Révolution de l'industrie 4.0 : un plan en quatre phases pour le succès de la maintenance prédictive

Concevoir des solutions de maintenance prédictive pour l'Industrie 4.0 représente un changement de paradigme dans la manière dont les entreprises entretiennent et fonctionnent. La prévention proactive des défis opérationnels grâce à l’utilisation de technologies avancées de maintenance prédictive est un aspect clé de cette nouvelle ère industrielle. Ces solutions contribuent non seulement à générer de nouvelles sources de revenus et à réduire les coûts, mais jouent également un rôle important dans la prévention des temps d'arrêt et des arrêts de production. À l’ère de l’Industrie 4.0, les entreprises doivent utiliser des appareils et des capteurs IoT intelligents pour collecter et analyser de grandes quantités de données de production. Ces données peuvent être utilisées pour prédire les pannes d’équipement et les besoins de réparation. En utilisant ces technologies de maintenance prédictive, les entreprises peuvent identifier les problèmes potentiels à l’avance et agir en conséquence, minimisant ainsi les temps d’arrêt et les interruptions de production. Cette approche de maintenance préventive proactive peut améliorer considérablement l’efficacité de la production et la fiabilité des équipements.

Bien que l'apprentissage automatique soit traditionnellement le plus grand défi, l'émergence de solutions basées sur le cloud pour analyser les données de maintenance prédictive, associée à des capacités accrues d'analyse de données, a déplacé le principal défi de conception vers la capture des ensembles de données appropriés et le déploiement du matériel dans des environnements distribués. avec de multiples contraintes de sécurité et de réseau. Cette transformation nécessite un processus de conception complet optimisé en quatre étapes distinctes pour développer des solutions globales et rentables avec des niveaux élevés de robustesse et de sécurité.

Phase 1 : Capture initiale des données

La première phase se concentre sur la capture des données d'une seule machine et des sources de données associées (en cas de consommation d'énergie) afin de créer un ensemble de données complet à des fins d'analyse. Cela démontre que des données pertinentes peuvent être obtenues et transmises à un coût raisonnable. Grâce aux solutions de gestion des appareils IoT, les machines peuvent se connecter instantanément aux appareils et configurer des capteurs externes selon leurs besoins. Il est recommandé d'utiliser du matériel basé sur Linux avec une connectivité de données cellulaires pour minimiser l'interaction avec la gestion du réseau de technologie opérationnelle (OT).

Les indicateurs de performance clés (KPI) à ce stade tournent autour de la capacité à capturer des points de données pertinents, tels que les vibrations, le bruit, la consommation de courant ou la pression. L'objectif est d'évaluer si les données physiques pertinentes peuvent être mesurées avec une précision et une résolution temporelle suffisantes, si le logiciel peut être mis à jour fréquemment et si une solution initiale de collecte et de transmission des données peut être établie.

Les analystes de données peuvent déjà commencer à visualiser et à former des modèles de maintenance prédictive basés sur le cloud, mais un ensemble de données sur une machine peut ne pas suffire pour tirer des conclusions à ce sujet. La réussite de cette phase et la confirmation par la direction produit ouvrent la voie au lancement de la phase 2. Le succès ici n'a pas encore été démontré, si le projet réussit, cela prouvera que les données peuvent être obtenues.

Phase 2 : Tests sur le terrain et expansion des données

La phase 2 étend la portée pour inclure davantage d'appareils, nécessitant souvent des tests sur le terrain avec un grand nombre d'appareils pour garantir que les algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique peuvent atteindre la précision et les intervalles de confiance nécessaires. Parfois, la taille du parc de machines doit être suffisamment grande pour véritablement capturer et classer les véritables pannes ou anomalies opérationnelles. Cette étape fait appel à des analystes de données pour pouvoir mettre en place le modèle de machine learning et le former.

Cette mise à l'échelle est obtenue en déployant le logiciel développé au cours de la phase 1 sur une flotte distribuée, en tirant parti d'une solution qui garantit une configuration et une installation transparentes sur un nombre illimité d'appareils. Au cours de ce processus, le matériel final est sélectionné qui répond aux critères de robustesse et de prix. L'accent est désormais mis sur le réglage et la mise à l'échelle des modèles d'apprentissage automatique, avec des KPI centrés sur les intervalles de confiance requis pour réaliser des prédictions.

Il s'agit d'un processus interactif nécessitant des mises à jour fréquentes du logiciel OTA sur tous les appareils, idéalement connecté à un pipeline CI/CD pour des itérations très rapides à travers la population. Ceci est facile à réaliser avec la gestion de flotte et une bonne solution de connectivité (et indépendante) telle qu'un réseau cellulaire. A la fin de cette phase, la direction produit peut examiner les résultats et décider si la précision résultant de l'optimisation du modèle formé est suffisante pour en faire un nouveau service commercial.

Phase 3 : Lancement du produit

Après avoir atteint avec succès les taux de prédiction lors des tests sur le terrain, le système peut être lancé en tant que produit. Activez les mises à jour en direct (OTA) dès le premier jour, et des solutions telles que qbee.io facilitent l'activation des mises à jour A/B d'images complètes à la demande. Cette phase marque la transition du projet vers les opérations, où de nouvelles sources de revenus et modèles commerciaux sont créés et mis en œuvre. Les gens sous-estiment souvent la quantité de travail et de temps que cela prend. Cependant, en introduisant la gestion de flotte tout au long du processus de conception, cela fonctionne parfaitement et constitue simplement une extension des phases 1 et 2. Même si le matériel doit être remplacé en raison du prix ou de la disponibilité, il n'y aura pas de retard énorme. Au cours de cette phase, des exigences supplémentaires du client peuvent être découvertes et intégrées au système grâce à un mécanisme flexible de mise à jour logicielle.

Phase 4 : Gestion du cycle de vie

La phase finale met l'accent sur l'importance de la gestion du cycle de vie pour garantir que le système reste sécurisé, en ligne et mis à jour pendant de nombreuses années. Compte tenu de la durée de vie des applications industrielles, une gestion efficace de la flotte et des mises à jour logicielles via des pipelines CI/CD sont essentielles. Cette phase est conçue pour maintenir des accords de niveau de service (SLA) et de qualité élevés, évitant ainsi des années d'arrêts et de pannes coûteux des machines. Une usine ultramoderne incarnant le concept de l'Industrie 4.0, démontrant l'intégration de technologies avancées pour optimiser l'efficacité et la maintenance prédictive.

Résumé

En résumé, la conception de solutions de maintenance prédictive pour l'Industrie 4.0 nécessite une approche complète et progressive qui déplace l'attention des défis traditionnels de l'apprentissage automatique vers la capture et l'exploitation efficaces des ensembles de données appropriés. En abordant systématiquement la capture des données initiales, les tests sur le terrain, le déploiement des produits et la gestion du cycle de vie, les entreprises peuvent développer des solutions de maintenance prédictive robustes, sécurisées et rentables et les commercialiser rapidement.

En utilisant les étapes ci-dessus, vous pouvez également définir des critères clairs pour la fin du projet si la qualité des données ou la précision des prévisions est trop faible. La mise en œuvre de la maintenance prédictive peut non seulement améliorer l'efficacité opérationnelle, mais également réduire considérablement les temps d'arrêt et les coûts d'exploitation, marquant ainsi un grand pas en avant pour le secteur industriel vers des stratégies de maintenance plus intelligentes et plus proactives. De plus, cela ouvre la voie à de nouveaux modèles commerciaux et à des sources de revenus récurrentes.

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