En matière de maintenance, les machines et les installations sont souvent soumises à des cycles fixes. La fiabilité et la sécurité sont les maîtres mots. Le personnel de maintenance chevronné le sait : un cycle fixe ne répond jamais vraiment aux besoins de la production quotidienne. Il ne sait répondre ni exigences ni aux pressions réelles. La maintenance fixe qui respecte un intervalle défini peut également impliquer le remplacement trop fréquent ou trop tardif des composants. Ces deux situations accroissent les coûts. La maintenance prévisionnelle peut concentrer les efforts de maintenance là où ils sont réellement nécessaires. Elle permet donc de réduire les coûts et favorise une production plus intelligente.

Qu’est-ce que la maintenance prévisionnelle ?

Le gain d’efficacité exige des idées nouvelles dans l’Industrie 4.0 et l’usine intelligente. La maintenance prévisionnelle ou la maintenance anticipée est un concept d’avenir qui peut être mis en œuvre dès aujourd’hui. La maintenance prévisionnelle offre une projection dans le futur de la machine. Les prévisions de maintenance d’une machine ou de remplacement d’un composant reposent sur les données empiriques et les modèles d’apprentissage. La maintenance anticipée recueille en permanence des données en cours de production et les analyse. Le système apprend et se développe donc en continu et permet d’interpréter les données en direct via un modèle. De stricts cycles de maintenance peuvent donc être remplacés par des délais de service spécifiques à chaque machine et chaque composant. L’analyse et la création des modèles peuvent s’effectuer directement sur site au sein de l’entreprise ou via un service dans le cloud.

Bien que la maintenance prévisionnelle ne soit pas fiable à 100 %, elle peut fournir une indication suffisamment précise du délai d’exécution des tâches de maintenance.

zenon et la maintenance prévisionnelle

zenon convient particulièrement aux systèmes de maintenance prévisionnelle, comme c’est le cas en association avec Azure Machine Learning de Microsoft. Le processus suivant est possible :

1. zenon recueille en temps réel les données des capteurs.
2. zenon communique avec Azure Machine Learning ou une application similaire et fournit un espace de stockage permanent des données.
3. Dans l’application externe, ces données sont exploitées pour l’apprentissage de la machine. Le système enrichit en permanence son expérience et continue d’apprendre.
4. La création du modèle s’effectue dans l’application externe : Quel(le) machine/comportement exige une intervention en fonction des données fournies ?
5. zenon prend en charge le modèle et l’affiche dans le système SCADA. L’interaction correspondante est prévue et communiquée à l’interface utilisateur.

Maintenance prévisionnelle zenon : plus de flexibilité pour une compétitivité accrue

Comparée aux cycles fixes, la maintenance au bon moment présente de nombreuses avantages. En effet, la machine est entretenue en fonction de vos besoins. Les charges accrues raccourciront les délais de maintenance et préviendront les dommages de la machine. La réduction de la charge repoussera la maintenance, ce qui permet de réduire les coûts et les pannes. Les pièces de rechange peuvent donc être commandées à temps et dans la quantité souhaitée et le temps d'interruption pour la maintenance planifié.

La maintenance prévisionnelle peut constituer votre premier pas vers l’usine intelligente. Envoyez un e-mail sans plus attendre à sales@copadata.com. Nous serions heureux de partager avec vous notre savoir-faire !