Analyse prédictive intégrée :
faciliter la transition vers une maintenance proactive et de nouveaux modèles commerciaux
À l'issue de la pandémie, les entreprises réalisent que nombre des enseignements tirés doivent devenir des procédures opérationnelles normalisées à l'avenir. C’est d’autant plus vrai dans les domaines de la gestion, de l'entretien et réparation des équipements ainsi que des produits sur le terrain. Heureusement, les technologies de télésurveillance en temps réel des performances des équipements sur le terrain peuvent jouer un rôle majeur. L’avantage de disposer de ces informations peut être complété par leur analyse prédictive pour repérer les problèmes en gestation. Il permet aussi d’adopter des mesures correctives et une maintenance proactive afin d'éliminer les durées d’immobilisation ou le besoin d'une visite non planifiée sur site.
La pandémie a sans aucun doute mis en évidence la nécessité pour les fabricants et les entreprises qui assurent leur maintenance sur le terrain de revoir les procédures d'exploitation normales. Les restrictions de voyage ont empêché le déplacement de techniciens nécessaire pour évaluer et résoudre les problèmes dans le monde entier. Même si les personnes restaient dans leur région et pouvaient théoriquement se rendre dans une installation, les autorités locales ou l'entreprise elles-mêmes pouvaient en interdire l'accès.
Il faut d'abord intégrer des capteurs dans les produits pour surveiller et évaluer les conditions actuelles et les indicateurs clés de performance (KPI). Les paramètres mesurés peuvent être la vitesse de fonctionnement (d'un moteur, par exemple), la température ou la pression. Ils peuvent aussi inclure le statut et le niveau de consommation de consommables tels que l'encre d'une imprimante, l'huile d'un moteur, le film d'un système d'imagerie, etc. Heureusement, l'adoption à grande échelle de capteurs intelligents et l'Internet des Objets (IoT) fournit les bases techniques nécessaires pour accéder à ces données.
Par le passé, ces données n'étaient disponibles que sur site et n'étaient accessibles que dans les systèmes de contrôle industriel (ICS) tels que les systèmes de contrôle de supervision et d'acquisition de données (SCADA) ou les systèmes de contrôle distribués (DCS). En général, les capteurs étaient reliés à ces systèmes par réseau câblé et privé sur site.
L'utilisation croissante des services sans fil existants, tels que le Wi-Fi et le cellulaire 3/4G, et des services de connectivité sans fil émergents (par exemple : Wi-Fi 6 et 5G) peut rendre ces données plus largement disponibles. Cette connectivité peut permettre à d'autres systèmes, outre les ICS, d'accéder aux données. Et la connectivité sans fil peut également être utilisée pour permettre un accès à distance aux données. Ainsi, un fournisseur d'équipement ou son gestionnaire peut désormais centraliser la surveillance du statut des appareils sur le terrain. L'accès à distance à ces données devient un avantage tactique. Par exemple, de nombreuses organisations ont utilisé ces capacités pour passer d'une maintenance réactive, de réparation des pannes, à une maintenance préventive.
La dernière pièce du tiercé technologique est l'analyse. Les données transmises à distance par l'IoT et les capteurs via la connectivité sans fil peuvent ensuite être analysées pour déceler des tendances.
La pandémie a sans aucun doute mis en évidence la nécessité pour les fabricants et les entreprises qui assurent leur maintenance sur le terrain de revoir les procédures d'exploitation normales. Les restrictions de voyage ont empêché le déplacement de techniciens nécessaire pour évaluer et résoudre les problèmes dans le monde entier. Même si les personnes restaient dans leur région et pouvaient théoriquement se rendre dans une installation, les autorités locales ou l'entreprise elles-mêmes pouvaient en interdire l'accès.
Éléments technologiques en faveur de la transformation
Il faut d'abord intégrer des capteurs dans les produits pour surveiller et évaluer les conditions actuelles et les indicateurs clés de performance (KPI). Les paramètres mesurés peuvent être la vitesse de fonctionnement (d'un moteur, par exemple), la température ou la pression. Ils peuvent aussi inclure le statut et le niveau de consommation de consommables tels que l'encre d'une imprimante, l'huile d'un moteur, le film d'un système d'imagerie, etc. Heureusement, l'adoption à grande échelle de capteurs intelligents et l'Internet des Objets (IoT) fournit les bases techniques nécessaires pour accéder à ces données.
Par le passé, ces données n'étaient disponibles que sur site et n'étaient accessibles que dans les systèmes de contrôle industriel (ICS) tels que les systèmes de contrôle de supervision et d'acquisition de données (SCADA) ou les systèmes de contrôle distribués (DCS). En général, les capteurs étaient reliés à ces systèmes par réseau câblé et privé sur site.
L'utilisation croissante des services sans fil existants, tels que le Wi-Fi et le cellulaire 3/4G, et des services de connectivité sans fil émergents (par exemple : Wi-Fi 6 et 5G) peut rendre ces données plus largement disponibles. Cette connectivité peut permettre à d'autres systèmes, outre les ICS, d'accéder aux données. Et la connectivité sans fil peut également être utilisée pour permettre un accès à distance aux données. Ainsi, un fournisseur d'équipement ou son gestionnaire peut désormais centraliser la surveillance du statut des appareils sur le terrain. L'accès à distance à ces données devient un avantage tactique. Par exemple, de nombreuses organisations ont utilisé ces capacités pour passer d'une maintenance réactive, de réparation des pannes, à une maintenance préventive.
La dernière pièce du tiercé technologique est l'analyse. Les données transmises à distance par l'IoT et les capteurs via la connectivité sans fil peuvent ensuite être analysées pour déceler des tendances.
Réduire les durées d’immobilisation, optimiser les performances
