d'état — a certaines techniques et technologies clés qui permettent l'analyse en temps réel de la santé et de l'état des actifs. Elles peuvent détecter et diagnostiquer les problèmes imminents d'actifs et d'équipements pour votre organisation, fournissant des insights actionnables et un pronostic sur la durée de vie utile restante du système, de l'actif ou du composant.

Et vous savez ce que ça veut dire ?

Vous l'avez !

Les objectifs centraux de la délivrance de valeur dans la gestion d'actifs : réduire les risques et coûts organisationnels et augmenter la performance des actifs.

Les Technologies et Capteurs Clés de la Maintenance Prédictive IoT

Il y a 5 technologies clés dans la maintenance prédictive.

Bien que ces technologies proactives aient différents types de capteurs et dispositifs de surveillance en temps réel, elles se prêtent toutes à l'IIoT et l'Industrie 4.0 et à la marche inévitable vers un monde numérique et interconnecté.

Analyse vibratoire

Cette technologie est le meilleur tout-terrain. Elle couvre beaucoup de problèmes d'actifs potentiels et est la mieux adaptée aux équipements rotatifs.

Vous en avez probablement beaucoup de ceux-là, non ?

C'est une technologie PdM mature qui utilise un capteur accéléromètre pour mesurer les niveaux de vibration d'un actif. Le capteur peut renvoyer les signaux vers les serveurs via câbles filaires, ou sans fil via réseaux cellulaires ou Wi-Fi.

La sévérité de la vibration est mise en tendance et peut changer dans le temps.

Quand les niveaux de vibration augmentent et franchissent des niveaux d'alarme préétablis, cela indique souvent une détérioration de l'actif ou du composant.

Et de graves conséquences peuvent suivre sans intervention de maintenance.

Défauts courants détectables par analyse vibratoire :

• Déséquilibre
• Désalignement
• Résonance
• Usure de roulement
• Dommages aux dents d'engrenage
• Cavitation

Mais la liste complète peut être longue.

Source : www.emerson.com

Cette phase initiale est la phase de détection. Tout est question d'obtenir une alerte précoce de la technologie. Les algorithmes logiciels aideront ensuite à identifier le mode de défaillance spécifique car chacun aura sa propre signature vibratoire ou fréquence unique — c'est la phase de diagnostic. Les modèles prédictifs aideront ensuite dans la phase de pronostic. C'est pour déterminer la durée de vie utile restante du composant.

Thermographie infrarouge

L'imagerie thermique tire parti de l'électronique de caméra avancée pour « voir » et mesurer les longueurs d'onde plus longues du spectre électromagnétique. C'est là qu'on peut « voir » la chaleur ou l'énergie thermique émise par tout type d'objet. Dans votre organisation, cela pourrait être une pompe, un moteur, une cuve, une chaudière, un bâtiment, un réservoir, un moteur, ou n'importe quoi !

Les changements de température sont souvent un indicateur particulièrement bon de défaillance imminente ou de processus défaillant.

La thermographie infrarouge peut détecter une gamme de problèmes et modes de défaillance, notamment :

• Défaillances de câbles/isolations électriques
• Connexions et jonctions électriques desserrées
• Échappement de gaz
• Charges déséquilibrées
• Surchauffe de collecteurs
• Isolation endommagée ou manquante
• Réfractaires usés
• Roulements usés
• Désalignement d'accouplement

Source : www.novatestpro.com

Bien qu'elle ait été une option PdM coûteuse, elle est maintenant abordable, plus compacte et plus facile à utiliser. La connectivité à l'IIoT est maintenant facile à atteindre ainsi que la surveillance constante en ligne d'une gamme de systèmes et actifs industriels.

Analyse d'huile

Outre son utilisation pour la graisse, cette technologie PdM est principalement utilisée pour évaluer l'état de l'huile lubrifiante, les contaminants externes, et les particules d'usure des composants internes.

