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Réduire les temps d’arrêt imprévus

Grâce à des capteurs connectés à Internet.


6 octobre 2021
Par MFO Personnel

IoTforall

Selon un rapport de la société d’études de marché britannique Vanson Bourne, les temps d’arrêt imprévus des machines coûtent aux fabricants 260 000 $US pour chaque heure de production perdue, alors que 82 % des fabricants subissent des temps d’arrêt des machines au moins une fois par an. C’est un problème très coûteux et courant, mais il existe une solution viable qui commence par aller au-delà des méthodes de maintenance obsolètes grâce à l’IoT.

En effet, pour la première fois, les usines peuvent adopter une approche totalement proactive de la maintenance des machines grâce à l’avènement des capteurs connectés à Internet. Les capteurs IoT peuvent se connecter à l’équipement et surveiller les données critiques sur l’état de la machine en temps réel, puis les alimenter dans une plate-forme de maintenance prédictive qui applique l’analyse des données pour identifier les signaux d’alarme dès qu’ils apparaissent. La plateforme peut alors envoyer aux techniciens des alertes automatiques et en temps réel.

Cette nouvelle génération de technologie promet de transformer la surveillance de l’état de la machine – un domaine historiquement négligé pour les équipes de maintenance – en un atout que les fabricants peuvent exploiter pour réduire les temps d’arrêt imprévus.

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Dans ce contexte, les outils de maintenance prédictive sont fort utiles, car ils utilisent la surveillance de l’état de la machine pour différencier le moment où une machine nécessite ou non une maintenance. De cette façon, les usines peuvent planifier les temps d’arrêt et intégrer uniquement les équipements qui nécessitent actuellement une attention particulière. Les techniciens peuvent réagir tôt et avec une perspicacité pour minimiser tout impact négatif sur la production. Une fois que ces interventions proactives deviennent la norme, les temps d’arrêt imprévus deviennent une rareté.

Qui plus est, les données sur l’état de la machine révèlent quels équipements nécessitent une attention immédiate et lesquels peuvent être remis à plus tard. De plus, les données sur l’état de la machine permettent d’identifier où et comment une machine doit être réparée afin que les techniciens puissent avoir l’impact le plus significatif dans la fenêtre de temps la plus courte. Chaque opportunité compte.

Autrement dit, au lieu d’attendre la prochaine catastrophe, la maintenance peut jeter les bases d’une cohérence et d’une stabilité encore plus grandes en termes de performances de la machine.

Auparavant, les temps d’arrêt imprévus semblaient inévitables, une catastrophe coûteuse qui attendait de se produire. Mais c’était avant l’ère de la maintenance prédictive pilotée par la surveillance de la santé des machines basée sur l’IoT. Les temps d’arrêt ne seront plus jamais les mêmes.

https://www.iotforall.com/


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