Surveillance de l'état des machines : maintenance conditionnelle & maintenance proactive

La surveillance de l'état des machines est la condition préalable à des mesures de maintenance modernes dans des processus industriels intelligents

À l'heure de l'industrie 4.0, il est plus important que jamais de miser sur des systèmes intelligents qui permettent d'agir de manière proactive et contribuent à améliorer l'efficacité de la production.

Pour que les termes "surveillance de l'état des machines", "maintenance conditionnelle" et "maintenance proactive" ne restent pas pour vous des slogans abstraits, ce guide Automation24 vous explique ci-après comment ces concepts fonctionnent concrètement, comment vous pouvez en tirer profit et pourquoi vous aussi ne devriez plus attendre pour optimiser vos processus industriels et les faire passer au niveau supérieur.

Qu'est-ce que la surveillance de l'état des machines ?

La surveillance de l’état des machines et des installations constitue un pilier fondamental de l’industrie 4.0, en permettant un suivi continu et précis de leur fonctionnement.

Pour cela, on a recours à ce que l'on appelle "l'ombre numérique", qui permet de représenter virtuellement l'état actuel d'une installation. En effet, l'ombre numérique est constituée de données de processus générées par les machines lorsqu'elles sont en fonctionnement. Il peut s'agir de paramètres physiques tels que la température, les vibrations, les oscillations, la pression, l'humidité et les signaux électriques ou encore la qualité de l'huile. L'état réel de ces machines peut ainsi être contrôlé et analysé à tout moment. Typiquement, l'analyse se fait en temps réel ou à intervalles définis.

Cela permet de signaler à temps les états potentiellement critiques et de prendre les mesures correspondantes, de sorte que les pannes et les arrêts peuvent être systématiquement prévenus. La surveillance de l'état des machines est donc un élément central des stratégies de maintenance modernes.

Quels sont les composants de la surveillance de l'état des machines ?

Tous les composants essentiels pour une surveillance de l'état des machines solide se trouvent très probablement déjà aujourd'hui dans vos installations. Cela peut par exemple ressembler à ceci

1. enregistrement des données : les capteurs enregistrent les données pertinentes de la machine et du processus. Ces données peuvent être par exemple les suivantes :

• Capteurs de vibrations : alerte en cas de vibrations de la machine s'écartant des normes.
• Capteur inductif : détecte, à l'aide de la portée, les modifications des distances des composants pour une détection précoce de l'usure des roulements.
• Capteur à ultrasons : indique des erreurs dans le processus en cas d'absence de réflexion du son.

2. la transmission des données : IO-Link et des protocoles similaires assurent une communication continue.

3. automate programmable industriel (API) : met les données des capteurs à la disposition du réseau.

Quels sont les avantages de la surveillance de l'état des machines ?

Une surveillance de l'état des machines efficace offre de nombreux avantages pour votre entreprise, notamment

• Détection précoce des problèmes de machine : Les dommages ou l'usure sont détectés avant qu'ils n'entraînent des pannes coûteuses.
• Élimination préventive de la cause : avant même que les dommages n'apparaissent, une pièce défectueuse peut être réparée ou remplacée.
• Réduction de l'usure : une intervention proactive permet également d'éviter l'usure d'autres parties de la machine.
• Augmentation de l'efficacité : des intervalles de maintenance optimisés évitent les travaux d'entretien inutiles et augmentent la disponibilité des machines.
• Réduction des coûts : des mesures ciblées permettent de minimiser les réparations coûteuses et les arrêts de production et de réduire les coûts d'exploitation et de maintenance.
• Gain de sécurité : la surveillance des composants sensibles des installations réduit le risque d'accidents.

Aperçu pratique des paramètres courants pour la surveillance de l'état des machines

Qu'est-ce que la maintenance proactive ?

Alors que la maintenance conditionnelle constitue déjà une base efficace pour la surveillance de l'état des machines, la maintenance proactive va plus loin et utilise les données collectées par la surveillance de l'état des machines, combinées à des méthodes d'analyse plus avancées, pour prédire avec précision le moment optimal de la maintenance.

Maintenance proactive vise à prédire le moment où une maintenance sera nécessaire - avant qu'une panne aiguë ne survienne et que le processus industriel ne s'arrête.

