IoT et automatisation dans la maintenance industrielle

La révolution Internet des objets (IoT) a atteint le secteur industriel, où elle est connue sous le nom Internet industriel des objets (IIoT), et joue un rôle clé dans l'automatisation des processus de maintenance.

Ce qui, il y a encore peu de temps de cela, semblait de la pure fiction dans le secteur de la maintenance industrielle est devenu réalité grâce à l'IIoT et à l'automatisation : un groupe d'appareils en mesure de communiquer les uns avec les autres et de créer des schémas de comportement pour les machines, qui nous alertent de façon préventive avant l'apparition d'une défaillance.

Dans cet article, nous étudierons les avantages compétitifs offerts par les dispositifs IoT, ainsi que certaines technologies favorisant cette transformation, telles que la robotique, l'intelligence artificielle (IA) et la réalité augmentée (RA).

En outre, nous découvrirons également les technologies d'automatisation dans la maintenance industrielle via une approche de surveillance prédictive. Notre objectif est d'obtenir une vue d'ensemble des transformations résultant de la mise en œuvre de l'IoT dans ce domaine.

De nombreuses entreprises ont commencé à mettre en œuvre l'automatisation à base d'IoT dans leurs services de maintenance industrielle.

Pour ce faire, ils ont remplacé les pratiques de maintenance corrective par une maintenance préventive planifiée en introduisant des modifications dans leurs processus, tels que :

• Remplacement des inspections correctives par une surveillance en temps réel de l'état des équipements, ce qui résulte en une transmission continue de données pour analyse. Les données de performance et la réalisation de schémas permettent de planifier les tâches de maintenance préventive .
• Automatisation et réalisation plus sûre de certaines tâches complexes précédemment réalisées par des techniciens, lesquels sont enclins à l'erreur humaine et à l'endommagement.
• Adaptation et optimisation de la planification des opérations de maintenance de façon à permettre une meilleure utilisation des ressources, plutôt que réalisation de ces opérations de façon générale.
• Génération d'une communication entre les systèmes, pour une coordination et des diagnostics précoces facilités, plutôt qu'un fonctionnement isolé des machines.

La raison de ces modifications est le maintien de la capacité de production pendant une période aussi longue que possible, en évitant les interruptions au niveau de l'approvisionnement et en optimisant les ressources de production via la mise en œuvre d'approches plus modernes et efficaces.

Une fois cette nouvelle forme d'automatisation mise en œuvre dans la maintenance industrielle, les avantages et les améliorations des processus commenceront à être visibles. Ses principaux avantages incluent notamment :

• Les économies financières : la combinaison d'un avertissement précoce des défaillances potentielles et d'une optimisation des ressources permettra de réduire les frais de maintenance de l'entreprise.
• Réduction des indisponibilités : l'approche de maintenance prédictive minimisera les interruptions de production résultant de pannes.
• Sécurité accrue : les processus automatisés réduisent le risque d'incidents et d'accidents.
• Qualité accrue : une détection précoce des fautes augmente la précision et réduit les défauts de fabrication, avant qu'ils ne se transforment en problèmes graves.
• Productivité accrue : une meilleure planification augmente l'efficacité des opérations.
• Expérience client : une réduction des interruptions et des livraisons dans les délais prévus augmenteront la satisfaction client.

Via l'automatisation IoT de la maintenance industrielle, il est possible de concentrer les efforts sur les actions qui ajoutent de la valeur pour le client, en maintenant la production opérationnelle aussi longtemps que possible.

Collecte automatique de données dans les nuages pour une maintenance industrielle efficace

Étudions un exemple d'application efficace de l'IoT dans la maintenance industrielle via la collecte de données dans les nuages en quatre phases :

1. Une usine du secteur alimentaire compte plusieurs machines qui fonctionnent en permanence. Chacune de ces machines est équipée de capteurs IoT qui mesurent des facteurs tels que la température, les vibrations ou la consommation d'électricité, parmi d'autres. Ces capteurs IoT génèrent des données en temps réel sur l'état des équipements.
2. Ensuite, grâce à l'IoT, les informations sont automatiquement envoyées au nuage via une connexion réseau. Elles y sont stockées et traitées à l'aide d'outils d'analyse de données qui permettent le traitement de grands volumes de données. L'objectif est d'identifier les schémas, les tendances et les défaillances potentielles.
3. Les résultats de l'analyse sont présentés via des tableaux de bord ou des applications Web aux directeurs de la maintenance qui surveillent les performances des machines et sont en mesure de détecter et de classifier les erreurs. Ils peuvent ainsi générer des rapports de probabilité préventive de défaillances.
4. Si les données IoT collectées dans les nuages commencent à indiquer quelque chose d'inhabituel sur une machine, un avertissement est déclenché avant qu'une panne ne se produise. Ceci vous permet de planifier un contrôle préventif au lieu d'attendre une réparation d'urgence onéreuse. La maintenance est par conséquent optimisée via une réduction des indisponibilités non planifiées.

