Systèmes de surveillance des machines basés sur l’IA

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Les systèmes de surveillance des machines sont largement utilisés dans de nombreuses industries et constituent une technologie essentielle pour la collecte de données et d’informations sur les machines, telles que leur état et leur cycle de vie. Avec leur aide, la maintenance prédictive devient beaucoup plus facile et la détection, l’analyse et le dépannage en temps réel dans les usines permettent de gagner du temps et de l’argent.  

Selon Statista, le marché mondial des logiciels d’IA fera plus que doubler, passant de 51 milliards de dollars US en 2022 à la somme vertigineuse de 126 milliards de dollars US en 2025.

Qu’est-ce qu’un système de surveillance des machines ?

L’un des plus grands inconvénients de la fabrication, tant en termes de productivité que de rentabilité, est le temps d’arrêt des machines. L’immobilisation d’une seule machine paralyse l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement, avec des conséquences graves.

Globalement, le système de surveillance des machines permet une évaluation continue des appareils, permettant une meilleure compréhension de leurs performances. Il est ainsi plus facile de repérer quand une machine d’une usine est susceptible d’avoir besoin de réparations ou si un problème est sur le point de se produire.

La maintenance est un élément clé de toute entreprise. Les appareils ne peuvent pas durer éternellement et doivent parfois être remplacés ou réparés pour s’adapter aux avancées technologiques. Il est utile de connaître l’état de vos équipements, et les systèmes de surveillance des machines éliminent toute conjecture à cet égard. En fournissant des informations en temps réel sur l’état de vos machines, vous pouvez prévoir le moment où des travaux d’entretien sont nécessaires. Cela signifie que les usines sont bien préparées à faire face aux pertes de temps tout en maintenant les temps d’arrêt au minimum.

Comment fonctionne un système de surveillance des machines ?

Pour qu’un système de surveillance des machines fonctionne efficacement, il doit faire partie d’un écosystème d’appareils et de machines connectés – ce qu’on appelle l’Internet des objets (IoT). De nombreux types de capteurs, connectés à Internet, sont reliés aux machines concernées dans l’usine. Ces capteurs collectent des données en temps réel sans interrompre le fonctionnement et transmettent toutes les données et informations à un système informatique centralisé. Cela permet de prendre des décisions éclairées pour maximiser l’efficacité et la productivité. Les capteurs peuvent également détecter à l’avance le besoin de maintenance de la machine, ce qui est souvent appelé maintenance prédictive.

Homme utilisant une tablette dans une usine pour surveiller les machines

Comment la maintenance a évolué avec l’IA

Historiquement, la maintenance peut être divisée en trois catégories : réactive, planifiée et proactive. Par maintenance réactive, on entend la réparation d’une machine après qu’elle soit tombée en panne. La maintenance planifiée est la réalisation d’inspections périodiques d’un équipement afin d’analyser son état de santé et de détecter tout problème. Ces inspections sont effectuées quel que soit l’état de la machine. La maintenance proactive consiste à réaliser des analyses et à comprendre la capacité d’une machine. Les données sont utilisées pour prendre des décisions, mais seuls les facteurs susceptibles de provoquer une panne de machine sont pris en compte, et l’état d’une machine n’est pas réellement surveillé ou signalé. 

C’est la raison pour laquelle l’IA a connu un tel succès dans l’industrie manufacturière. L’IA a révolutionné la maintenance, car il est désormais possible de surveiller en continu l’état d’une machine. L’IA permet également de prédire quand une machine aura besoin d’attention, ce qui signifie que la maintenance ne sera effectuée que si nécessaire, réduisant ainsi les coûts impliqués. En outre, l’IA peut évaluer le cycle de vie d’une machine et déterminer le meilleur moment pour effectuer des réparations. Les fenêtres de maintenance sont planifiées afin d’éviter au mieux les temps d’arrêt.

McKinsey & Company rapporte que la maintenance prédictive basée sur l’IA peut réduire les coûts d’inspection de 25 % et les coûts de maintenance annuels de 10 %, tout en augmentant la disponibilité de 20 %.

Les avantages des systèmes de surveillance des machines basés sur l’IA

  • Moins de temps d’arrêt 
  • Réduction des coûts d’énergie
  • Rendement plus élevé
  • Toutes les informations en un coup d’œil
  • Réduction des coûts de production
  • Moins de déchets
Un homme vérifiant le système sur l'ordinateur

Combinaison de l’IIoT, de l’IA et des capteurs dans les usines intelligentes

L’Internet des objets dans un contexte industriel est appelé l’Internet des objets industriel (IIoT). Sans l’IIoT, les capteurs ne seraient pas en mesure de renvoyer des informations à l’utilisateur. L’utilisation de solutions IIoT dans les usines permet de collecter des données en temps réel via des capteurs et de les transmettre à une base de données centrale, la GMAO (gestion de la maintenance assistée par ordinateur). De là, le logiciel transfère les données dans des rapports faciles à lire, qui peuvent être facilement distribués à toutes les personnes qui ont besoin de voir les données de la machine.

