Trouvez la meilleure solution pour le Condition Monitoring

Traditionnellement, de nombreuses entreprises utilisent des approches de maintenance réactive ou préventive qui entraînent des coûts élevés pour les pièces de rechange, une utilisation inefficace des ressources de maintenance et, dans le pire des cas, des temps d'arrêt non planifiés d'une ampleur significative. La surveillance conditionnelle, en revanche, adopte une approche plus proactive en surveillant l'état des équipements pour détecter les anomalies - comme les vibrations excessives ou les hausses de température - et en envoyant des alarmes dès que les seuils sont dépassés. La surveillance conditionnelle constitue en outre la base de la maintenance prédictive. En effet, les données collectées peuvent être utilisées pour analyser les tendances et modéliser des solutions prédictives.

Que vous ayez déjà des connaissances et de l'expérience en matière de surveillance conditionnelle ou que vous commenciez tout juste à vous y intéresser, nous souhaitons vous familiariser avec ce sujet. Pour ce faire, nous vous fournissons des informations qui vous permettront de trouver la meilleure solution pour votre application, y compris des conseils d'experts et les détails auxquels vous devez faire attention.

Par où commencer avec le Condition Monitoring ?

• Cherchez les machines qui vous donnent le plus de fil à retordre ou qui, en cas de panne, ont le plus d'impact sur vos processus de production : des machines différentes avec des tâches différentes, pour lesquelles une panne peut entraîner un arrêt de la production ou des produits endommagés.

• Réfléchissez à l'endroit, au moment et à la manière dont les équipements pourraient tomber en panne. Pensez à votre propre expérience, demandez à des partenaires qui possèdent des machines similaires ou contactez votre fournisseur d'équipements pour définir les sources et les types de panne les plus fréquents.

• Analysez quelles parties de la machine sont susceptibles de tomber en panne. Les pièces mobiles sont potentiellement les plus vulnérables. Pour de nombreuses machines, il s'agit des moteurs, des engrenages, des ventilateurs, des pompes, des roulements, des bandes transporteuses et des arbres.

• Réfléchissez à ce qui doit être mesuré. Les vibrations, par exemple, font partie des mesures les plus courantes et sont souvent contrôlées en combinaison avec la température et l'humidité. Pour certaines machines, la pression, le débit ou la tension électrique doivent également être pris en compte.

• Remettez en question le programme d'entretien actuel de chaque machine et examinez les coûts et les avantages des différentes approches d'entretien. Dans certains cas, il est possible de laisser fonctionner une application non critique et de faible valeur jusqu'à ce qu'elle tombe en panne. Mais dans d'autres cas, il vaut la peine d'investir de manière ciblée dans la surveillance conditionnelle ou la maintenance prédictive afin d'éviter la panne coûteuse d'une machine critique pour le système.

• Commencez d'abord à petite échelle en implémentant la surveillance conditionnelle sur une ou deux machines, puis montez en puissance une fois que vous avez appris ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas pour votre entreprise. La mise en œuvre d'un capteur peu coûteux, qui peut être facilement intégré dans les architectures de commande existantes ou mis à niveau indépendamment de celles-ci, est certainement un bon début.

De quelles données avez-vous besoin ?

Les données à collecter pour la surveillance de l'état dépendent de l'application individuelle, car différents composants de machines présentent différents types et indicateurs de défaillance. Par exemple, une augmentation des vibrations et de la température peut indiquer rapidement des problèmes dans les équipements mobiles, tandis que les changements de pression et de débit sont des indicateurs de défaillance fiables pour les systèmes de fluidique. Une fois que vous connaissez les indicateurs appropriés, vous choisissez les capteurs correspondants. Ces capteurs transmettent ensuite les données et permettent au système de commande, au système de surveillance ou au cloud d'utiliser les données de surveillance de l'état en temps réel des capteurs à la même vitesse que les données de processus primaires.

