Qu'est-ce que l'Industrial Edge Computing et en quoi cela profite-t-il à la fabrication ?

Des capteurs peu coûteux dotés de capacités de communication à haut débit, décrits comme des appareils de l'Internet des objets (IoT), ont entraîné une explosion de l'acquisition de données. Cependant, les données ont peu de valeur à moins qu'elles ne soient analysées pour produire des actions utiles. De nombreux capteurs et appareils IoT envoient leurs données au cloud pour traitement. L'Edge Computing est une alternative au traitement basé sur le cloud qui peut profiter à la fabrication de plusieurs manières.

Qu'est-ce que l'Edge Computing ?

Imaginez un réseau de capteurs et d'ordinateurs, tous envoyant des données et recevant des instructions d'un serveur central. En termes simples, c'est ainsi que l'Internet est organisé. À la « périphérie » de ce réseau se trouvent les appareils IoT qui interagissent avec le matériel physique. Les pompes, les moteurs, les laminoirs, les robots et les machines d'emballage ne sont que quelques exemples des machines qui pourraient être connectées dans un Internet des objets industriel (IIoT).

Chacune de ces machines pourrait diffuser des données vers un serveur central. Cela peut inclure des statistiques de production telles que la durée du cycle ou les conditions de fonctionnement telles que la température et les vibrations. Les systèmes d'inspection peuvent transmettre des images à des fins d'analyse et de stockage. Ces données peuvent aider les opérateurs à surveiller les performances et à identifier les opportunités d'amélioration, mais il existe deux limitations :la latence et la bande passante.

La latence est le délai qui se produit lors de l'envoi et de la réception de données. Cela peut varier considérablement, laissant les systèmes cloud incapables d'effectuer un contrôle en temps réel.

La bande passante est la capacité du « canal » de l'appareil au serveur. À mesure que de plus en plus d'appareils IIoT sont ajoutés à un système et que les taux d'échantillonnage augmentent, le volume de données transmises augmente. À un moment donné, le "tuyau" devient plein et toute donnée supplémentaire est retardée.

Lorsqu'on parle de l'IoT industriel, l'edge computing fait référence à l'exécution du traitement des données sur la machine ou sur l'appareil. Dans certains cas, cela peut nécessiter un ordinateur sur la machine, mais les appareils IIoT plus modernes ont des capacités informatiques de pointe. Le volume de données transmises est réduit car tout ce qui nécessite une réponse immédiate est géré directement sur la machine.

Comment Edge Computing profite à la fabrication

Les cas d'utilisation de l'informatique de pointe dans la fabrication incluent :

• Jaugeage et inspection
• Planification et contrôle de la production
• Contrôle et optimisation des processus
• Maintenance prédictive

Dans les applications de jaugeage et d'inspection, l'edge computing permet l'analyse des données et une réponse immédiate à tout problème observé. Par exemple, un système de mesure d'épaisseur peut détecter une dérive et mettre en œuvre une action corrective dans un laminoir ou un processus de revêtement.

Les systèmes de détection de défauts basés sur des images utilisent de plus en plus l'intelligence artificielle (IA) pour trouver des erreurs ou une variabilité excessive. Auparavant, cela nécessitait les ressources informatiques d'un serveur, mais un nombre croissant d'appareils IIoT de pointe peuvent effectuer cela sur la machine. L'informatique de pointe évite aux machines de rapporter chaque aspect des données de production au serveur. Au lieu de cela, l'appareil IIoT peut uniquement signaler des tendances lorsque les limites sont dépassées.

Certains processus de fabrication comportent un grand nombre de variables qui rendent difficile le maintien de la cohérence du produit. Les appareils périphériques IIoT peuvent surveiller des paramètres tels que la viscosité, les débits et la température et utiliser l'IA pour optimiser les entrées dans la poursuite d'un objectif de sortie.

L'utilisation la plus importante et la plus mature de l'informatique de périphérie peut être la maintenance prédictive. Cela répond à l'un des plus grands défis de la fabrication :comment éliminer les temps d'arrêt imprévus.

Edge computing et maintenance prédictive

De nombreux fabricants combinent maintenance réactive et préventive pour maximiser la disponibilité des équipements tout en essayant de minimiser les coûts. La maintenance réactive - faire fonctionner une machine jusqu'à ce qu'elle tombe en panne, puis effectuer des réparations - est une stratégie valable dans les situations où les coûts d'arrêt (perte de production, problèmes de qualité, livraisons retardées, heures supplémentaires) ne sont pas excessifs. Cependant, lorsque les temps d'arrêt affectent considérablement les performances de l'entreprise, la maintenance préventive est la norme.

La maintenance préventive consiste à mettre une machine hors service sur une base programmée et à remplacer les composants et à les ajuster afin qu'elle continue de fonctionner conformément aux spécifications. Le risque dans cette stratégie est de faire plus de maintenance que nécessaire pour éviter les pannes, et pourtant de ne pas faire la bonne maintenance.

La maintenance prédictive offre une alternative. En utilisant des capteurs IIoT avec des capacités informatiques de pointe pour surveiller les signes vitaux sur les équipements de fabrication - l'équivalent mécanique de la vérification de la fréquence cardiaque et de la pression artérielle - il est possible de détecter et de réagir à l'usure ou aux défauts avant qu'ils n'affectent la production.

Voici des exemples de « signes vitaux » qui peuvent être surveillés :

• Température
• Vibrations
• Tirage actuel
• Niveaux de fluide
• Débits
• Bruit
• Vitesses et temps de cycle

Ce type de surveillance peut être appliqué à la fois à la fabrication de pièces discrètes et à la fabrication de processus. Les centres de tournage et de fraisage, les robots et les lignes d'assemblage et d'emballage intégrées sont tous de bons candidats pour la maintenance prédictive, tout comme les processus de mélange, de réaction, de traitement, de durcissement et de revêtement.

Partout où la maintenance prédictive est appliquée, les avantages peuvent inclure :

• Amélioration de la disponibilité des équipements
• Protection contre les pannes imprévues et les micro-arrêts
• Processus et variabilité des produits réduits
• Meilleure sécurité

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