Comment anticiper les pannes dans l’Industrie grâce à la maintenance prédictive et à l’internet des objets IIoT ?

Actuellement, la maintenance dite prédictive n’est pas encore la réalité, les informations ne sont pas des certitudes mais des probabilités plus ou moins fortes. Les spécialistes préfèrent parler de maintenance conditionnelle voire maintenance prescriptive. Les prédictions établies sur la base du scénario le plus probable s’appuient sur les données collectées et leur régularité dans le temps.

Quels sont les avantages de prédire les opérations de maintenance ?

Grâce à des capteurs dotés d’intelligence artificielle, la maintenance est plus simple à planifier pour ne plus subir les arrêts machines, mais les programmer.

Savoie Transmissions, Inventhys et CMP automation ont développé avec l’appui de Mont-Blanc Industries, Mataki®Dongle. Ce dispositif « Internet des Objets » qui assure une maintenance conditionnelle, sera disponible en 2021.

IoT4Industry

Savoie Transmissions (Chavanod), Inventhys (Annecy) et CMP automation (Suisse), avec l’accompagnement de Mont-Blanc Industries ont mutualisé leurs savoir-faire pour présenter un dossier dans le cadre du projet collaboratif européen IoT4Industry, programme H2020. Le dispositif Mataki® Dongle qui mesure différents paramètres et génère des notifications d’alerte a été retenu dès le premier appel à projets au premier trimestre de l’année 2020. Facile à installer, ce petit boîtier « plug and play » tient dans la paume de la main.

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Un concentré d’intelligence

Mataki®Dongle relève des données qui peuvent affecter le fonctionnement des machines, relatives à la température, l’humidité, la pression atmosphérique, associées à des mesures en trois axes des vibrations, des chocs et du champ magnétique. Le dispositif doté d’une autonomie de quatre ans réalise jusqu’à 24 relevés par jour et détecte si la machine est en fonctionnement ou non. Un calculateur génère des modèles statistiques en analysant les régularités pour obtenir des scénarios selon les règles de la probabilité. Les informations sont transmises par LoRa vers un tableau de bord personnalisé et le système envoie des alertes par E-mails dès qu’une dérive est constatée et des seuils préétablis franchis. Le système analyse les corrélations et peut réaliser des prédictions à 7 jours dont la fiabilité est calculée par un intervalle de confiance.

 

Anticiper les dérives

La fine connaissance de l’influence des éléments extérieurs, l’analyse des irrégularités et les alertes en cas de choc permettent d’anticiper les pannes et l’obsolescence des machines, en mettant en place les solutions correctives. La collecte de données et leur traitement sont une aide à la prise de décision et engendrent des gains de temps, une réduction des coûts de maintenance et une optimisation de l’outil de production pour un accroissement de la compétitivité. Fini les pannes qui déstabilisent la chaîne de fabrication, la maintenance est assurée en amont et sa planification intégrée dans l’organisation globale.

MATAKI@DONGLE

La maintenance préventive suppose de faire confiance à la machine pour pouvoir planifier les interventions. Un système comme Mataki® Dongle dispose d’un large champ d’applications : industrie, transport, bâtiment… Grâce à l’intelligence artificielle, le traitement des données des capteurs est plus poussé pour aller jusqu’à la reconnaissance des profils de pannes et des actions correctives à mettre en place.

 

Article rédigé par la journaliste Sandra Molloy du magazine EcoMéca.

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