- Maintenance corrective : <\/strong>Cette m\u00e9thode d’entretien des machines industrielles entre en action apr\u00e8s que l’\u00e9tat d\u00e9fectueux des actifs s’est produit. Il s’agit d’une approche rentable qui ne peut pas supporter ou maintenir la d\u00e9faillance soudaine des composants.<\/li>
- Maintenance pr\u00e9ventive : <\/strong>Cette approche est bas\u00e9e sur des d\u00e9clencheurs de temps et d’utilisation pour augmenter la dur\u00e9e de vie des actifs industriels. Il s’agit d’une strat\u00e9gie de maintenance de routine planifi\u00e9e entre les intervalles de temps pr\u00e9d\u00e9termin\u00e9s.<\/li>
- Maintenance bas\u00e9e sur les risques (RBM) : <\/strong>Cette m\u00e9thode est ax\u00e9e sur l’environnement industriel o\u00f9 les ressources en machines sont limit\u00e9es. Cela suit le principe de l’\u00e9quilibre entre la probabilit\u00e9 de d\u00e9faillance (POF) et les cons\u00e9quences de la d\u00e9faillance (COF) d’un actif industriel afin de r\u00e9duire le risque \u00e9lev\u00e9 et les temps d’arr\u00eat. Sur la base des donn\u00e9es du capteur extraites de ces machines, l’actif qui montre le comportement anormal sera remis \u00e0 neuf ou remplac\u00e9. Cette m\u00e9thode garantit le haut niveau de fiabilit\u00e9, de s\u00e9curit\u00e9 et d’efficacit\u00e9 d’un actif industriel.<\/li>
- Entretien conditionnel (GAC) : <\/strong>GAC en d’autres termes appel\u00e9s \u00ab surveillance en ligne \u00bb ou \u00ab maintenance pr\u00e9dictive \u00bb. La maintenance d\u00e9pend de l’\u00e9tat actuel des actifs qui a \u00e9t\u00e9 d\u00e9termin\u00e9 par une inspection visuelle, des tests et des donn\u00e9es de performance en temps r\u00e9el recueillies \u00e0 partir de capteurs embarqu\u00e9s. C’est l’une des approches puissantes et largement utilis\u00e9es, aujourd’hui cette technique est automatis\u00e9e en utilisant les technologies avanc\u00e9es de traitement du signal de haut niveau aliment\u00e9es par des algorithmes d’intelligence artificielle (IA). Cette technique avec des algorithmes de Big Data et d’apprentissage automatique pourrait \u00e9ventuellement d\u00e9tecter l’apparition de d\u00e9faillances graves en temps r\u00e9el et dans un avenir proche.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Selon IBM<\/a> Analytics, on estime que la taille du march\u00e9 de la maintenance pr\u00e9dictive passe de 3,0 milliards de dollars en 2019 \u00e0 10,7 milliards de dollars en 2024.<\/p>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/iotworlds.com\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/Faststream-2.png\")
<\/figure>\n\n\n\nPour g\u00e9rer et maintenir le processus et l’actif industriels complexes, une plateforme PDM automatis\u00e9e et efficace bas\u00e9e sur le cloud est n\u00e9cessaire. Ce service d\u00e9di\u00e9 de maintenance et de gestion plate-forme pour l’industrie 4.0 a \u00e9t\u00e9 fourni par Faststream Technologies<\/a>. Cette solution de Faststream Technology bas\u00e9e sur la surveillance des conditions utilise l’IIoT comme \u00e9l\u00e9ment cl\u00e9 de sa pile technique.<\/p>\n\n\n\n
La maintenance pr\u00e9dictive (PDM) qui s’appuie sur la strat\u00e9gie bas\u00e9e sur les conditions (CBPDm) est plus efficace et productive qu’un PDM conventionnel. Les PDM avec des seuils de d\u00e9cision dynamiques et des algorithmes de traitement num\u00e9rique du signal (DSP) optimis\u00e9s sont devenus un outil prometteur pour minimiser les temps d’arr\u00eat des actifs et les co\u00fbts de gestion associ\u00e9s. Le syst\u00e8me de surveillance de l’\u00e9tat (CMS) est la base du PDM qui, en collaboration avec plusieurs pipelines d’apprentissage automatique (ML) en parall\u00e8le, pourrait pr\u00e9voir t\u00f4t les dangers potentiels et les d\u00e9faillances futures.<\/p>\n\n\n\n