En accord avec notre exemple d'application, nous avons listé ici les quatre indicateurs les plus fréquemment détectés lors de la surveillance de l'état et les avons mis en relation avec les effets correspondants sur les machines :

Les indicateurs d'état de la machine tels que les vibrations, la température, la pression ou le débit peuvent être identifiés par différents capteurs. Le choix du capteur optimal dépend de l'équipement à surveiller, des autres caractéristiques à détecter, du rapport budget/coût/bénéfice et de l'approche de maintenance. Dans certains cas, un capteur de surveillance conditionnelle spécifique peut être le bon choix. Dans d'autres cas, un capteur multifonctionnel, qui gère à la fois la surveillance de l'état et les tâches de mesure standard, est la solution la plus efficace et la plus rentable.

Où avez-vous besoin de données et comment les obtenir ?

Les données de surveillance de l'état peuvent être collectées et transmises de différentes manières, en fonction de l'endroit où elles sont nécessaires :

1. les données doivent être disponibles dans l'API ou la commande de la machine.
Dans la commande de fabrication et d'automatisation, l'automate programmable industriel (API) reste un outil indispensable. Si les données de surveillance d'état sont nécessaires dans l'API, une architecture de commande IO-Link traditionnelle est considérée comme la meilleure approche. Pour une raison simple : l'API est déjà intégré dans la machine et les capteurs de surveillance conditionnelle peuvent être connectés au système via des maîtres IO-Link. Dès que le code de l'API a été adapté, le contrôleur peut être utilisé comme un appareil tout-en-un pour le traitement de la machine et la surveillance de l'état. En outre, les données d'état peuvent être transmises à des systèmes de surveillance ou au cloud pour être stockées et analysées plus en profondeur.

2) Les données doivent être disponibles dans un calculateur spécifique ou dans la passerelle.
Une boîte à outils de surveillance conditionnelle (CMTK) peut collecter et traiter les données des capteurs en tant que système autonome, en effectuant des visualisations, des alertes et des analyses simples. Il peut être facilement installé sur des machines existantes, mis en service plug-and-play et visualise les données sans interférer avec un système de commande de machine existant. Son logiciel est préinstallé sur l'unité de base et est utilisé pour définir des seuils, les surveiller et envoyer des alertes lorsque ces valeurs sont dépassées. Un plus bienvenu : des connexions réseau LAN permettent en option de se connecter à d'autres systèmes et au cloud, ainsi que de surveiller à distance depuis n'importe quel endroit.

3) Les données doivent être disponibles dans les passerelles de périphérie ou dans le cloud.
L'avantage décisif d'une passerelle d'extrémité IIoT est de pouvoir traiter et stocker rapidement de grandes quantités de données afin de pouvoir utiliser efficacement les applications en temps réel. Une passerelle IIoT-Edge se situe typiquement à la périphérie du réseau et collecte toutes les données des capteurs, soit directement à partir des capteurs, soit à partir de l'API ou de la commande spécifique. Elle se charge non seulement de filtrer toutes les informations pertinentes et importantes et de traiter de grandes quantités de données sur le réseau, mais aussi de les transmettre à différents réseaux de communication, qu'ils soient locaux ou basés sur le cloud. Ainsi, ces données peuvent être utilisées sur de nombreuses plateformes logicielles différentes.

Condition Monitoring Toolkit versus IO-Link-Master

Le Condition Monitoring Toolkit (CMTK) et le IO-Link-Master sont des passerelles qui collectent les données des capteurs et les transmettent aux commandes des machines, aux systèmes de surveillance ou au cloud. Un maître IO-Link est considéré comme un bon choix pour les nouvelles installations qui incluent IO-Link ou lorsque des données sont nécessaires dans l'API ou la commande de la machine. Le CMTK est une excellente solution pour les systèmes déjà installés ou pour lesquels il est difficile de modifier l'architecture de commande existante. Le CMTK a également fait ses preuves lorsque des outils de visualisation intégrés sont souhaités ou lorsque des données doivent être disponibles dans le cloud.

