Analytique prédictive intégrée : transformer la maintenance en stratégies proactives et nouveaux modèles économiques

Les données IoT et capteurs rendues disponibles à distance via la connectivité sans fil peuvent être analysées pour rechercher des tendances et permettre une maintenance proactive.

Alors que nous sortons de la pandémie, les entreprises réalisent que beaucoup de leçons apprises devraient devenir des procédures opérationnelles standard à l'avenir. Nulle part cela n'est plus apparent qu'avec le service et la gestion des équipements et produits sur le terrain. Heureusement, la technologie qui permet aux organisations de surveiller à distance la performance de leurs équipements sur le terrain en temps réel peut jouer un rôle significatif. Les avantages d'avoir cette information peuvent être complétés par l'utilisation de l'analytique prédictive sur ces données pour repérer les problèmes en devenir. Cela permet de prendre des actions correctives et une maintenance proactive, éliminant les temps d'arrêt ou le besoin d'une visite de site non planifiée.

Il n'y a aucun doute que la pandémie a martelé le besoin pour les fabricants de produits et les entreprises qui entretiennent des produits sur le terrain de réviser les procédures opérationnelles normales. Les restrictions de voyage interdisaient d'envoyer des personnes loin et large pour évaluer et corriger des problèmes. Même si les gens étaient locaux et pouvaient théoriquement visiter une installation, le gouvernement local ou l'entreprise elle-même pouvait interdire à quiconque d'entrer dans une installation.

Éléments technologiques pour la transformation

De tels obstacles pendant le confinement ont mis en évidence le besoin d'avoir des insights en temps réel sur la façon dont les produits opèrent sur le terrain. La façon de le faire est d'utiliser plusieurs technologies ensemble.

Ce qui est nécessaire en premier, ce sont des capteurs embarqués dans les produits pour surveiller et mesurer les conditions actuelles et les indicateurs clés de performance (KPI). Les paramètres mesurés peuvent inclure la vitesse de fonctionnement (par exemple, d'un moteur), la température ou la pression. Cela pourrait aussi inclure des choses comme le niveau de statut et la consommation de consommables tels que l'encre dans une imprimante, l'huile dans un moteur, le film dans un système d'imagerie, et plus. Heureusement, l'adoption à grande échelle de capteurs intelligents et de l'Internet des Objets (IoT) fournit les fondements techniques nécessaires pour un tel accès aux données.

Dans le passé, de telles données n'étaient disponibles que sur site et uniquement accessibles dans les systèmes de contrôle industriel (ICS) tels que les systèmes SCADA (supervisory control and data acquisition) ou les systèmes de contrôle distribué (DCS). Typiquement, les capteurs étaient câblés dans de tels systèmes sur un réseau privé sur site.

L'utilisation croissante de services sans fil existants tels que le Wi-Fi et la 3G/4G cellulaire et les services de connectivité sans fil émergents (par exemple, Wi-Fi 6 et 5G) peuvent rendre ces données plus largement disponibles. Une telle connectivité peut permettre à d'autres systèmes, en plus des systèmes ICS, d'accéder aux données. Et la connectivité sans fil peut être utilisée pour permettre l'accès à distance aux données également. Ainsi, une organisation qui fournit l'équipement ou le gère peut surveiller centralement l'état des appareils sur le terrain. L'accès à distance à de telles données peut être utilisé tactiquement. Par exemple, de nombreuses organisations ont utilisé de telles capacités pour passer de la maintenance réactive (réparer quand ça casse) à la maintenance préventive.

La pièce finale dans la trifecte technologique est l'analytique. Les données IoT et capteurs rendues disponibles à distance via la connectivité sans fil peuvent alors être analysées pour rechercher des tendances.