L’IoT industriel lorsqu’il est combin\u00e9 avec le syst\u00e8me de gestion de la maintenance informatis\u00e9e (CMMS) ouvre de nouvelles possibilit\u00e9s dans les op\u00e9rations de maintenance des actifs. CMMS est un logiciel informatique d\u00e9velopp\u00e9 pour optimiser la t\u00e2che de maintenance num\u00e9riquement. L’IoT agit comme une vaste source de connexion de donn\u00e9es en temps r\u00e9el. Ces m\u00e9gadonn\u00e9es en temps r\u00e9el sont acquises \u00e0 l’aide du contr\u00f4le et de l’acquisition de donn\u00e9es (SCADA). Les donn\u00e9es collect\u00e9es sont ensuite connect\u00e9es au syst\u00e8me CMMS afin de surveiller et de suivre l’\u00e9tat de sant\u00e9 de l’actif en temps r\u00e9el. L’IoT joue ici comme un m\u00e9diateur qui connecte, partage, analyse, surveille et prend des d\u00e9cisions en permanence pour les donn\u00e9es provenant d’actifs industriels et de syst\u00e8mes.<\/p>\n\n\n\n
Le logiciel CMMS fourni par Faststream Technologies utilise divers d\u00e9clencheurs de maintenance tels que le d\u00e9clencheur de panne, le d\u00e9clencheur de temps, le d\u00e9clencheur d’utilisation, le d\u00e9clencheur d’\u00e9v\u00e9nement, le d\u00e9clencheur de condition et le d\u00e9clencheur de compteur pour notifier au technicien l’alerte de maintenance n\u00e9cessaire pour une ressource.<\/p>\n\n\n\n
Pour d\u00e9tecter et pr\u00e9venir la d\u00e9faillance potentielle de l’\u00e9quipement ou de l’actif de fabrication \u00e0 l’avance, la plateforme Faststream Technologies<\/a> a besoin d’une pile technique comme suit :<\/p>\n\n\n\n
- Capteurs IoT intelligents \u2014 Les capteurs de l’IIoT jouent un r\u00f4le essentiel dans le lien entre les syst\u00e8mes physiques. Faststream Technologies prend en charge la collecte de diverses formes de donn\u00e9es (image thermique, analyse des vibrations, signaux acoustiques, observation des \u00e9quipements, etc.). Toutes ces donn\u00e9es en temps r\u00e9el sont ensuite connect\u00e9es au r\u00e9seau\/passerelle IIoT \u00e0 l’aide des protocoles de communication de bas niveau tels que l’interface p\u00e9riph\u00e9rique s\u00e9rie (SPI), le circuit interint\u00e9gr\u00e9 (I2C), le RS-232, etc. Ces protocoles sont construits \u00e0 l’aide du circuit physique tel que le r\u00e9cepteur asynchrone universel ou l’\u00e9metteur ( UART) et le bus d’interface \u00e0 usage g\u00e9n\u00e9ral (GPIB).<\/li>
- Passerelle IoT \u2014 Les passerelles IIoT sont d\u00e9velopp\u00e9es pour fournir le service vertical entre les capteurs IoT et le backend du serveur cloud. Dans un environnement industriel plus complexe, il est m\u00eame n\u00e9cessaire de disposer d’une passerelle IoT intelligente (passerelle de terrain) pour l’informatique de p\u00e9riph\u00e9rie.<\/li>
- Services cloud \u2014 \u00c9tant donn\u00e9 que les services cloud (Microsoft Azure, Amazon, Thinkspace, etc.) \u00e9voluent dans une grande phase bas\u00e9e sur le cloud, l’h\u00e9bergement de plate-forme CMMS pr\u00e9sente plusieurs avantages. Divers services cloud tels que l’entrep\u00f4t de Big Data centralis\u00e9, l’informatique sans serveur, les rapports d’analyse, etc.<\/li>
- Interface d’application \u2014 L’API Web ou mobile agit comme une interface ou une unit\u00e9 de contr\u00f4le pour afficher le rapport personnalisable concernant l’\u00e9tat de sant\u00e9 et la condition de surveillance des actifs.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/iotworlds.com\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/iot-cloud-process.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\nStack technique pour la plateforme de maintenance pr\u00e9dictive de bout en bout<\/p>\n\n\n\n
