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Comment les avancées technologiques vont-elles influencer la surveillance de la maintenance conditionnelle en 2023?

Historiquement, pour prendre des décisions sur la maintenance, les départements utilisaient la surveillance des conditions basées sur les signaux de santé et de défaillance des machines.

mars 10, 2023  By Bryan Christiansen


Photo: zapp2photo / Adobe Stock

La maintenance conditionnelle (MC) a considérablement évolué depuis l’utilisation des sens humains pour la surveillance des sons ou des vibrations. Les progrès de la technologie numérique au 20e siècle ont permis la mise au point de dispositifs de surveillance portables, suivis de près par des capteurs câblés utilisant des réseaux Ethernet.

Aujourd’hui, la convergence des technologies a fait progresser les techniques de contrôle et de surveillance. La communication sans fil, la miniaturisation des produits, l’informatique en nuage et l’intelligence artificielle ont toutes révolutionné les capacités de surveillance des conditions.

Que signifie cette technologie pour la MC en 2023 et au-delà?

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Prévision du marché de la surveillance des conditions

Le marché de la MC a toujours bénéficié d’une croissance régulière, malgré des faibles chiffres uniques, avec un taux annuel cumulé historique d’environ 3,8 %. En 2022, la taille du marché était d’environ 2,6 milliards de dollars américains.

Cependant, les nouvelles technologies et des pressions concurrentielles croissantes sont à l’origine d’un élan manufacturier croissant pour la création d’usines intelligentes grâce à la numérisation. Cette pression promet de doubler la croissance de la MC au cours de la prochaine décennie, avec les projections suggérant que le marché connaîtra un taux annuel cumulé de 7,5 % entre 2023 et 2032. La taille du marché de 2032 calculée à partir de ces chiffres sera de 5,5 milliards de dollars américains.

Quels sont les facteurs qui transforment le marché?

Cette croissance agressive est compréhensible lorsque l’on comprend le contexte plus large de la technologie qui permet et encourage l’intégration par les entreprises.

Technologie sans fil

Pendant les années 1990, les détecteurs câblés ont remplacé les appareils portatifs utilisés jusque-là. Ces dispositifs permanents ont permis de réduire les erreurs et la répétition faible des détecteurs portatifs, mais cela a eu un coût. Il fallait installer de grands réseaux Ethernet et électriques, avec des collecteurs de données situés à des endroits stratégiques.

Le début des communications Wi-Fi et Bluetooth ont permis de réduire les coûts de réseau considérablement, en couvrant une grande partie du sol de l’usine avec quelques petits répéteurs sans fil. La redondance du système s’est également améliorée, certains réseaux étant capables de choisir la voie des communications la plus solide.

Sécurité du nuage informatique

Le transfert d’archivage des données et de la gestion des applications vers le nuage ont révolutionné l’automatisation de la maintenance. Le retrait des centres de serveurs sur site et la réduction des services informatiques ont été un avantage. Cependant, la véritable puissance du nuage informatique réside dans l’accès à une capacité de calcul sans pareil pour les calculs complexes, ce qui évite aux utilisateurs d’avoir besoin d’appareils haut de gamme tout en offrant une évolutivité rapide et presque illimitée.

Intégration des équipements avec l’IoT

Les dispositifs de l’Internet industriel des objets (IoT) tiers, et spécialement conçus à cet effet, ont accéléré le passage à des capacités de contrôle et de surveillance à distance. Aujourd’hui, les intégrateurs de systèmes n’ont plus qu’à installer mécaniquement un nouveau capteur, à brancher l’alimentation et à relier le dispositif au réseau sans fil à l’aide de la connectivité embarquée.

Cette véritable capacité « plug-and-play » a permis de réduire les coûts et les délais d’installation des systèmes intelligents. La dépendance à l’égard des OEM a été réduite, ce qui permet aux équipements existants d’être compatibles avec les systèmes intelligents et de résoudre le problème difficile des actifs déconnectés ou isolés.

Analyse prévisionnelle

Les améliorations apportées aux technologies utilisées pour collecter et analyser les données ont permis aux entreprises d’aller au-delà de la simple interrogation des données pour décrire des événements passés. Grâce à l’informatique infonuagique et à des outils avancés des modèles mathématiques, les entreprises peuvent désormais rassembler, organiser et analyser de grands volumes de données afin de faire des prédictions sur un problème inconnu. Les résultats débloquent la prise de décision basée sur les données pour réduire les coûts et les risques tout en améliorant les bénéfices.

