10 avantages de la maintenance prédictive dans les projets IoT
L'Internet des objets ( IoT ) a ouvert un large éventail de possibilités. L’une des applications les plus révolutionnaires de l’ IoT est la maintenance prédictive dans les usines de fabrication.
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La maintenance prédictive basée sur IoT permet une utilisation plus efficace des actifs existants en offrant la possibilité de prédire les pannes des machines et de réduire les problèmes de maintenance.
Cela peut aider à identifier les causes des retards, qu’ils soient internes ou externes, et à mettre en place des processus pour remédier à ces causes.
Qu'est-ce que la maintenance prédictive IoT
IoT consiste à maintenir un système en identifiant un défaut avant qu'il ne se produise .
Par conséquent, IoT consiste à utiliser la technologie IoT pour étudier un système de production en temps réel et prévoir quand et comment un dysfonctionnement pourrait survenir dans ses composants.
Les systèmes de maintenance IoT collectent des données en temps réel sur les conditions de fonctionnement d'une machine et utilisent un logiciel pour analyser ces données afin de créer des rapports de performances.
Au cours de ce processus, tous les problèmes et pannes peuvent être repérés et atténués de manière proactive . En revanche, la maintenance réactive consiste à réparer un composant uniquement après sa panne.
L' IoT rend la maintenance prédictive beaucoup plus précise et efficace . En retour, cela offre de nombreux avantages aux fabricants.
Avantages de la maintenance prédictive IoT
Coûts de maintenance réduits
Les machines nécessiteront toujours un entretien en raison d'efforts et de pannes mécaniques imprévues.
Avec un système de maintenance prédictive IoT , vous pouvez anticiper une panne avant qu'elle ne se produise, vous donnant ainsi la possibilité de planifier les dommages avant qu'ils ne s'aggravent..
Le cabinet de conseil en gestion McKinsey rapporte que la maintenance prédictive réduit de 40 % les coûts liés aux équipements d'usine.
Production améliorée
Lorsqu’un équipement tombe en panne de manière inattendue, la capacité de production d’une usine de fabrication diminue pendant le temps d’arrêt.
IoT résout de tels événements en prévoyant les pannes des machines et en proposant des solutions en temps voulu . La production suit donc le calendrier prévu.
Utilisation améliorée des machines
Puisque IoT identifie les problèmes avant qu’ils ne surviennent, les machines durent plus longtemps . Contrairement à la maintenance préventive, qui corrige les dommages après qu'ils se produisent, la maintenance prédictive identifie les composants qui doivent être remplacés avant qu'ils ne tombent en panne complètement.
Cette méthode de surveillance des équipements prolonge donc la durée de vie utile de vos actifs.
De plus, la maintenance préventive repose en grande partie sur l’hypothèse selon laquelle une utilisation accrue des machines entraîne des risques de panne plus élevés. Dans le cadre de cette approche, les machines sont mises au rebut prématurément ou remplacées inutilement.
Mais les recherches du groupe consultatif ARC montrent que seulement 18 % des actifs industriels se déprécient de manière linéaire avec l’âge.
Environnement de travail plus sûr
La maintenance prédictive IoT permet aux responsables des opérations de prévoir les conditions de travail dangereuses avant qu'elles ne créent un risque mortel. Par exemple, vous serez en mesure de prévoir les surtensions de température ou de tension des machines et de les atténuer pour éviter les risques d'incendie sur le lieu de travail.
Évaluation des réparations
Lorsqu'une machine s'arrête et que des réparations sont effectuées, la maintenance prédictive garantit que la réparation a réussi avant de redémarrer la machine. Cela évite un autre arrêt pour effectuer des réparations supplémentaires que vous auriez pu manquer lors du premier arrêt.
Les systèmes de maintenance prédictive sont également efficaces pour effectuer plusieurs analyses . À l'aide de capteurs IoT , le système peut auto-diagnostiquer des paramètres tels que les vibrations, la température et les niveaux de fluide, entre autres, avant la reprise des travaux.
Risque réduit de pannes de machines
Un système de maintenance prédictive fonctionnel élimine de 55 % la possibilité de panne de machine. Grâce à des contrôles réguliers et préventifs, l’équipement reste opérationnel à toutes les étapes du processus de production.
Réparations de courte durée
En cas de panne, il est probable qu'une réparation sera effectuée dans un délai plus court que lorsque la panne n'était pas prévue. La surveillance constante de l'état de la machine fournit une base pour comprendre une défaillance mécanique si elle est inévitable.
Dans une enquête menée auprès de 500 usines, les temps de réparation avant un programme de maintenance prédictive ont été enregistrés et comparés à ceux après un an d'adoption du programme. Les chercheurs ont observé une amélioration de 60 % du temps moyen de réparation (MTTR) après le programme.