Comment définir les bonnes valeurs limites ?

En général, les limites d'alarme doivent être basées sur l'application spécifique et sur tous les facteurs externes pertinents. Il existe toutefois plusieurs façons de définir ces valeurs limites. Dans le cas des vibrations, vous pouvez par exemple utiliser vos expériences passées, discuter avec des experts ou même vous aider de directives telles que la norme ISO sur les vibrations. Les vibrations comptent parmi les indicateurs les plus importants de l'état de la machine et permettent de détecter les erreurs à un stade précoce, avant même qu'elles ne provoquent des dommages ou des pannes. La plupart des clients ne savent toutefois pas à quelle valeur se référer. Ils s'attendent à obtenir une base de référence approximative pour pouvoir ensuite l'ajuster avec précision.

Une manière de déterminer ces valeurs de base et le meilleur endroit pour installer le capteur de vibrations est de faire appel à un expert en vibrations. L'avantage est que l'installation correcte par des spécialistes peut garantir que les données sont collectées de manière fiable et accélère le développement d'un processus de surveillance de l'état. Vous pouvez également utiliser des diagrammes de base ISO standardisés pour définir vos propres lignes de base et les meilleures positions de montage pour vos capteurs. En général, ces tableaux indiquent la vibration de base standardisée et le meilleur endroit pour monter le capteur, en fonction du type de machine. D'autres types de données peuvent être utilisés de manière similaire. Vous pouvez aussi nous contacter et nous trouverons ensemble la bonne solution.

Une autre approche consiste à partager avec des collègues, des entreprises partenaires ou des fournisseurs d'équipements leurs expériences et leurs recommandations en matière de définition de limites pour des applications similaires. Une telle approche peut certes être avantageuse, mais elle présente un inconvénient : d'autres machines et applications ne fournissent pas nécessairement de bonnes valeurs de référence pour votre application.

Il existe en outre des directives de base ISO standardisées. Pour les machines rotatives d'une puissance supérieure à 15 kW et d'une vitesse de rotation comprise entre 120 tr/min et 30 000 tr/min, la norme ISO 20816-03 sur les vibrations est généralement appliquée. Des directives comme celles-ci sont extrêmement pratiques et facilitent la définition de valeurs limites dans la pratique.

Comment analyser les données ?

Selon le choix de la passerelle, les données peuvent être traitées et analysées de différentes manières.

Un maître IO-Link fait partie d'une architecture de commande traditionnelle, dans laquelle les capteurs sont configurés à l'aide d'outils de configuration IO-Link. Les données des capteurs collectées et transmises par le maître doivent être stockées et analysées dans l'API, dans le système de commande de la machine ou dans le système de surveillance. Dans cette approche, les utilisateurs doivent créer leurs propres alarmes, visualisations et analyses. De nombreux outils logiciels tiers sont disponibles à cet effet, allant de la création de simples tableaux de bord à des outils sophistiqués de surveillance des conditions et d'analyse prédictive.

Notre kit d'outils de surveillance conditionnelle dispose de fonctions d'analyse qui permettent à l'utilisateur de définir des valeurs limites directement depuis l'interface utilisateur. Les alertes peuvent être reçues dans le tableau de bord ou par e-mail, tandis que les signaux d'alerte des capteurs peuvent être envoyés via MQTT. Toutes les données que vous collectez sont disponibles pour un traitement ultérieur, et des solutions et des outils d'analyse personnalisés sont inclus dans le système, y compris des capacités d'apprentissage automatique simples. Autre avantage : les données de surveillance de l'état peuvent également être transmises à d'autres systèmes et analysées de manière plus détaillée avec des logiciels tiers.

Thèmes et produits apparentés pour le Condition Monitoring

Trouvons ensemble la meilleure solution pour votre application.

Contactez-nous et l'un de nos experts en solutions et produits vous contactera dès que possible pour discuter de votre cas d'application individuel.