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La maintenance conditionnelle est une des briques essentielles de la chaîne de valeur d’une entreprise industrielle. De plus, si la connectivité fait partie de cette chaîne de valeur, l’échange et la transmission de l’information seront rapides et amélioreront la qualité du processus de fabrication. Cette chaîne de valeur connectée est un pilier majeur de l’industrie 4.0 !
Les principes et méthodes de maintenance
Revenons rapidement sur les principes et méthodes de maintenance.
Définition de la maintenance :
Ensemble des opérations permettant de maintenir ou de rétablir un équipement, une machine dans un état donné, ou de lui restituer des caractéristiques de fonctionnement spécifiées.
Dans un premier temps, on distingue la maintenance corrective. Celle-ci est exécutée après l’apparition d’une panne ou d’un défaut. Elle est destinée à remettre un bien dans un état pour lequel il peut accomplir une fonction requise.
Ensuite, la maintenance préventive est destinée à réduire la probabilité d’une défaillance. Cette typologie de maintenance se distingue entre la maintenance systématique, basée sur des notions calendaires d’interventions, et la maintenance conditionnelle, basée sur la surveillance du fonctionnement et de données significatives de la machine (températures, vibrations, intensité etc…).
La maintenance préventive conditionnelle permet une réduction notable du taux d’immobilisation des machines.
Le diagramme ci-dessous synthétise les différentes maintenances :
La maintenance prévisionnelle (appelée improprement en français maintenance prédictive) est une forme de maintenance conditionnelle poussée utilisant des modèles d’analyse avancés avec des algorithmes et un traitement de données issues de sources diverses.
Plus le volume de données analysées sera important, meilleure sera la qualité de cette maintenance prévisionnelle. Ces données nécessitent le captage (IoT), le stockage, le traitement (Big Data), leur historisation et leur analyse.
Motion Fleet Management, la solution Iot pour votre maintenance conditionnelle
La division WEG DIGITAL SOLUTIONS lance Motion Fleet Management pour la gestion et la surveillance à distance de l’état des moteurs électriques, des variateurs de vitesse ou démarreurs progressifs basse et moyenne tension, des réducteurs de vitesse, des motoréducteurs, des compresseurs et autres machines utilisées dans les secteurs industriels les plus variés.
En effet, la collecte périodique de données et leur traitement avancé, à la fois en périphérie de réseau et dans le cloud, permettent d’obtenir des informations précieuses. De cette manière, vous pouvez établir des plans de maintenance prévisionnelle prenant en compte l’état du parc de machines (maintenance conditionnelle).
Les capteurs WEG et les Gateways sont des produits conçus pour collecter des données et connecter les biens au serveur Cloud de WEG. Celui-ci héberge l’application WEG Motion Fleet Management.
Pour la surveillance des moteurs, le WEG Motor Scan et la passerelle Cassia X1000 sont utilisés. Les données peuvent être téléchargées via la passerelle ou le smartphone.
Pour les variateurs basse et moyenne tension, les données sont envoyées par le WEG Drive Scan.
L’application Motion Fleet Management est modulaire et peut, moyennant un abonnement complémentaire, s’enrichir d’autres modules.
Les différents modules WEG
Module « Specialist »
Un module additionnel « Specialist » est en cours de développement, il utilise des algorithmes spécialement développés par WEG pour une analyse avancée des données grâce à l’apprentissage automatique et à l’intelligence artificielle.
En effet, ces algorithmes sont appliqués aux données recueillies par les scans WEG et génèrent ainsi des informations utiles qui sont essentielles pour une gestion efficace du parc de machines. Specialist dispose d’un premier sous-module pour le diagnostic des défaillances mécaniques et d’un second pour l’évaluation de la consommation énergétique du moteur.
Ces deux fonctionnalités ont été développées par une équipe d’experts WEG et ont été validées dans les laboratoires de l’entreprise. Ces algorithmes d’analyse avancés observent et apprennent les modèles de fonctionnement et les écarts du moteur électrique surveillé. Grâce à cette apprentissage, les algorithmes génèrent des indicateurs de défaut liés au déséquilibre, au désalignement, au roulement (défaut avancé) et aux vibrations externes.
Ce type d’information est très utile pour l’équipe d’exploitation et de maintenance car il favorise la prise de décision basée sur les données, accélère le processus de réparation et minimise les temps d’arrêt inopinés.
Module « Exchange »
Un deuxième module « Exchange » viendra prochainement compléter cette offre. Il permettra au client d’intégrer les données collectées et stockées dans WEG Motion Fleet Management à son propre système de gestion et/ou à ses propres plateformes.
Par le biais de requêtes de données périodiques et automatiques via l’API REST, vous pouvez intégrer les données du WEG Motion Fleet Management aux systèmes d’automatisme (SCADA), aux systèmes de gestion d’entreprise (ERP), aux systèmes de gestion de la maintenance (GMAO), aux systèmes d’exécution et de planification de la fabrication (MES) ou à tout autre logiciel propriétaire.
L’utilisation de cette offre se fait au travers d’un abonnement annuel à l’application de base WEG Motion Fleet Management complété éventuellement, selon les besoins du client, par un abonnement d’accès aux modules Specialist et/ou Exchange.
Pour en savoir plus, découvrez ci-dessous notre catalogue en Français :
