Maintenance prédictive

En mettant en œuvre une stratégie de maintenance prédictive, vous obtenez des données exploitables pour votre approche de la maintenance et de la gestion des actifs.

Les opérateurs industriels doivent adopter la maintenance prédictive pour anticiper les anomalies et réduire les coûts.

Anticiper les anomalies avant qu'elles ne se produisent.

Mettre fin aux temps d'arrêt non planifiés

Améliorer l'efficacité des installations et des actifs grâce à la maintenance prédictive

Jusqu'à 50%

Réduction du temps nécessaire à la planification de la maintenance

Jusqu'à 20%

Augmentation du temps de fonctionnement des équipements

Jusqu'à 10 %

Réduction des coûts globaux de maintenance

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Présentation

Maintenance prédictive pour anticiper les anomalies et réduire les coûts

Actuellement, vous appliquez probablement une approche de maintenance réactive, qui vous permet de n'intervenir qu'en cas de défaillance de l'équipement. Cette méthode est coûteuse et entraîne des temps d'arrêt qui affectent la productivité.

Avec AVEVA, nous proposons une approche basée sur la surveillance conditionnelle, c'est-à-dire que nous collectons des données pendant que les machines fonctionnent.

Aujourd'hui, nous allons plus loin avec la maintenance prédictive, qui intègre la détection d'anomalies basée sur un modèle.

Cette stratégie utilise la collecte continue en ligne de données de capteurs, améliorée par l'analyse de données et l'IA, pour prédire la fiabilité des machines avec plus de précision.

Mettre fin aux temps d'arrêt non planifiés

Le logiciel d'analyse prédictive d'AVEVA s'est avéré déterminant dans la prévention des pannes non planifiées dans de multiples secteurs.

Les entreprises doivent tenir compte du retour sur investissement, de la compatibilité matérielle et de la facilité de déploiement lorsqu'elles choisissent des outils d'analyse prédictive.

Les solutions d'AVEVA, notamment AVEVA Predictive Analytics et AVEVA PI Data Infrastructure, fournissent des notifications d'alerte avancées, des diagnostics de défaillance et des actions prescriptives, améliorant l'efficacité opérationnelle et réduisant les OPEX jusqu'à 20 %.

Par exemple, Duke Energy a économisé plus de 34 millions d'euros grâce à des alertes précoces, et SCG Chemicals a augmenté la fiabilité de l'usine à 100%. Le marché mondial de l'analyse prédictive devrait connaître une croissance significative, stimulée par les progrès de l'IA et de l'apprentissage automatique.

Mitsubishi Power a notamment utilisé ces outils pour améliorer la connaissance opérationnelle et prévenir les arrêts non planifiés.

Temps d'arrêt prédictif de la maintenance

Les 4 étapes de la mise en œuvre de votre stratégie de maintenance prédictive

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Mise en place d'une infrastructure de données opérationnelles

Utilisez une infrastructure de données d'exploitation d'entreprise telle que le système PI pour capturer et transformer les données en temps réel provenant de capteurs et d'équipements en informations précieuses.

Cela permet d'améliorer la fiabilité des actifs, l'efficacité des processus et la gestion de l'énergie et des ressources, tout en améliorant les résultats en matière d'environnement, de santé et de sécurité, la qualité des produits et les rapports de performance.

Améliorer et contextualiser les données

Veillez à ce que la collecte des données soit complétée par une amélioration efficace afin de les transformer en informations utiles. La mise en contexte des données, qui permet par exemple de déterminer si l'arrêt d'une machine est dû à un dysfonctionnement ou à un arrêt d'urgence, leur confère une signification supplémentaire.

Cela aide les analystes à déterminer si les points de données indiquent des défaillances potentielles ou s'il s'agit d'événements sans rapport. Le système PI aide en offrant des données contextualisées, ce qui permet des opérations plus intelligentes.

Mise en œuvre de la maintenance conditionnelle

La maintenance prédictive implique l'adoption d'une approche de maintenance basée sur l'état (CBM) utilisant des données contextualisées. Cette approche permet d'identifier les conditions menant à la défaillance d'un actif et d'automatiser la maintenance en fonction de l'état actuel de l'actif.

Par exemple, l'augmentation de la température des roulements peut indiquer une défaillance imminente, ce qui permet d'envoyer des alertes en temps réel pour des réparations opportunes.

Le système PI peut améliorer le CBM avec des analyses de base, rendant les stratégies de maintenance plus prédictives en reconnaissant les schémas de performance. Les schémas de défaillance connus issus de l'analyse de la fiabilité peuvent être mis en œuvre dans une infrastructure de données en temps réel.

Mettre en œuvre la maintenance prédictive 4.0

Mettre en œuvre la maintenance prédictive 4.0 (PdM 4.0). Le système PI, associé à des outils avancés d'analyse et de reconnaissance des formes, fournit des données exploitables en temps réel qui permettent aux entreprises d'optimiser leurs opérations. Utilisés conjointement, ces outils peuvent identifier des schémas indiquant une défaillance imminente.

Dans l'exemple du palier, les données pourraient être utilisées pour identifier le modèle qui provoque une augmentation de la température du palier au-delà de sa plage de fonctionnement normale. Une fois mise en œuvre, cette approche peut accroître considérablement la productivité et réduire les coûts de maintenance.

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Principales caractéristiques de la maintenance prédictive AVEVA

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Intégrer votre propre algorithme

Les scientifiques des données peuvent incorporer leurs propres algorithmes dans la boucle de maintenance prédictive à l'aide de Python ou de langages similaires.

Surveillez toutes les analyses dans une seule application et améliorez les algorithmes personnalisés avec des modèles intégrés, le nettoyage des données, les alertes, les diagnostics de défauts, les actions prescriptives, les prévisions et une bibliothèque de cas.

Exploitez les données historiques et en temps réel grâce à une intégration transparente avec le logiciel AVEVA.

Détection des anomalies

Recevez des notifications d'alerte avancées et utilisez la gestion des cas pour la saisie des connaissances et l'établissement de rapports complets.

Les utilisateurs qui n'ont pas de connaissances en programmation ou en science des données peuvent déployer, valider et interpréter les résultats des modèles prédictifs.

Les modèles prédéfinis du logiciel accélèrent la configuration, le déploiement et la mise à l'échelle.

Diagnostics d'erreurs

Exploiter des données personnalisées et des outils de diagnostic pour obtenir des informations précises en temps réel, permettant une analyse opportune et cohérente des conditions d'alerte afin de diagnostiquer rapidement les problèmes et d'y remédier.

Évaluer comment les performances actuelles s'alignent sur les conditions de défaillance des actifs et identifier les capteurs individuels qui contribuent aux défaillances.

Utiliser le prétraitement des capteurs pour détecter les problèmes et les incohérences, améliorant ainsi la qualité des données.

Contrôler et comparer

Surveiller facilement les conditions anormales pendant les périodes transitoires, telles que les démarrages et les arrêts.

Identifier et comparer automatiquement les événements transitoires précédents à l'aide des données de l'historique.

Quel logiciel AVEVA répond à vos besoins en matière de maintenance prédictive ?

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AVEVA PI Data Infrastructure

Solution hybride pour gérer vos données opérationnelles, de l'Edge au Cloud.

Analyse des données et IA

AVEVA Predictive Analytics

Réduisez les temps d'arrêt imprévus et améliorer la fiabilité des actifs grâce à des analyses en libre-service avec AVEVA Predictive Analytics.

Analyse des données et IA

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Allez plus loin dans votre stratégie d'analyse de données et d'IA.

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