Test AWS Monitron : premières impressions sur le capteur vibration IoT d'Amazon

Introduction

J'ai examiné le nouveau matériel Monitron d'Amazon Web Services (AWS). S'il peut être une offre intéressante, il n'apporte rien de nouveau dans la détection de vibration IoT. Ce qui est intéressant, c'est qu'AWS juge pertinent de lancer un tel dispositif sur le marché.

Depuis la création de Senseye en 2015, nous observons une maturité croissante du secteur industriel pour la maintenance prédictive (PdM). Cette sortie AWS est une nouvelle preuve que le marché passe de la PdM comme exercice d'innovation à composante centrale de la digitalisation industrielle.

C'est toutefois un pari audacieux : le matériel vous enferme dans la stack AWS. J'ai vu cela avec d'autres solutions de capteurs sans fil retrofit, et les frais de service récurrents et le verrouillage cloud ne conviendront pas à tous.

En contexte

Une limitation pas toujours claire avec ce type de solution : sans contexte de fonctionnement de la machine, elle ne convient qu'aux machines à état de fonctionnement stable et plages de vitesse constantes. Ce n'est pas un défaut, la grande majorité des machines industrielles correspondent. Mais pour des machines complexes à forte variabilité et modes de défaillance complexes, d'autres solutions de détection sont requises.

Il n'y a pas de « guichet unique » pour les capteurs de surveillance d'état pilotant votre projet PdM. Ce sera un mélange de capacités, surtout pour la vibration où le RMS global et les seuils recommandés par l'ISO 20816 sont les meilleurs points de départ. Beaucoup ne réalisent pas que le RMS n'indique que l'énergie globale dans un spectre de fréquences complexe. Avec un dispositif MEMS, cette plage de fréquences est limitée. Du point de vue surveillance d'état, c'est pourtant la mesure continue idéale pour déclencher un examen approfondi. Attention : des modes de défaillance critiques comme les roulements ont de si faibles niveaux d'énergie qu'ils peuvent passer inaperçus.

Stack fermée

L'interopérabilité est centrale dans la réflexion IIoT et Usine Intelligente. Mais Monitron donne l'impression d'entrer dans une stack technologique fermée : impossibilité d'inclure d'autres capacités de détection, obligation d'utiliser les services AWS pour accéder à ses données. Les systèmes d'usine sont bâtis sur un mélange de solutions fournisseurs et ont des standards bien établis comme OPC-UA et IO-Link, protocoles attendus pour l'interopérabilité et architectures communes scalables. Il sera intéressant de voir si les futures évolutions de Monitron adopteront ces standards industriels. Mon sentiment : elles le devront.

Commoditisation de la connaissance PdM et CM

La grande leçon pour Senseye ces 18 derniers mois : le marché regorge de matériel de surveillance d'état et d'apps PdM (oui, nous avons des concurrents), et le vrai facteur limitant est la diffusion de l'expertise métier. C'est ce que nous adressons frontalement, en développant des moyens de partager la connaissance CM et PdM à nos clients en modules gérables, avec tout le matériel de support nécessaire et un prérequis minimal. En effet, nous avons commoditisé le rôle d'analyse de l'expert PdM dans notre app, plutôt que de seulement commoditiser les aspects opérationnels.

Conclusion

Il est appréciable de commander le kit de démarrage sur Amazon et de le recevoir le lendemain via Prime. Voir un produit, un prix, et cliquer sur le gros bouton orange d'achat est rafraîchissant.

AWS Monitron est une excellente option retrofit pour moteurs et réducteurs, et une solution de détection d'entrée de gamme parfaite pour un projet PdM. Installation à faible complexité, contournement des réseaux OT, interface smartphone : la dépendance aux spécialistes en interne est quasi éliminée. Les équipes maintenance accèdent elles-mêmes aux données dont elles ont besoin — un principe fondateur de Senseye.

Cette sortie Amazon prouve encore que la détection de surveillance d'état devient courante dans l'IIoT et atteint le statut de produit commodité.

Prochaine étape : capturer de bonnes données de vibration et tester la performance de l'analyse. Plus compliqué qu'il n'y paraît depuis mon bureau, mais j'ai un plan ! Suite le mois prochain.