La maintenance des équipements est une tâche importante dans la production industrielle. Si les pannes de machine peuvent être trouvées avant qu'elles ne deviennent des pierres d'achoppement, le risque d'interrompre la production peut être totalement éliminé. Traditionnellement, les opérateurs jugent l'état des machines en se fiant à leur intuition et à leur expérience, qui n'est pas si fiable. Une autre méthode courante consiste à effectuer l'entretien de routine en stricte conformité avec le manuel d'exploitation et d'entretien.. Il nécessite une grande quantité de main-d'œuvre et de ressources matérielles, et avec peu d'efficacité.
pourtant, si vous attendez qu'il y ait un problème avec la machine, puis effectuer passivement l'entretien et les réparations, les pertes causées peuvent être encore plus importantes. Est-il possible de surveiller et d'évaluer plus activement l'état de la machine, opportun, et avec précision? Comment effectuer correctement la tâche de maintenance? Cela a toujours été la préoccupation de la recherche populaire. Dans ce poste, nous verrons comment LoRaWAN peut aider à optimiser les solutions de maintenance prédictive industrielle.
Avant de plonger dans ce qu'est la maintenance prédictive, apprenons d'abord plusieurs stratégies de maintenance différentes. En général, la stratégie de maintenance des équipements industriels se décline en maintenance réactive, maintenance préventive, et maintenance prédictive.
Maintenance réactive: Résoudre le problème lorsqu'il se produit réellement
Maintenance réactive également appelée maintenance corrective, ou dépannage, est une méthode de maintenance basée sur les pannes. C'est la plus ancienne définition de la maintenance, ce qui signifie que lorsqu'un défaut survient, les techniciens se précipitent sur les lieux pour une réparation et une récupération urgentes. Ce type de maintenance ne se produit qu'après une panne soudaine, voire catastrophique. C'est la méthode d'entretien la plus chère.
Maintenance préventive: Réparez tout selon un calendrier
Maintenance préventive, également connu sous le nom de maintenance planifiée, est une maintenance basée sur le temps. Selon le plan de production et l'expérience, il effectue l'inspection d'arrêt, démontage et remplacement des pièces à des intervalles spécifiés pour éviter tout dommage, destruction secondaire et pertes de production. Les applications de maintenance préventive sont extrêmement courantes, surtout dans le secteur industriel.
Maintenance prédictive: Ne répare pas ce qui n'est pas cassé
Maintenance prédictive (PdM) est la maintenance conditionnelle. Lorsque la machine est en marche, les parties principales de la machine sont régulièrement ou continuellement surveillées et diagnostiquées pour déterminer l'état de l'équipement, afin de prédire son évolution future. En fonction des tendances et des schémas de défaillance possibles, un plan de maintenance prédictive peut être élaboré à l'avance, qui détermine le temps, contenu, méthode, et le support technique et matériel nécessaire de la machine à réparer.
La maintenance prédictive est une stratégie de maintenance émergente qui intègre la surveillance de l'état des machines, diagnostic de panne, prédiction d'état, informations sur la maintenance activités de support et de maintenance. Il joue un rôle important dans l'arrivée de l'Industrie 4.0.
Essentiellement, la maintenance préventive est une maintenance planifiée basée sur l'état prévu de l'équipement, et l'état de l'équipement est déterminé par la technologie de surveillance de l'état et le contrôle statistique des processus, qui peut être un entretien régulier, tests de fonctionnement réguliers, etc. pourtant, cela peut entraîner une maintenance inutile et une maintenance passive, ainsi que les réparations après une certaine panne d'équipement en plus du diagnostic de panne.
La différence entre la maintenance préventive et prédictive réside dans le fait que la solution de maintenance prédictive applique plusieurs capteurs intelligents de surveillance de l'état en tant qu'enregistreurs de données pour collecter des données de prétraitement dans l'appareil, identifier les modèles d'usure et fournir des moyens plus précis de prévoir les pannes.. Les modèles prédictifs incluent un suivi statistique, et avec la vulgarisation et les progrès de l'intelligence artificielle et de l'informatique de pointe, les réseaux de neurones et les algorithmes d'apprentissage automatique sont également utilisés pour identifier les données et faire des prédictions. Les données mesurées sont comparées aux paramètres de bon fonctionnement de l'équipement pour déterminer si une maintenance est nécessaire et comment organiser les travaux de maintenance de manière pertinente.
