Quand l’électronique aide à anticiper les pannes des machines
Les grands noms de l’informatique industrielle proposent tous des solutions permettant non seulement de surveiller en temps réel l’état des machines mais également d’anticiper leurs dysfonctionnements éventuels. Au cœur de ces dispositifs, IoT, électronique et IA font bon ménage.
Il est loin le temps où objet connecté rimait avec gadget électronique sans intérêt. Aujourd’hui, l’IoT trouve entre autres sa voie dans les applications industrielles et contribue au développement de ce que l’on appelle l’industrie 4.0. Il est notamment un domaine que l’IoT peut transformer en profondeur : la maintenance industrielle.
Longtemps curative (on intervient sur la machine une fois la panne constatée), puis préventive (maintenance systématique basée sur un calendrier préétabli), la maintenance industrielle tend aujourd’hui à devenir conditionnelle (maintenance conditionnée par l’état de la machine dont les caractéristiques sont surveillées en temps réel), voire prévisionnelle (parfois maladroitement qualifiée de prédictive du fait d’une mauvaise traduction du terme anglais « predictive maintenance »).
Dans ce dernier cas, la maintenance est basée sur des prévisions de dysfonctionnements ou de pannes déterminées par des algorithmes qui analysent et extrapolent les données recueillies en temps réel sur les machines. Il est ici question d’anticiper les pannes potentielles pour agir en amont et réduire les temps d’arrêt des unités de production en les prévoyant à l’avance, avec ce que cela suppose de réduction des coûts. Cette évolution de la maintenance n’a été rendu possible que grâce à la judicieuse combinaison de l’IoT, de l’électronique et de l’intelligence artificielle, comme on peut le constater à partir de l’offre actuelle en la matière.
Car si en pratique, la maintenance prévisionnelle n’est encore que peu répandue dans les usines (les industriels ont parfois du mal à changer leurs habitudes), il s’avère que la plupart des grands noms de l’informatique industrielle et des automatismes proposent d’ores et déjà à leurs catalogues respectifs des solutions dédiées, à l’image d’ABB, de Rockwell Automation, de Schneider Electric, ou bien encore de Siemens, pour ne citer que ces quelques exemples.
Siemens vient par exemple de lancer Sitrans SCM IQ, sa dernière solution dédiée à la maintenance prévisionnelle. Les capteurs de température et de vibrations Sitrans MS200, sans fil, forment la base matérielle de ce système et sont installés sur les équipements industriels à surveiller (pompes, réducteurs, compresseurs, systèmes d’entraînement, etc.). Les données collectées en temps réel sont ensuite transmises via une connexion Bluetooth à la passerelle industrielle Sitrans CC220, où elles sont chiffrées puis transférées de manière sécurisée vers Mindsphere, la plate-forme cloud de Siemens dédiées aux applications IIoT (Industrial IoT). L’IA prend alors le relais pour analyser les données, détecter en amont les écarts par rapport au fonctionnement normal et en déduire les dysfonctionnements à venir. En cas d’anomalie, une notification est envoyée par SMS et/ou par e-mail, selon la configuration et le groupe d’utilisateurs défini.
Enfin, une application Web permet de documenter les dysfonctionnements des machines, de consulter à tout moment et en tout lieu l’état des différents équipements industriels sous forme graphique et de transmettre ces données à un groupe d’utilisateurs défini.
Il est également important de noter que le système Sitrans SCM IQ est évolutif (il est possible de surveiller un ou plusieurs équipements, ou même l’ensemble des machines d’un site industriel) et peut s’implémenter sur tout type d’installation industrielle existante puisqu’il suffit d’instrumenter chaque machine avec les capteurs sans fil étanches (IP68) Sitrans MS200 de Siemens qui sont par ailleurs alimentés par batterie amovibles à longue durée de vie, donc libres de tout câblage.
Selon Siemens, un tel dispositif permet d’augmenter jusqu’à 10 % la productivité des sites industriels.