Dans le cas d'une maintenance périodique, la maintenance est effectuée à des moments fixes, indépendamment de l'état du système, ce qui entraîne généralement des temps d'arrêt inutiles. Alors qu'avec une maintenance réactive, on n'agit qu'après avoir constaté des écarts de paramètres critiques ou que des dégradations notables sont déjà apparues, une maintenance proactive intervient plus tôt et prévient ainsi de manière proactive les anomalies, voire les pannes.

Par rapport aux stratégies de maintenance traditionnelles, la maintenance proactive ne se concentre pas sur des mesures de maintenance périodiques ou réactives, mais sur des mesures de maintenance préventives.

Quels sont les avantages de la maintenance proactive ?

La maintenance proactive étant une variante avancée des stratégies de maintenance modernes, un chapitre spécifique est consacré aux nombreux avantages à court et à long terme.

• Gestion optimisée de la maintenance : le temps, ressource précieuse, est désormais exclusivement consacré aux intervalles de maintenance nécessaires et planifiables - les pannes inattendues sont supprimées. En cas de capteur défectueux, le remplacement peut même être effectué pendant le fonctionnement grâce aux technologies de communication modernes comme IO-Link, à condition qu'un capteur de même type prenne la place.
• Maximisation de l'efficacité de la production et de la performance des machines : grâce à l'identification précoce de la baisse de performance des machines et à une remise en état proactive, la performance et la durée de vie des machines sont optimisées et les temps d'arrêt sont minimisés. La disponibilité des installations est augmentée et le résultat du processus est maintenu en permanence à un niveau de qualité élevé.
• Augmentation de la rentabilité : il n'y a plus de frais d'entretien en cas de pannes soudaines, mais uniquement en cas de maintenance planifiée et rentable. Les arrêts de processus inutiles et coûteux appartiennent au passé.
• Amélioration de la sécurité : la réparation précoce des composants du système défectueux permet d'éviter les défaillances potentiellement dangereuses des machines, ce qui prévient les situations critiques en matière de sécurité et protège à la fois les machines et les utilisateurs.

Les données des paramètres sont transmises à des appareils locaux d'edge computing ou à des systèmes centraux basés sur le cloud, où elles sont collectées et traitées à l'aide d'outils d'analyse innovants comme moneo. Cela permet de prévoir les pannes à un stade précoce et de planifier les mesures de maintenance appropriées.

Grâce à l'utilisation de données volumineuses, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle (IA), les outils d'analyse "apprennent" en permanence à partir des données collectées et fournissent des prévisions de plus en plus précises. Grâce à une modélisation avancée des données, des modèles et des corrélations sont déduits au fil du temps de ces grandes quantités de données, ce qui permet d'identifier à temps les pannes et les besoins de maintenance. Ainsi, les probabilités de défaillance calculées initialement par l'algorithme s'adaptent aux changements de conditions et sont recalculées en conséquence. De cette manière, les prévisions se basent toujours sur les conditions réelles.

Par ailleurs, les utilisateurs peuvent contribuer activement à "l'apprentissage" de l'outil d'analyse en enrichissant les modèles d'analyse et de prévision avec des données annotées et un feedback spécifique. Les données annotées contiennent des informations supplémentaires importantes, telles que les temps d'arrêt ou les conditions de fonctionnement, qui contribuent à améliorer encore la précision du modèle.

Pour que les mesures de maintenance puissent réellement être "prédictives", il est impératif que les données soient transmises en temps réel. C'est là qu'interviennent des technologies avancées comme IO-Link, qui permettent une communication sans faille entre les capteurs, les actionneurs et les commandes. Celles-ci veillent à ce que toutes les données pertinentes soient traitées rapidement et de manière fiable, de sorte que la maintenance puisse être effectuée avant même que des pannes ne surviennent.

En complément de la prévision des défaillances basée sur les paramètres traités par les outils d'analyse, il est également possible de faire appel à des "jumeaux numériques" - des images ou des modèles virtuels de machines et d'installations qui simulent leur état et leur fonctionnement en temps réel.

L'utilisation d'un système informatisé de gestion de la maintenance est appropriée pour gérer et planifier les actions de maintenance dérivées des prévisions et des simulations. Ce système permet de planifier, de hiérarchiser et de documenter efficacement les actions de maintenance, ce qui optimise le maniement et la transparence de l'ensemble du processus de maintenance.

