De la télémaintenance à la maintenance prédictive :comment l'IoT affine un concept M2M classique

Les services de télémaintenance sont utilisés dans l'industrie manufacturière depuis de nombreuses années pour maintenir des machines et des équipements répartis dans l'espace. À l'aide d'une ligne dédiée, les techniciens de maintenance peuvent établir une connexion avec une machine et accéder à son système de contrôle. En fonction du mode de transmission disponible et des droits d'accès, l'ingénieur peut assister passivement les opérateurs de machines sur site ou même prendre le contrôle actif du système. Les avantages sont évidents :la télémaintenance réduit les frais de déplacement et de personnel tout en améliorant le service client en offrant des temps de réponse plus rapides.

Cette récente augmentation de la demande a alimenté un boom de la disponibilité des logiciels de télémaintenance pour les applications industrielles. Cependant, bon nombre de ces programmes manquent de la flexibilité et de l'« intelligence » nécessaires. En règle générale, un PC ou un environnement de bureau distinct doit être configuré pour chaque machine active. De plus, les applications ne sont généralement pas intégrées dans l'environnement système existant, de sorte que les données qu'elles collectent ne peuvent être intégrées dans ces systèmes que si elles sont saisies manuellement ou copiées à partir d'une clé USB. Cependant, ces problèmes n'ont pas besoin d'exister car la technologie fournit déjà tout ce qui est nécessaire pour résoudre ces problèmes.

Améliorer la maintenance informatique à un nouveau niveau

Le logiciel M2M moderne remplace la structure rigide des ordinateurs locaux isolés et des connexions 1:1 car il offre la possibilité de connecter, gérer et contrôler un nombre illimité de machines dans des réseaux virtuels. De cette façon, les ingénieurs de service ont une vue d'ensemble de toutes les machines et peuvent intervenir à distance dans le processus d'exploitation à partir d'un seul point d'accès. Cela offre un grand avantage, mais ce dont les fabricants profitent vraiment, c'est la disponibilité de toutes les données de la machine.

« La maintenance prédictive aidera les opérateurs de machines à réduire leurs coûts en réduisant les temps d'arrêt imprévus et permettra également aux fabricants de machines d'améliorer leur activité. »

Agréger et analyser les données d'utilisation

Comme Steve Hilton, auteur invité et analyste principal chez Analysys Mason, le décrit dans ses articles, nous passons d'un monde M2M à l'Internet des objets (IoT), où la valeur réside dans l'agrégation et l'analyse des données d'utilisation. Dans le cadre de la maintenance des machines, nous verrons l'intérêt d'analyser les données des machines pour prédire les dysfonctionnements. Être capable d'identifier les défaillances d'actifs avant qu'elles ne surviennent permet aux entreprises de prendre des mesures correctives à l'avance et d'augmenter la disponibilité des machines. Étant donné que les solutions de maintenance prédictive sont basées sur l'analyse des données d'utilisation, elles deviennent plus puissantes au fil du temps à mesure que les fabricants obtiennent plus d'informations sur les anomalies en corrélation avec les données d'utilisation.

Maintenance prédictive

Alors que la maintenance prédictive aidera les opérateurs de machines à réduire leurs coûts en réduisant les temps d'arrêt imprévus, elle permettra aux fabricants de machines d'améliorer leur activité également. Par exemple, connaître les pannes des machines aide les fabricants à planifier et à proposer de nouveaux services de maintenance basés sur une disponibilité garantie ou à optimiser les coûts de stockage en n'ayant en stock les pièces de rechange que lorsqu'elles sont réellement nécessaires. De plus, cela contribuera à augmenter la qualité du produit et à raccourcir les cycles de sortie.

La maintenance prédictive n'est qu'un exemple dans l'industrie manufacturière où l'utilisation intelligente des données ajoute de la valeur aux concepts existants. De la même manière, l'IoT offrira de nouvelles possibilités d'optimisation des processus de production ou de logistique.