Réduire les temps d'arrêt, optimiser la performance

L'utilisation de capteurs et de connectivité permet aux fabricants de produits et aux entreprises qui entretiennent des produits sur le terrain de passer d'une maintenance basée sur le calendrier à une surveillance et maintenance basées sur la condition. Une entreprise pourrait utiliser des données historiques pour constater que la pièce du fournisseur A dure généralement deux fois plus longtemps que le temps moyen de défaillance déclaré par le fabricant dans l'installation de l'entreprise. Ainsi, au lieu de la remplacer selon le calendrier du fabricant, ils pourraient en toute confiance en obtenir une utilisation supplémentaire. Cela étale le coût de remplacement des pièces sur des périodes plus longues, réduisant les dépenses annuelles globales pour les pièces de rechange et de remplacement.

Encore plus est possible lorsque l'analytique prédictive est utilisée sur les données des capteurs. Par exemple, une entreprise fabriquant ou entretenant un produit pourrait constater qu'une hausse rapide de 20 % de la température de fonctionnement est un précurseur de la défaillance de l'appareil dans cinq jours.

Ce n'est que le début. La combinaison de capteurs plus connectivité plus analytique prédictive permet une approche proactive de la maintenance qui permet aux entreprises de réduire les coûts, d'obtenir plus de vie de l'équipement installé, et de réduire les temps d'arrêt.

Comme noté, les entreprises par le passé remplaçaient routinièrement une pièce basée sur un calendrier de maintenance défini. Avec des insights de performance de l'appareil ou de la pièce, une entreprise peut voir par elle-même si l'unité montre des signes de dégradation de performance. De telles capacités prédictives qui détectent les problèmes potentiels permettent aux entreprises de corriger les problèmes en devenir avant une panne et de délivrer des économies supplémentaires en évitement de coûts. Cela évite les temps d'arrêt non planifiés. Et cela peut éviter la dépense de réparations d'urgence. L'envoi de techniciens sans préavis entraîne des coûts de voyage élevés. Ce modèle de réparation casse/réparation nécessite d'expédier les pièces sur le site en urgence, ce qui entraîne des frais d'expédition et de livraison élevés. Tout cela peut être minimisé avec des insights de performance et de statut dérivés de l'analytique.

Un exemple premier de la valeur de telles capacités est le travail effectué par Howden, un leader mondial dans la fabrication de solutions de traitement d'air et de gaz. Leur équipement est utilisé dans des secteurs incluant l'infrastructure, la production d'énergie, le pétrole et le gaz, les eaux usées, les métaux, l'exploitation minière et le transport.

L'entreprise a développé la solution Howden Uptime en utilisant ThingWorx de PTC, qui offre une plateforme IoT conçue pour accélérer la transformation numérique. La plateforme Howden Uptime est une application de surveillance et d'optimisation de performance à distance utilisée pour tout type d'équipement rotatif (compresseurs, ventilateurs, turbines, etc.) fonctionnant dans des installations clients partout dans le monde.

Elle peut surveiller et gérer proactivement des appareils fonctionnant dans des endroits reculés, dont certains sont en Mer du Nord et d'autres endroits reculés. Cette solution permet à Howden de surveiller ses machines comme s'ils étaient à côté d'elles.

Permettre de nouveaux modèles économiques

En dotant l'équipement de connectivité, un fabricant ou une entreprise entretenant l'équipement peut transformer ses opérations et son modèle économique.

Il peut passer d'opérations réactives à prédictives, augmentant ainsi l'efficacité du personnel de maintenance et réduisant les temps d'arrêt non planifiés.

Le plus important, les technologies de connectivité et les données collectées sont essentielles pour participer à de futures initiatives industrielles telles que l'Industrie 4.0 et les jumeaux numériques.

Pourquoi est-ce important ? Les entreprises qui avancent avec l'Industrie 4.0 et les solutions numériques sont mieux positionnées pour résister aux perturbations économiques. Elles peuvent aller plus vite et plus loin que leurs pairs pendant une crise. Un tel avantage n'est pas perdu pour l'industrie alors qu'elle émerge de la crise COVID.

Pour en savoir plus sur l'activation de la connectivité et de l'analytique pour surveiller et soutenir l'équipement, visitez : www.ptc.com/predictive-analytics