Grâce aux progrès technologiques, de plus en plus d’usines deviennent intelligentes. Les solutions intelligentes améliorent les installations, permettant de prendre des décisions plus judicieuses et mieux informées. Une série de technologies sont utilisées pour capturer les données dans les usines intelligentes, notamment l’intelligence artificielle, l’IIoT, les capteurs et le cloud computing. Les données obtenues sont utilisées pour surveiller les différents processus dans l’usine et peuvent également être utilisées pour prendre des décisions éclairées concernant les machines et même les procédures de travail. Avec l’aide de ces technologies, de nombreux travaux qui demanderaient normalement beaucoup de temps peuvent être automatisés. Par conséquent, les tâches sont effectuées beaucoup plus rapidement et sans avoir recours à la main-d’œuvre humaine.

Types de capteurs utilisés pour la surveillance des machines

Quels sont les capteurs les plus courants dans les usines intelligentes ? 

Selon Upkeep, il existe six principaux types de capteurs industriels. Le type de capteur utilisé dépend de la machine et du type de mesure : 

  • Les capteurs de vibrations mesurent la fréquence des vibrations afin de détecter les irrégularités et de prédire les problèmes futurs. Ils sont généralement utilisés dans les moteurs, les générateurs et les turbines.
  • Les capteurs de pression sont utilisés pour mesurer les différences de pression, notamment celles de l’eau et de l’air. Ils sont utilisés dans les systèmes hydrauliques.
  • Les capteurs de température détectent l’énergie thermique générée par l’appareil. Ils sont utilisés dans de nombreux appareils électriques, tels que les systèmes de climatisation et les réfrigérateurs.
  • Les capteurs d’humidité ressemblent aux capteurs de température, mais ils peuvent détecter le niveau d’humidité dans l’atmosphère et, dans certains cas, même la quantité exacte d’eau dans l’air. On les trouve souvent dans les systèmes CVC (chauffage, ventilation, climatisation). 
  • Les capteurs de gaz surveillent les niveaux de divers gaz, garantissant ainsi un environnement de travail sûr.
  • Les capteurs de sécurité sont utilisés dans diverses applications, telles que les alarmes et les dispositifs de localisation GPS, et leur objectif principal est d’assurer la sécurité des machines et d’empêcher que des équipements soient sortis d’une zone.  

Festo AX

La Festo Automation Experience (AX) est une solution IoT qui optimise l’utilisation des données collectées grâce à l’intelligence artificielle et à l’apprentissage automatique. Grâce à cette solution, les entreprises peuvent, entre autres, augmenter leur productivité, réduire les coûts énergétiques et les déchets. 

Pourquoi devriez-vous utiliser Festo AX ? 

Intelligence artificielle en temps réel  

Festo AX analyse les données en temps réel. En cas de problème, vous serez donc informé immédiatement et sans délai. Cela vous permet de vous préparer sans délai aux conséquences éventuelles.

Utilisable partout

Que vous souhaitiez utiliser Festo AX on edge (sur le système), on premises (sur les serveurs) ou dans le cloud, la solution est prise en charge où que vous le souhaitiez. 

Vos données vous appartiennent

Les données collectées par Festo sont la propriété exclusive du client et ne sont utilisées que comme convenu. 

Intégration flexible

Festo AX peut être intégré dans tous les systèmes car il fonctionne parfaitement avec les composants Festo couramment utilisés dans diverses machines et systèmes. Grâce à l’utilisation de protocoles standard tels que MQTT, la solution peut être facilement intégrée à des composants et machines tiers. 

Comment Festo AX soutient-il les entreprises ? 

  • Maintenance préventive – les données de la machine sont transférées au logiciel Festo AX et l’utilisateur est immédiatement informé de tout écart par rapport à l’état correct de la machine grâce à la détection des anomalies. 
  • Énergie prédictive – Festo AX peut également vous aider à atteindre une efficacité énergétique maximale. Le logiciel prévient à l’avance en cas de dépassement d’une limite de charge ayant une incidence sur les coûts. 
  • Qualité prédictive – La perte de qualité est un autre sujet important sur lequel Festo AX peut vous aider. Festo AX surveille en continu les facteurs complexes susceptibles d’affecter la qualité des produits et fournit ensuite à l’utilisateur un rapport contenant des suggestions de changement.

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