La maintenance prédictive est basée sur de grandes quantités de données qui sont collectées par divers capteurs IoT intelligents. Typiquement, ces capteurs recueillent des informations telles que la température, humidité, son, pression, et puissance pour indiquer les vibrations ou l'usure de la machine. Bien sûr, il y a plusieurs façons de les connecter, et LoRa est l'une des options les plus courantes pour connecter divers appareils IoT. Il s'agit d'un protocole de communication sans fil largement adopté qui permet des transmissions à longue portée et à faible puissance. en outre, sa faible bande passante de transmission permet aux dispositifs LoRa de pénétrer dans des matériaux denses et de transmettre des signaux sur de longues distances.
Les technologies de connectivité sans fil alternatives telles que le WiFi et le Bluetooth ont également leurs avantages. Comparé à la bande passante élevée du WiFi et du cellulaire, La faible bande passante de LoRa a permis des transmissions de charges utiles plus importantes telles que des fichiers vidéo et audio. Le Wi-Fi est souvent le plus adapté aux applications IoT grand public, où il y a moins de points de connexion et une portée de communication plus petite. La faible bande passante de LoRa est plus efficace dans les applications industrielles car la petite charge utile signifie que les serveurs connectés à LoRaWAN peuvent traiter des messages à haute capacité à la fois - des millions de messages par passerelle unique utilisant LoRaWAN.
LoRa est la nouvelle aube d'un avenir radieux dans le domaine des technologies de communication intelligentes. En mettant en œuvre une solution de maintenance prédictive composée de capteurs et de passerelles intégrés LoRa et d'un réseau étendu intelligent à faible consommation basé sur le protocole LoRaWAN, informations telles que la température, la puissance et le son de la machine peuvent être collectés. Toute anomalie sera diffusée en aval pour aider à identifier l'état défectueux de la machine. Ainsi, la machine peut être maintenue même à distance à l'aide d'une communication LoRa alimentée par l'IoT. La maintenance prédictive IoT basée sur LoRa peut être divisée en quatre parties pour tenter d'étudier son architecture.
Capteurs LoRa: Les données des capteurs constituent la base de toutes les informations de diagnostic. des capteurs intégrés à la technologie LoRa sont placés sur l'équipement pour surveiller le fonctionnement de l'équipement et collecter des données sur l'état de l'équipement.
Passerelle LoRa: Les données recueillies par les capteurs intelligents sont envoyées en continu et périodiquement aux passerelles basées sur LoRa.
Serveur infonuagique: Gateway transmet ensuite les données au serveur cloud où les informations seront analysées et traitées.
Serveur d'application: L'application récupère les données du serveur cloud, et les problèmes peuvent être identifiés avant qu'ils ne surviennent. Basé sur l'analyse, des décisions optimisées peuvent être prises et une alerte sera envoyée au gestionnaire de l'installation via un appareil mobile ou un ordinateur.
Avoir un programme de maintenance connecté et complet est crucial pour toute entreprise traitant de machines lourdes et complexes. Avec une solution de maintenance prédictive tirant parti de la technologie LoRa, les usines sont en mesure de prédire les tendances futures des conditions de l'équipement et d'apporter des corrections au processus. Voici quelques-uns des avantages des systèmes de maintenance prédictive compatibles LoRa.
Durée de vie prolongée de l'équipement: Des opportunités seront données pour comprendre pourquoi l'équipement a échoué et où se trouvent les pannes possibles. La surveillance constante du fonctionnement de l'équipement permet de prévoir efficacement les pannes d'équipement, améliorant ainsi la fiabilité de la machine et prolongeant la durée de vie de l'équipement.
Augmentation de la production: Plus la disponibilité de la machine est grande, plus l'efficacité de la production est élevée. Le directeur de production peut efficacement éviter les temps d'arrêt imprévus en surveillant en permanence les performances de l'équipement, améliorer le débit opérationnel global.
