Capteurs et appareils IoT
Les capteurs sont l’épine dorsale de la maintenance prédictive. Ils collectent des données en temps réel sur divers paramètres tels que la température, les vibrations, la pression, l'humidité, les temps de fonctionnement et les distances. Les appareils IoT facilitent la transmission transparente de ces données aux systèmes d’analyse centraux.
Type de capteurs :
Capteurs de vibrations : utilisés pour surveiller les vibrations dans les moteurs, les pompes et autres équipements rotatifs. Les variations dans les modèles de vibration indiquent souvent des problèmes mécaniques tels qu’un désalignement ou un déséquilibre.
Capteurs thermiques : mesurent les variations de température dans les machines. La surchauffe indique souvent des défaillances des roulements ou des problèmes de lubrification.
Capteurs acoustiques : capturent les ondes sonores générées par les machines. Des changements dans les schémas acoustiques peuvent indiquer des défauts tels que des fissures ou des fuites.
Capteurs optiques : surveillent les modèles lumineux et sont utilisés pour détecter les défauts de surface, les problèmes d'alignement et d'autres anomalies visuelles.
Collecte et stockage des données
La grande quantité de données collectées par les capteurs doit être stockée dans un format structuré. Les solutions de stockage cloud sont souvent utilisées à cette fin, offrant évolutivité et facilité d'accès
SSI SCHAEFER utilise des périphériques pour accéder aux données en temps réel au niveau du contrôle et les transférer ensuite au système informatisé de gestion de la maintenance, le WAMAS Maintenance Center.
Enrichissement des données :
Prétraitement : les données brutes collectées à partir des capteurs sont enrichies grâce à des étapes de prétraitement telles que le filtrage, la normalisation et la transformation. Cela rend les données plus adaptées aux modèles d’analyse et d’apprentissage automatique.
Traitement en temps réel : les systèmes capables de traiter les données en temps réel fournissent des informations immédiates, permettant des interventions rapides.
Analyse avancée et apprentissage automatique
Les données collectées sont analysées à l’aide d’algorithmes avancés et de modèles d’apprentissage automatique. Ces technologies peuvent identifier des modèles et des corrélations qui indiquent une défaillance potentielle de l’équipement.
Chez SSI SCHAEFER, les données globales des machines sont utilisées en plus de l'historique de maintenance individuel, qui est disponible via le WAMAS Maintenance Center. Sur cette base, des comportements déviants, sous forme d'anomalies par exemple, peuvent être détectés.
Rôle des algorithmes :
Régression linéaire : utilisée pour prédire des valeurs numériques basées sur des données historiques.
Arbres de décision : utilisés pour les tâches de classification et l'identification des modèles de défauts.
Réseaux neuronaux : efficaces pour les tâches d’apprentissage en profondeur, particulièrement utiles pour reconnaître des modèles complexes et des anomalies.
Détection d'anomalies : algorithmes spécifiquement conçus pour identifier les écarts par rapport aux paramètres de fonctionnement normaux, signalant ainsi des problèmes potentiels.
Modèles d'apprentissage automatique :
Apprentissage supervisé : implique la formation d’un modèle sur des données historiques étiquetées pour prédire les résultats futurs.
Apprentissage par renforcement : les modèles améliorent leurs prédictions par essais et anomalie, en tirant les leçons de leurs décisions passées.
Apprentissage non supervisé : identifie les modèles cachés dans les données non étiquetées, utile pour la détection d'anomalies et le clustering.
Interface utilisateur et tableaux de bord
Les informations générées par analyse des données sont présentées sur des tableaux de bord conviviaux. Ces interfaces permettent aux équipes de maintenance de surveiller l’état des équipements et de recevoir des alertes sur les problèmes potentiels en temps réel.
Outils de visualisation : les tableaux de bord utilisent divers outils de visualisation tels que des graphiques, des cartes thermiques et des lignes de tendance pour présenter les données de manière intuitive.
Alertes en temps réel : les notifications immédiates permettent de répondre rapidement aux problèmes potentiels, minimisant ainsi les temps d'arrêt.