Ces trois domaines peuvent nécessiter des capteurs séparés ou partiellement intégrés, mais surveiller l'état de l'huile peut faire la différence entre temps d'arrêt étendu et pleine production sur les systèmes critiques.

Les lubrifiants sont le sang vital des actifs rotatifs, et quand le sang tourne mal… l'actif ne sera pas loin derrière.

Source : www.ph.parker.com

L'analyse d'huile peut mettre en évidence de nombreux modes de défaillance, dont :

• Roulements usés
• Dommages aux dents d'engrenage
• Additifs de lubrifiant épuisés
• Faible viscosité d'huile
• Intrusion de carburant
• Vernissage
• Intrusion de saleté
• Contamination par l'eau

Il existe plusieurs types de capteurs d'analyse d'huile en ligne que votre organisation peut utiliser pour développer son approche IoT. Ceux-ci incluent les capteurs de santé d'huile, les capteurs visible-proche infrarouge, et les détecteurs de particules optiques.

Rappelez-vous, l'huile est le sang vital.

Prenez-en soin.

Analyse de signature de courant moteur

L'ASCM (MCSA) est principalement axée sur la surveillance de la santé et de l'état des moteurs à induction AC.

Mais étant donné que ces actifs sont si abondants et omniprésents dans toutes les industries, il y a une valeur inhérente à assurer leur fiabilité et disponibilité.

S'ils ne tournent pas, alors les roues de l'industrie ne tournent pas.

Pour les ingénieurs, la reconnaissance des signatures de défaut de courant moteur nécessiterait un degré considérable d'expertise et d'expérience, mais les outils MCSA modernes s'en chargent. Le système en ligne délivre une interprétation automatisée en utilisant de puissants algorithmes d'intelligence artificielle qui détectent et diagnostiquent la défaillance imminente dans les moteurs à induction AC et les pompes. www.semioticlabs.com

L'ASCM utilise les mesures de courant (et tension) du moteur pour détecter une gamme de modes de défaillance ou défauts dans la tension d'alimentation, et les composants du moteur tels que le stator, le rotor, et la boîte de bornes.

Source : www.signaguard.com

Ultrasons

Cette technologie peut détecter les émissions d'ultrasons aéroportées et structurelles. Ce sont des sons non audibles par l'humain et couramment trouvés au-dessus de 20 kHz en fréquence. Grâce à l'électronique avancée, ces sons peuvent être hétérodynés et rendus audibles à l'humain, nous permettant d'entendre friction mécanique, turbulence et impacts.

Les ultrasons ont une gamme d'applications et peuvent détecter de nombreux modes de défaillance, dont :

• Couronne et amorçage électriques
• Détection de fuites
• Vannes défectueuses
• Claquage de contacts électriques
• Roulements usés
• Défauts de dents d'engrenage
• Manque de lubrification
• Purgeurs de vapeur défectueux

Source : www.uesystems.com

C'est très bien adapté pour la détection de défauts à stade précoce dans les roulements à éléments roulants.

En termes d'applications IIoT dans l'industrie, les capteurs ultrasons les plus courants sont utilisés pour détecter les défauts structurels. Cela signifie qu'ils sont le plus souvent utilisés pour détecter les problèmes de roulements courants : pistes endommagées, billes ou rouleaux défectueux, manque de lubrification, et fatigue.

Cette vue d'ensemble des technologies et capteurs clés de maintenance prédictive IIoT nous a montré qu'il y a plusieurs options pour donner à nos organisations un avantage concurrentiel dans un paysage de maintenance en rapide évolution.

Si nous voulons prendre des décisions pilotées par les données et intelligentes sur nos interventions de maintenance, alors nous le pouvons !

La connectivité et l'avenir de la maintenance prédictive sont à notre portée.

À lire ensuite : Guide complet de l'IIoT dans la maintenance

* https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/the-internet-of-things-the-value-of-digitizing-the-physical-world#