Différence entre la surveillance de l'état des machines, la maintenance conditionnelle sur l'état et la maintenance proactive

On demande souvent quelles sont les différences entre la surveillance de l'état des machines, la maintenance conditionnelle et la maintenance proactive.

La surveillance de l'état des machines est la simple surveillance de l'état des machines. Les stratégies de maintenance respectives maintenance conditionnelle et maintenance proactive exploitent ensuite ces données. Les stratégies diffèrent selon que la maintenance est ensuite planifiée sur cette base ou que les données sont encore traitées par des logiciels, des algorithmes ou l'IA. L'objectif des deux approches est de réagir avant qu'un problème ne survienne.

A titre d'illustration, vous trouverez ci-dessous une comparaison des deux stratégies d'entretien :

Comment utiliser la surveillance de l'état des machines ?

Pour garantir une surveillance sans faille de vos machines et installations, certaines conditions techniques sont nécessaires, mais elles sont souvent faciles à mettre en œuvre. Souvent, les composants déjà installés disposent même déjà des fonctionnalités nécessaires et ne sont pas encore utilisés en conséquence. Si ce n'est pas le cas, Automation24 vous explique ici les bases techniques de la surveillance de l'état des machines dès le début.

Quelles sont les bases techniques de la surveillance de l'état des machines ?

1. Capteurs : la base de toute solution de surveillance de l'état des machines est constituée de capteurs de haute qualité qui mesurent en temps réel des paramètres décisifs tels que la température, les vibrations, la pression ou l'humidité. Par exemple, des capteurs de vibrations peuvent détecter des écarts minimes par rapport aux valeurs de consigne, ce qui indique des déséquilibres, des problèmes de paliers ou un début de fatigue des matériaux. Ils sont complétés par des capteurs de température. Ces derniers détectent les surchauffes soudaines et les dommages sur les moteurs ou les transmissions et peuvent ainsi les prévenir.
2. Analyse des données : les données collectées sont directement transmises à une plateforme centrale d'analyse des données, où elles sont évaluées à l'aide d'algorithmes modernes. Ces algorithmes identifient des modèles et des anomalies qui seraient à peine visibles pour un observateur humain. On obtient ainsi une image complète de l'état de la machine, ce qui permet une maintenance proactive et minimise les pannes inattendues.

IoT, numérisation et transmission de données en temps réel

La numérisation a fait passer la surveillance de l'état des machines à un tout autre niveau. Grâce à l'intégration de l'Internet des objets (IoT), les données provenant de différentes sources peuvent être rassemblées et analysées en temps réel. Un exemple : Grâce à des capteurs de vibrations compatibles IoT, les valeurs mesurées sont transmises directement à une unité de commande centrale via un réseau local ou le cloud. Les données y sont immédiatement disponibles pour un traitement ultérieur.

La transmission de données en temps réel est un aspect central des systèmes modernes de surveillance de l'état des machines. Elle garantit que les exploitants de machines sont informés à tout moment de l'état actuel de leurs installations. Pour cela, on utilise des technologies telles que les réseaux 5G et LPWAN (Low Power Wide Area Networks), qui permettent une communication fiable même avec un grand nombre de capteurs et sur de longues distances.

Analyse des données : comment fonctionne la surveillance intelligente

L'analyse des données est le cœur d'un système de surveillance de l'état des machines. C'est là que convergent toutes les informations recueillies par les capteurs. Mais comment ce processus fonctionne-t-il exactement ?

La première étape consiste à collecter et à prétraiter les données. Les données brutes sont filtrées et normalisées afin de s'assurer qu'elles conviennent à l'analyse ultérieure. Les capteurs de vibrations peuvent par exemple fournir des milliers de points de mesure par seconde. Un prétraitement permet d'éliminer les données non pertinentes, comme le bruit ambiant, afin de ne transmettre que les informations réellement pertinentes.

L'étape suivante consiste à analyser les données nettoyées à l'aide de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique. Les algorithmes identifient alors des modèles qui indiquent une erreur potentielle. Par exemple, un modèle basé sur l'IA pourrait reconnaître qu'une augmentation continue des vibrations indique un défaut de roulement, et ce même des semaines avant que le défaut ne se produise réellement ! La maintenance proactive vous apporte ainsi un soutien fiable et vous protège longtemps à l'avance des pannes de machines.