L'autre grand avantage du cloud dans l'automatisation de la maintenance industrielle est la possibilité de partage de ce même schéma pour vérifier s'il est détecté au niveau d'une autre machine similaire située, par exemple, dans une usine à l'autre bout du monde.

Le processus décrit est soutenu par des technologies telles que l'IoT, l'intelligence des données (big data) ou le nuage, qui sont essentielles pour la mise en œuvre des stratégies de maintenance prédictive ou préventive dans les environnements industriels.

Il convient également de mentionner d'autres technologies de pointe utilisées dans l'automatisation de la maintenance industrielle, telle que l'IA ou la RA.

IoT et robotique

L'IoT transforme le domaine de la robotique industrielle en permettant la connexion des robots dans les usines via des capteurs et des interfaces.

Cette connectivité améliorée permet une surveillance, un contrôle et une optimisation accrus des processus, ce qui se traduit par d'importants gains d'efficacité et de productivité dans le domaine industriel.

Véritable futur de l'automatisation des processus de maintenance industrielle, la robotique à l'IoT transforme les robots industriels depuis de simples automates compartimentés en groupe de machines communicantes et coordonnées.

Ces robots industriels intelligents envoient des informations sur leur état et sur leurs performances à des systèmes informatisés de gestion de la maintenance (CMMS) ou aux plateformes de maintenance intelligente (PMI) les plus récentes, qui intègrent les tout derniers développements dans le domaine de l'AI .

Imaginez une grande chaîne de production avec des centaines de machines fonctionnant simultanément. Sans l'automatisation de la maintenance industrielle, les techniciens devaient réaliser des contrôles réguliers pour tenter de détecter les problèmes potentiels.

Localiser ces défauts non surveillés revenait à chercher une aiguille dans aune meule de foin, et un personnel expérimenté était requis pour la réalisation de la maintenance corrective.

Avec la maintenance prédictive continue, des capteurs intelligents surveillent chaque machine minute par minute. Les capteurs fonctionnent non stop, surveillant jusqu'au plus petit détail au cas où quelque chose ne fonctionnerait pas correctement.

Peu importe la taille de l'usine ou sa localisation, les informations sont transmises en temps réel, même s'il s'agit d'un centre de commande à distance.

Les opérateurs peuvent par conséquent surveiller toutes les machines comme si elles se trouvaient devant eux. La surveillance continue est soutenue par l'utilisation d'une grande variété de capteurs industriels qui collectent des données, telles que :

• Température, humidité et gaz.
• Vibrations, accélération et proximité.
• Niveau, débit et pression.
• Lumière, image, courant et ultrason.

Cette surveillance continue facilite les prises de décision informées basées sur les ICP de maintenance, ainsi que la mise en œuvre de programmes d'analyse des causes fondamentales pour améliorer la fiabilité et la disponibilité des équipements.

L'IA accroît les avantages de l'IoT dans la maintenance industrielle. Des algorithmes intelligents peuvent analyser d'énormes quantités de données sur l'état des machines et trouver des schémas qui sont imperceptibles aux humains.

C'est ainsi qu'une maintenance prédictive de haute précision est obtenue. Les plateformes de maintenance intelligente (PMI) mettent à profit l'IA pour optimiser des tâches, telles que la détection précoce des erreurs, la planification de la maintenance et le diagnostic des problèmes.

D'un autre côté, l'expérience accumulée grâce à l'apprentissage machine permet aux PMI de gagner en efficacité. L'IA est le futur de la maintenance : elle réduit les erreurs, permet d'économiser de l'argent et évite les indisponibilités non planifiées. Son adoption permettra de faire une différence concurrentielle dans l'industrie.

La RA en est à un stade précoce de sa mise en œuvre dans la maintenance. Par exemple, les techniciens peuvent porter des lunettes intelligentes qui affichent des informations sur les machines qu'ils réparent.

Il existe également des applications qui simulent la procédure de maintenance étape par étape ou permettent à un expert de guider à distance un autre technicien lors d'une réparation difficile.

La RA est une technologie qui regorge de possibilités pour l'avenir et vise à faciliter les travaux de maintenance et à les rendre plus efficaces avec une haute probabilité de réussite.

L'automatisation et l'IoT dans la maintenance industrielle sont deux moteurs essentiels de la transformation des processus de commande de machine pour réduire les coûts et améliorer la productivité.

Les technologies telles que la robotique, l'IA et la RA continueront à faire avancer cette révolution dans le futur.