Qu'est-ce que la maintenance prédictive?

La maintenance prédictive (PdM) implique l'exécution de contrôles du système à intervalles prédéterminés pour analyser la santé de l'équipement. Ces contrôles prennent habituellement la forme d'une collecte de données continue (c'est-à-dire, température, lumière, pression et bruit / vibration) provenant de l'équipement grâce à l'utilisation de capteurs. Les résultats de ces vérifications déterminent si des activités de maintenance sont nécessaires

Viser à réduire les temps d'arrêt imprévus

Pour les fabricants qui travaillent avec des marges serrées et même des délais plus serrés, les temps d'arrêt imprévus peuvent être un cauchemar. Il peut couper droit au but, ruiner un quart, une année ou même une entreprise. Les coûts calculables sont clairs: ARC Advisory Group rapporte que l'industrie mondiale des procédés perd jusqu'à 20 milliards de dollars de sa production annuelle (environ 12 500 dollars par heure) en raison de temps d'arrêt imprévus. Espérer ce qu'il y a de mieux et attendre que quelque chose se brise est coûteux – il coûte environ 50% plus cher de réparer un bien qui a cassé en production que si le problème avait été identifié avant la panne

. environnement, les fabricants doivent apprivoiser leurs opérations complexes et interdépendantes. La fiabilité en elle-même peut constituer un avantage concurrentiel important. Mais y arriver nécessite une nouvelle approche.

La promesse de maintenance prédictive

La maintenance prédictive promet de permettre la planification de la maintenance corrective avant l'apparition d'un problème. Cela devrait également empêcher les défaillances surprises de l'équipement. Il montre quel équipement aura besoin d'entretien et quand. Par conséquent, les entreprises peuvent allouer les bonnes pièces et s'assurer qu'elles ne peuvent déployer des techniciens de terrain qu'en cas de besoin. Au lieu de faire face à un calendrier débordant de défaillances imprévues qui nécessitent des arrêts de production immédiats et chronophages, la maintenance prédictive aide les entreprises à planifier des arrêts plus courts lorsqu'il est judicieux de ralentir la production.

Bien qu'il puisse être confondu avec la maintenance préventive, la maintenance prédictive est différente. Au lieu de regarder des moyennes ou des statistiques comparables, il regarde l'état de l'équipement en temps réel. Par conséquent, il peut faire des prédictions basées sur les conditions réelles, et non sur des moyennes ou des suppositions.

La fabrication juste-à-temps est l'objectif de la plupart des entreprises. Cela signifie qu'une entreprise ne se retrouve pas avec trop de stocks et qu'elle récolte des profits plus rapidement parce qu'elle n'investit dans des pièces ou d'autres composants que lorsqu'elle en a besoin. Bien sûr, cela nécessite un timing précis – et chaque élément de la chaîne de valeur doit être prêt lorsqu'il est appelé. Ainsi, un équipement défectueux qui fonctionne mal au mauvais moment peut faire en sorte qu'une entreprise rate des quotas de production, perd des affaires ou menace même la sécurité d'une usine.

Il existe de nombreuses technologies utilisées par la maintenance prédictive, notamment l'analyse infrarouge, acoustique, vidéo et vibratoire. Il peut même regarder l'huile qui lubrifie une machine pour déterminer si elle fonctionne selon les spécifications.

Regard sur les biens individuellement et en groupes

Les méthodes traditionnelles surveillent des machines isolées ou des équipements dispersés. Ils ne voient pas toute l'image. La maintenance prédictive à l'aide de techniques cognitives d'apprentissage automatique peut prendre toutes les vues individuelles de milliers d'actifs pour créer une vue intégrée d'un atelier, offrant une visibilité complète et mettant en évidence la façon dont les actifs et leurs workflows fonctionnent ensemble. »

L'une des raisons pour lesquelles la maintenance prédictive est une tendance à la hausse est qu'elle réduit considérablement les erreurs humaines, qui peuvent provoquer jusqu'à 82% de pannes d'actifs. Alors que les actifs connectés augmentent à un rythme vertigineux grâce à l'IoT, les données industrielles accablent les fabricants parce que les êtres humains ne peuvent tout simplement pas absorber et traiter toutes ces données. Sans la technologie pour les aider, même les scientifiques hautement qualifiés manqueront certainement certains points de données critiques. La maintenance prédictive qui utilise la science des données nivelle le terrain de jeu en appliquant des techniques cognitives pour l'analyse des données de capteurs.

Par conséquent, chaque entreprise peut mettre à disposition des informations automatisées à tous les niveaux de décision, garantissant ainsi que les personnes qui en ont besoin resteront au courant.

Comment Progress aide

The Progress Predictive Maintenance solution automatise la science des données à l'aide de l'analyse cognitive, de l'exploration de données sur les données de capteurs historiques et en temps réel et de l'apprentissage automatique pour détecter et prévoir les anomalies susceptibles de provoquer des pannes de ressources. Voir dans le futur semble être une notion fantaisiste, mais ce n'est pas une boule de cristal. C'est réel et cela signifie que les entreprises peuvent éviter les coûts de maintenance inutiles, raccourcir les perturbations, obtenir un contrôle exceptionnel sur le flux de données provenant de chaque machine.

L'approche automatisée utilise une solution brevetée de méta-apprentissage pour détecter et prévoir les anomalies. des informations sur la santé, réduisent le temps requis pour développer et opérationnaliser les modèles et aident les scientifiques à être plus efficaces. Plus précisément, Progress fournit:

La solution de maintenance cognitive prédictive est optimisée par DataRPM Détection et prédiction d'anomalies, qui exploite la puissance de l'apprentissage automatique, afin que les organisations puissantes contrôlent le flux de données provenant de chaque machine. .