Réduire les coûts d'entretien: La maintenance prédictive compatible LoRa permet d'identifier les tendances des pannes et de prendre des mesures pour éliminer les problèmes à l'avance. Après tout, l'inspection d'entretien de routine n'est pas une petite dépense. Aussi, les coûts de maintenance peuvent être réduits en planifiant les réparations pour minimiser les temps d'arrêt.
Optimiser l'efficacité des travailleurs sur le terrain: Avec un certain nombre de capteurs collectant diverses données, les gestionnaires d'installations peuvent gérer les travailleurs sur le terrain efficacement et à distance. Ils peuvent planifier des activités de maintenance et élaborer des plans pour l'équipe de terrain afin de réduire le temps de réponse pour les réparations.
Meilleure sécurité et conformité: Grâce à l'analyse d'un grand nombre de données de capteurs, les risques possibles pour la sécurité＆la santé＆l'environnement peuvent être prédits et traités. Une solution de maintenance LoRa appropriée peut mieux se conformer à la réglementation.
D'après McKinsey, la maintenance prédictive permet d'économiser jusqu'à 40% des coûts de maintenance à long terme et réduire les dépenses en capital de nouvelles machines et équipements jusqu'à 5%. De la situation de développement actuelle, la technologie de maintenance prédictive n'est pas encore totalement mature, et il y a encore une certaine distance par rapport à la mise en œuvre à grande échelle. Elle exige des entreprises et des fournisseurs qu'ils disposent d'un savoir-faire industriel suffisant, afin de parvenir à une mise en œuvre complète et de maximiser les avantages et la valeur dans plus d'industries.
| Compagnie | Ce qui est sous surveillance | Technologies utilisées pour exécuter PdM | Avantages rapportés |
| Infrabel (Chemins de fer belges) | Des pistes, traverses de chemin de fer, et lignes aériennes | Compteurs de consommation électrique Capteurs de température Appareils photo Base de données sur site Moteur d'apprentissage automatique |
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| Mondes (groupe mondial de l'emballage et du papier) | Machines de production de plastique | Capteurs de pression Capteurs de température Capteurs de vitesse Base de données Oracle Moteur d'apprentissage automatique |
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| Kraibourg (Usine de caoutchouc allemande) | Réservoirs d'huile, moteurs, pompes, moteurs électriques de laminoirs | Capteurs de pression Capteurs de température Capteurs de niveau d'huile Capteurs de débit Suite IdO Bosch Réseau de diagnostic en ligne |
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Industrie 4.0 fait référence à l'essor de la technologie d'automatisation dans l'industrie manufacturière. Cette révolution permet d'utiliser les données collectées par les machines pour réaliser une analyse plus rapide, ligne de production plus flexible et plus efficace. Les entreprises sont en mesure de produire des produits de meilleure qualité à moindre coût. Le changement améliore non seulement la productivité, mais modifie également la situation économique. Il promeut la prochaine révolution industrielle.
Au coeur de cette révolution, pourtant, est la machinerie et l'équipement. Bien que ces machines puissent faciliter notre travail, leur échec catastrophe est un casse-tête qui peut parfois se transformer en migraines dans la production industrielle. La maintenance prédictive est conçue pour éviter ce désastre, mais cela nécessite une grande quantité de données sur le fonctionnement des machines et des équipements.
"Prévoyez toute panne de machine à venir afin que je puisse l'éviter." Grâce à l'essor de la technologie d'automatisation, c'est désormais possible, c'est pourquoi la maintenance prédictive peut changer l'industrie 4.0.
Avec une solution de maintenance prédictive compatible LoRa, vous êtes disponible pour prévenir à l'avance d'un problème imminent, effectuer les réparations uniquement lorsque cela est nécessaire, et calendrier pour éviter les pannes majeures. MOKOLoRa est une entreprise leader spécialisée dans la stratégie LoRa, innovation et développement de produits. Si vous souhaitez développer votre solution de maintenance conditionnelle avec la technologie LoRa, veuillez parler à notre expert LoRaWAN IoT.
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