Solutions rapides pour une surveillance intelligente des conditions

La surveillance intelligente de l'état des machines fournit des informations qui permettent aux responsables d'usine de connaître les indices de productivité les plus élevés et, par conséquent, les coûts de fonctionnement les plus bas des équipements. En évaluant en permanence l'état du système et des composants individuels, la surveillance des conditions peut transformer les politiques de maintenance traditionnelles, qui corrigent les défaillances après leur apparition ou tentent de les prévenir en remplaçant des pièces spécifiques à des intervalles prédéterminés, en un modèle prédictif.

La maintenance prédictive permet de remplacer les pièces uniquement lorsque cela est nécessaire, ce qui réduit les temps d'arrêt des équipements et contribue également à éviter un stock excessif de pièces de rechange. Lorsqu'un remplacement est nécessaire, le temps d'arrêt requis pour effectuer le remplacement peut être programmé de manière pratique.

La surveillance des conditions, basée sur les informations fournies par les capteurs connectés à l'équipement, élimine également le temps consacré au diagnostic des pannes et permet de détecter toute utilisation abusive de l'équipement, qu'elle soit délibérée ou involontaire. Des changements peuvent alors être apportés à la formation ou à la supervision des opérateurs afin d'éviter les pertes et d'augmenter le rendement du processus.

Pour mettre en œuvre le surveillance des conditions d'une machine rotative, Par exemple, les paramètres de mesure pertinents comprennent la vitesse du moteur, le couple de charge, la tension et le courant, qui peuvent généralement être obtenus à partir du variateur. La combinaison de ces données avec des informations telles que les données acoustiques, les vibrations et la température provenant de capteurs supplémentaires permet de détecter des conditions anormales telles que l'usure des roulements ou les déséquilibres.

Certaines unités industrielles prévoient la connexion de capteurs externes et peuvent même intégrer des algorithmes de surveillance des conditions dans le logiciel. Pour commencer la surveillance des conditions, une approche typique consiste d'abord à caractériser l'équipement dans des conditions normales de fonctionnement, en balayant toute la plage de vitesse de fonctionnement, afin d'établir des valeurs de référence.

Ensuite, des seuils peuvent être déterminés afin d'établir une marge au-dessus et en dessous de ces valeurs. Lorsque ces seuils sont approchés ou dépassés pendant le fonctionnement de la machine, le système de surveillance peut générer des alertes pour signaler qu'une action est nécessaire. Cette approche présente toutefois certains inconvénients. Si les seuils sont fixés trop bas, cela déclenchera un grand nombre de fausses alarmes et d'actions inutiles. Si les seuils sont trop élevés, des défaillances sont susceptibles de se produire avant qu'une alerte appropriée ne soit générée.

L'intégration de l'intelligence artificielle dans la solution peut améliorer les résultats. Grâce à des techniques d'apprentissage automatique, le comportement d'un système sain dans des conditions normales peut être caractérisé simultanément en fonction de plusieurs paramètres. Les performances inhabituelles, telles que des vibrations excessives par rapport aux valeurs d'autres paramètres tels que le couple et la vitesse, peuvent être détectées rapidement et avec un haut degré de certitude. Sans IA, il ne serait pas pratique de calculer manuellement les relations entre tous les paramètres afin d'établir des valeurs seuils dynamiques sur toute la plage de fonctionnement.

Quelle est la solution rapide pour une surveillance intelligente de l'état des machines ?

Dans un cas particulier susceptible d'intéresser les responsables d'usine, un fournisseur de solutions de surveillance intelligente des conditions a réuni des capteurs de température, de vibration et acoustiques pour créer un module multicapteur doté d'un noyau d'apprentissage automatique intégré.

Ce noyau d'apprentissage automatique simplifie l'utilisation des techniques d'apprentissage pour permettre la maintenance prédictive avec la prise en charge d'algorithmes tels que la détection d'activité et la classification de scènes audio. Grâce à sa connectivité sans fil intégrée, ce module simplifie le prototypage et le test des systèmes de surveillance de l'état capables d'effectuer une maintenance prédictive intelligente.

Le module repose sur :

• Une carte mère du système du nœud industriel sans fil,
• Capteurs inertiels de qualité industrielle,
• Détection acoustique jusqu'à 80 kHz permettant la détection dans la gamme des ultrasons, et
• Capteurs environnementaux pour la pression absolue et l'humidité relative.

Ce module convient à diverses applications en plus de la surveillance intelligente des conditions, notamment la détection de fissures dans les roulements à billes et la détection de fuites dans les systèmes sous pression tels que les gazoducs.

Lors de la création d'une solution de détection connectée, il faut également tenir compte de la gestion de l'énergie et de la sécurité. Le module s'en charge également, avec notamment un élément de sécurité intégré et un chargeur de batterie lithium-ion.

Un module de surveillance intelligente des conditions peut également effectuer un classement acoustique des scènes et est compatible avec la technologie Bluetooth Low Energy, ce qui le rend prêt à l'emploi et permet une connectivité alternative telle que le Wi-Fi ou un réseau étendu à faible consommation d'énergie grâce à des modules d'extension. Le logiciel connecte le nœud au cloud, permettant ainsi de mettre en place une solution de surveillance des conditions en quelques heures.

Outre le système intelligent de surveillance détaillée des conditions, il existe des outils de surveillance et de suivi des conditions basés sur le cloud qui permettent aux utilisateurs de visualiser l'état de leurs équipements en temps réel et de gérer leurs actifs à distance.

Certaines fonctions du panneau permettent aux utilisateurs de visualiser l'état de fonctionnement de l'équipement et d'évaluer ses performances, y compris les écarts par rapport aux normes qui peuvent indiquer des problèmes au niveau de la machine. Ces outils simplifient la quantification des performances de la machine afin de détecter les anomalies et aident à créer un programme de maintenance prédictive afin de minimiser les temps d'arrêt et d'augmenter la productivité. Parmi les autres fonctionnalités, citons un système d'émission de tickets qui aide à suivre la gestion des problèmes tels que les réparations d'équipements, améliorant ainsi la traçabilité et la mesurabilité des activités de maintenance.

Portée de la mise en place d'un système intelligent de surveillance de l'état des machines

Grâce à la disponibilité de nœuds de détection IoT modulaires et de progiciels prêts à l'emploi pour des éléments essentiels tels que l'apprentissage automatique et la connectivité cloud, la surveillance intelligente des conditions est l'une des solutions les plus accessibles parmi la vaste gamme de solutions IIoT possibles.

Rapide à mettre en œuvre sans nécessiter d'amélioration significative en matière de science des données et d'intelligence artificielle, une solution de surveillance d'état modulaire peut fournir des résultats puissants qui démontrent la valeur des applications IIoT et peuvent renforcer l'argumentaire en faveur de l'engagement dans des projets supplémentaires et plus ambitieux.

Puisque vous vous intéressez à la surveillance des conditions des machines, nous vous invitons à s'inscrire à notre lettre d'information, un bulletin mensuel au contenu technique qui vous aidera à obtenir des informations utiles et actualisées sur l'efficacité et la performance opérationnelle des organisations industrielles.