Technologies de maintenance prédictive : un aperçu

La maintenance prédictive désigne la capacité à anticiper (et donc à prévenir) les pannes de machines. Les technologies de maintenance prédictive les plus courantes incluent : surveillance de l'état et l'apprentissage automatique. En offrant aux équipes de maintenance une visibilité sur les problèmes potentiels, ces technologies de maintenance prédictive peuvent contribuer à augmenter la disponibilité des équipements, à réduire les coûts de maintenance et à améliorer les performances et la longévité des actifs.

Traditionnellement, les équipes de maintenance s'appuyaient sur une combinaison de maintenance réactive et maintenance préventive pour maintenir leurs équipements en bon état de fonctionnement. Ces deux approches présentent toutefois des limites qui peuvent entraîner des temps d'arrêt imprévus et des coûts élevés.

Heureusement, les progrès en matière de connectivité, d’Internet industriel des objets (IIoT) et d’analyse de données ont rendu les technologies de maintenance prédictive non seulement possibles mais également abordables, même pour les entreprises fonctionnant avec un budget limité.

Qu'est-ce que la maintenance prédictive (PdM) ?

La maintenance prédictive, également appelée PdM, est une stratégie de maintenance qui consiste à surveiller en continu les conditions (telles que les vibrations et la température) qui indiquent l'état de santé des machines. L'objectif est de détecter les changements dans les conditions de fonctionnement de base, ce qui peut indiquer un problème avant qu'il ne dégénère en panne et n'entraîne des temps d'arrêt coûteux.

Types de technologies de maintenance prédictive

Il existe sur le marché une multitude de technologies de maintenance prédictive, qui impliquent toutes une surveillance continue de l'état des machines en temps réel afin d'identifier rapidement les problèmes. De la surveillance des vibrations à la surveillance acoustique, en passant par la surveillance de la température et de la puissance, le monde de la maintenance regorge désormais de technologies de maintenance prédictive. Nous avons résumé ci-dessous quelques-unes des technologies de maintenance prédictive les plus courantes.

Technologies de maintenance prédictive les plus courantes

Surveillance des vibrations Il recherche des variations des niveaux de vibrations pouvant indiquer une détérioration des pièces rotatives d'une machine. Par exemple, une cause fréquente d'augmentation des vibrations est la présence de composants desserrés, mal alignés ou usés, comme les roulements du moteur, qui peuvent endommager davantage la machine s'ils ne sont pas réparés.

Capteurs de vibrations sans fil Les capteurs fixés aux machines mesurent les variations d'amplitude, de fréquence et d'intensité des vibrations. Ils peuvent détecter d'infimes variations à des fréquences indétectables par l'homme. Les accéléromètres, transducteurs couramment utilisés dans analyse des vibrationsIls mesurent les variations de vitesse résultant des variations de la signature vibratoire de base de l'équipement. Ils peuvent également aider les équipes de maintenance à identifier le composant à l'origine de la variation vibratoire, facilitant ainsi la résolution du problème avant qu'il ne s'aggrave.

Pour plus d'informations, voir 5 raisons de lancer un projet pilote de surveillance des vibrations sans fil

Surveillance acoustique est un autre exemple de surveillance de l'état qui utilise les variations de la sortie audio d'un équipement pour identifier les problèmes potentiels. Similaire à la surveillance des vibrations, la surveillance acoustique commence par l'établissement d'une base de référence pour les sons produits lors du fonctionnement normal d'un équipement, ainsi que pour les sons émis lors des phases de démarrage, d'arrêt et de veille. capteurs de vibrations installé à proximité des machines, puis surveille en permanence les changements subtils dans les bruits de base de l'équipement, ou empreinte sonore.

La surveillance acoustique s'appuie également sur une technologie de suppression du bruit, permettant de séparer les sons émis par une machine ou un composant spécifique du bruit ambiant du chantier. Les capteurs utilisés pour la surveillance acoustique sont capables d'« entendre » des bruits inaudibles pour les humains. Grâce à leur sensibilité, ils peuvent détecter des signes subtils de détérioration suffisamment tôt pour que les équipes de maintenance puissent y remédier.

Surveillance des températures utilise des capteurs de température pour identifier les augmentations anormales de température sur les équipements, ce qui peut indiquer des problèmes potentiels. Par exemple, des augmentations anormales de température peuvent indiquer un câblage défectueux, des terminaisons de circuit défectueuses ou des fusibles approchant de leur limite de capacité.

Surveillance de la puissance Permet d'identifier les fluctuations de puissance des machines électriques susceptibles d'entraîner une usure prématurée ou une panne importante. La surveillance de la puissance utilise des capteurs pour collecter des données sur une grande variété de paramètres, notamment le courant (A), la tension (V), la puissance (W), la fréquence (Hz), la puissance apparente (VA), la puissance réactive (VA), le facteur de puissance (PP) et la distorsion harmonique totale (THD) (%). En cas de dépassement des seuils, un système de surveillance de la puissance peut automatiquement alerter le personnel de maintenance afin qu'il intervienne immédiatement avant que des dommages matériels ne surviennent.  

Les éléments d'une stratégie de maintenance prédictive

Les capteurs sont un élément clé de toute stratégie de maintenance prédictive, capturant les paramètres vitaux d'une machine en temps réel. Cependant, la maintenance prédictive ne se limite pas à la collecte de données ; elle repose également sur la capacité à traiter, analyser et interpréter rapidement les données machine et à prendre des mesures pertinentes et opportunes. Une solution logicielle adaptée centralise toutes vos données pour faciliter l'accès et l'action. Le logiciel analyse les données des actifs et les compare aux données d'exploitation de référence, vous permettant ainsi d'identifier précisément les points de maintenance à entreprendre.

Commencer

Pour mettre en place une stratégie de maintenance prédictive efficace, il n'est pas nécessaire de rénover l'ensemble de votre installation. En effet, les technologies IIoT sont à la fois accessibles et évolutives. Vous pouvez créer un programme de surveillance de l'état de vos équipements adapté à vos besoins précis et le faire évoluer.

Il en résulte des économies de temps et d'argent considérables. Vos équipes de maintenance n'auront plus besoin d'effectuer des tâches de maintenance préventive inutiles ni de remplacer des pièces encore utilisables. Vous éviterez également les temps d'arrêt inutiles, qu'ils soient planifiés dans le cadre d'une maintenance préventive traditionnelle ou imprévus dans le cadre d'une stratégie de maintenance réactive.

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