La plate-formeFaststream Tech<\/a> PDM avec le mod\u00e8le universel est utilis\u00e9e pour d\u00e9velopper une solution de maintenance pr\u00e9dictive avanc\u00e9e pour diverses industries telles que les principales soci\u00e9t\u00e9s de production de p\u00e9trole et de gaz, l’industrie de l’\u00e9nergie \u00e9lectrique, les chemins de fer, les soci\u00e9t\u00e9s p\u00e9trochimiques, les soci\u00e9t\u00e9s de g\u00e9nie m\u00e9canique, la logistique, etc. Aujourd’hui, dans le monde industriel concurrentiel plate-forme PDM par Faststream Technologies ont un r\u00f4le obligatoire en raison de plusieurs facteurs b\u00e9n\u00e9fiques tels que,<\/p>\n\n\n\n
- Temps de maintenance r\u00e9duit : <\/strong>le PDM permet d’\u00e9liminer 20 \u00e0 50 % de la routine de maintenance bas\u00e9e sur le temps et r\u00e9duit les co\u00fbts de maintenance de 5 \u00e0 10 %. La technologie Faststream fournit des services PDM en ligne et hors ligne distants qui r\u00e9duisent le temps total consacr\u00e9 aux t\u00e2ches de maintenance.<\/li>
- Efficacit\u00e9 et productivit\u00e9 accrues \u2014<\/strong> Gr\u00e2ce \u00e0 une surveillance continue en temps r\u00e9el, il offre la possibilit\u00e9 d’augmenter l’efficacit\u00e9 du produit en optimisant les co\u00fbts de maintenance. Avec la technologie IA, il permet une analyse des causes profondes pour pr\u00e9dire l’\u00e9chec \u00e0 l’avance. Avec l’augmentation de la productivit\u00e9, il apporte la satisfaction du client.<\/li>
- Flux de revenus<\/strong> \u2014 Les fabricants d’\u00e9quipement d’origine (OEM) peuvent g\u00e9n\u00e9rer des revenus en fournissant nos services (analyse pr\u00e9dictive, tableau de bord ou service d’envoi de techniciens avant que la panne ne se produise) aux clients.<\/li>
- Avantage concurrentiel <\/strong>\u2014 La solution PdM de Faststream Technologies a la capacit\u00e9 d’int\u00e9grer de nouvelles r\u00e8gles de d\u00e9cision et l’adaptation \u00e0 divers types de machines industrielles repr\u00e9sente un d\u00e9fi important pour les concurrents sur le march\u00e9.<\/li>
- S\u00e9curit\u00e9 accrue<\/strong> \u2014 Gr\u00e2ce aux bons outils, \u00e0 la bonne strat\u00e9gie et \u00e0 d’\u00e9normes donn\u00e9es, le d\u00e9fi cach\u00e9 de la s\u00e9curit\u00e9 des travailleurs est pris en charge. Gr\u00e2ce aux puissants algorithmes d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle, la d\u00e9tection pr\u00e9coce d’une panne d’\u00e9quipement est hautement possible. Cette caract\u00e9ristique de s\u00e9curit\u00e9 des technologies Faststream<\/a> lui permet de fournir un environnement s\u00fbr pour les travailleurs.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
- Efficacit\u00e9 et productivit\u00e9 accrues \u2014<\/strong> Gr\u00e2ce \u00e0 une surveillance continue en temps r\u00e9el, il offre la possibilit\u00e9 d’augmenter l’efficacit\u00e9 du produit en optimisant les co\u00fbts de maintenance. Avec la technologie IA, il permet une analyse des causes profondes pour pr\u00e9dire l’\u00e9chec \u00e0 l’avance. Avec l’augmentation de la productivit\u00e9, il apporte la satisfaction du client.<\/li>
- Temps de maintenance r\u00e9duit : <\/strong>le PDM permet d’\u00e9liminer 20 \u00e0 50 % de la routine de maintenance bas\u00e9e sur le temps et r\u00e9duit les co\u00fbts de maintenance de 5 \u00e0 10 %. La technologie Faststream fournit des services PDM en ligne et hors ligne distants qui r\u00e9duisent le temps total consacr\u00e9 aux t\u00e2ches de maintenance.<\/li>
- Maintenance pr\u00e9ventive : <\/strong>Cette approche est bas\u00e9e sur des d\u00e9clencheurs de temps et d’utilisation pour augmenter la dur\u00e9e de vie des actifs industriels. Il s’agit d’une strat\u00e9gie de maintenance de routine planifi\u00e9e entre les intervalles de temps pr\u00e9d\u00e9termin\u00e9s.<\/li>