Ce à quoi il faut s’attendre en 2023

L’emballage de plusieurs solutions technologiques et l’ajout de capacités de fabrication avancées ont transformé les capacités de contrôle et de surveillance des machines. Les tendances suivantes en matière de surveillance des conditions continueront de s’accélérer en 2023.

Amélioration de la surveillance des conditions sans fil.

Les capacités de micro-usinage permettent de créer des microsystèmes électromécaniques (MEMS) de quelques millimètres composés de pièces mobiles microscopiques. Cette miniaturisation permet de créer des capteurs de taille réduite, de poids réduits et de puissance réduite, à faible coût. Fonctionnant sur batterie, ils intègrent des processeurs, des capteurs et des capacités sans fil, avec une faible consommation d’énergie, une installation simple et des coûts de déploiement réduits.

Bien que la qualité des données ne soit pas aussi bonne que celle des capteurs piézo-électriques, les capteurs MEMS offrent une option rentable pour appliquer la surveillance intelligente aux équipements existants. La disponibilité immédiate de capteurs tiers de petite taille, robustes et spécialement conçus accélérera la mise en œuvre de la MC dans les industries de fabrication et de maintenance.

Maintenance prédictive et prescriptive

Utiliser l’apprentissage automatique et l’IA pour analyser les équipements d’exploitation était autrefois le domaine des compagnies pétrolières et des organisations aérospatiales, nécessitant de gros budgets pour surveiller l’état des applications critiques. Les algorithmes d’apprentissage automatique et d’IA hébergés dans le nuage, associés à des solutions commerciales prêtes à l’emploi, ont permis aux entreprises de toutes les tailles d’en tirer des bénéfices.

L’analyse prédictive basée sur le nuage interroge l’historique des services de l’équipement et surveille les flux d’état de l’équipement en temps quasi réel pour identifier les défauts naissants. Le logiciel prédit le moment où les performances de fonctionnement se dégraderont au point de nécessiter une intervention, mais avant que les pannes et les arrêts ne se produisent.

Bientôt, vous pourrez vous attendre à ce que la maintenance prédictive soit remplacée par une maintenance prescriptive, où le moteur d’analyse ne se contentera pas de suggérer le moment où une défaillance se produira, mais il exécutera une série de scénarios et suggérera la réponse appropriée en modifiant les opérations ou en effectuant une réparation. Aujourd’hui encore, nous voyons des actions automatisées prises sans l’intervention d’un opérateur ou d’un technicien.

Augmentation des besoins d’intégration des données

La MC à l’échelle de l’usine et les efforts renforcés de transformation numérique créent des volumes importants des données et des silos d’information. Attendez-vous à voir les organisations chercher une plus grande intégration entre les données provenant des capteurs de surveillance, des systèmes SCADA, des dispositifs HMI et des logiciels de programmation.

Une tendance actuelle consiste à utiliser un système de gestion de la maintenance informatisé (GMI) pour fournir ce service d’intégration. La GMI moderne a évolué pour défier le rôle des systèmes de planification des ressources d’entreprise et des systèmes de gestion des actifs d’entreprise.

Ils contiennent les capacités d’intégration et d’analyse nécessaires pour discerner les modèles de données qui éclairent la prise de décision en matière de maintenance et de fabrication. D’ici 2023, les entreprises chercheront à étendre les capacités de leur GMI afin d’intégrer l’augmentation de leurs données rapidement, à moindre risque et à moindre coût, et de mieux les comprendre.

L’évolution de la compétitivité dans le secteur manufacturier incite les entreprises à exploiter les opportunités offertes par la MC compatible avec l’IoT. Alors que les coûts de la technologie continuent de baisser et que les solutions tierces clés en main se multiplient, 2023 annoncera une croissance importante du marché de la MC – les entreprises rechercheront une plus grande efficacité de production grâce à la réduction des coûts de maintenance, à l’augmentation de la disponibilité des équipements et à l’amélioration de la qualité des produits.
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Bryan Christiansen est le fondateur et le chef de la direction chez Limble CMMS (Une compagnie de logiciel CMMS mobile). Vous pouvez le joindre à l’adresse : bryan@limblecmms.com.


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