La maintenance prédictive réduit le temps réel requis pour réparer ou remettre en état les équipements de l’usine. Vous pouvez réduire le temps moyen de réparation (MTTR) de 60 %.
Pour déterminer l'amélioration moyenne, les temps de réparation réels avant le programme de maintenance prédictive sont comparés au temps de réparation après un an d'exploitation à l'aide de techniques de gestion de maintenance prédictive.
Augmentation du retour sur investissement (ROI)
Lorsque les pannes mécaniques sont identifiées à temps, les fabricants ont tendance à dépenser moins en maintenance et en réparation. En plus de cela, la productivité est améliorée lorsque les employés et les managers se concentrent sur les opérations de base.
Grâce à la réduction des temps d'arrêt et à l'amélioration de la productivité, les entreprises réalisent un meilleur retour sur investissement sur leurs actifs.
Meilleure gestion des stocks de pièces détachées
La maintenance prédictive a le pouvoir de prévoir le coût des réparations , y compris la main d'œuvre, le matériel et autres frais généraux.
Lors de la réparation, des frais sont associés à l'achat et au stockage des pièces de rechange. En plus de stocker simultanément toutes les pièces de rechange pour la réparation de la machine, la maintenance prédictive garantit que vous stockez uniquement les pièces de rechange au bon moment.
Cela diminue le coût de stockage de 30 %.
Augmentation des revenus
Lorsque les actifs sont protégés contre les pannes injustifiées, les calendriers de production sont respectés. En plus d'une productivité accrue, des délais de réparation courts et des quotas de production plus élevés améliorent les flux de revenus d'une entreprise provenant de la production.
Application de la maintenance prédictive IoT
Lorsque vous débutez avec IoT , il est important de commencer à petite échelle. Pensez à tester le système sur un actif afin d’avoir une idée de la façon dont il s’intègre dans la structure de votre entreprise.
Avec le temps, vous pourrez décider de la meilleure approche pour intégrer pleinement votre équipement à la technologie.
Deuxièmement, fusionnez vos logiciels et vos outils de maintenance prédictive et collectez les données de performances de votre actif. Les données sont collectées via des capteurs , puis transmises sans fil à une basée sur le cloud en temps réel.
Grâce à l'apprentissage automatique et à des algorithmes, le système collectera des données sur l'état de votre actif. Votre équipe de maintenance analysera ces données et les utilisera pour prédire quand une panne pourrait survenir.
En vous familiarisant avec la dynamique de votre projet pilote, vous pouvez décider si le système de maintenance prédictive convient à votre modèle. Si vous êtes satisfait des résultats, vous pouvez étendre le système à d’autres actifs de votre entreprise.
Au fur et à mesure que vous évoluerez vers un système de maintenance prédictive à l’échelle de l’entreprise, vous aurez besoin d’un coup de main pour vous occuper des éléments techniques afin que vous puissiez vous concentrer sur votre stratégie commerciale. IoT comme Ubidots garantissent que ce processus est aussi transparent et simple que possible.
Conclusion
La maintenance prédictive apporte un haut niveau d'efficacité dans la façon dont vous utilisez vos actifs. Il vous évite des pannes inutiles de votre machine en prévoyant le moment où une panne se produira .
Pour ce faire, la technologie utilise des capteurs pour collecter des données en temps réel sur l'état de votre machine et créer des rapports de performances qui identifient les problèmes de maintenance potentiels.
La maintenance prédictive présente de nombreux avantages , notamment des coûts réduits, une rentabilité plus élevée, moins de temps d'arrêt de production et la longévité de vos machines.
Lors de la mise en œuvre d'un IoT , il est important de commencer petit , puis d'évoluer lorsque vous comprenez comment la technologie s'intègre dans votre modèle de production.
Nous comprenons que démarrer de nouvelles choses n’est pas toujours facile. À chaque étape du processus, disposer des bonnes informations peut faire la différence entre le succès et l’échec.
C'est pourquoi Ubidots se concentre sur la résolution de problèmes en utilisant des méthodes basées sur les données . Notre expérience dans les applications basées sur le cloud s'est affinée au fil des années pour créer un moteur robuste de résolution de problèmes moderne.
Publié initialement le 21 décembre 2021
Foire aux questions
Quels sont les trois avantages de la maintenance prédictive ?
Faibles coûts de maintenance, amélioration de l'utilisation des machines et environnement de travail plus sûr.
Qu’est-ce que la technologie de maintenance prédictive ?
La maintenance prédictive est le processus de maintenance d'un système en prédisant une panne avant qu'elle ne se produise.
Comment l’I IoT est-il utilisé pour la maintenance prédictive des machines de l’industrie ?
IoT utilise des capteurs pour collecter des données en temps réel sur l'état de votre machine. Il télécharge les données sans fil vers un cloud où votre équipe de maintenance peut y accéder 24h/24 et 7j/7 pour créer des rapports de performances.