La détection et le diagnostic des défauts de manière automatisée apportent de profonds changements dans la maintenance des équipements et la production industrielle. Il ne repose pas sur un jugement empirique manuel, mais sur l'utilisation de capteurs, d'analyses de données et d'algorithmes intelligents pour surveiller en permanence l'état de l'équipement et prendre des décisions. L'objectif de l'alerte précoce est de réaliser un changement fondamental de la "maintenance post-panne" à la "maintenance prédictive". Cette technologie peut non seulement réduire efficacement les arrêts imprévus et garantir la sécurité de la production, mais s'avère également très utile pour optimiser les coûts de maintenance et améliorer l'efficacité opérationnelle.
Quel est le principe de base de la détection et du diagnostic automatique des défauts ?
La clé de la détection et du diagnostic automatiques des défauts est de convertir les conditions de fonctionnement des équipements physiques en données pouvant être analysées. Le système utilise de nombreux capteurs tels que les vibrations, la température, la pression et l'acoustique, placés à des endroits clés pour collecter en continu les paramètres de fonctionnement de l'équipement, formant ainsi un flux de données chronologiques de grande dimension. Ces données créent un « jumeau numérique » de l’état de santé des équipements.
Le système utilise des algorithmes de traitement du signal, le système utilise des algorithmes d'apprentissage automatique et le système utilise des algorithmes tels que la reconnaissance de formes pour effectuer une analyse en temps réel de données massives. Le principe de base est d'abord d'établir un modèle de référence de l'équipement à l'état normal, puis d'établir la référence de l'équipement à l'état normal. Lorsqu'il y a un écart significatif entre les données en temps réel et la ligne de base, ou lorsqu'il y a un écart continu entre les données en temps réel et la ligne de base, le système déclenchera une alarme, le système identifiera les anomalies potentielles et le système identifiera les modes de défaillance potentiels, réalisant ainsi le point de départ du diagnostic automatisé sans intervention manuelle.
Quels composants un système de diagnostic automatique des pannes comprend-il généralement ?
Il existe un système qui couvre entièrement les fonctions de diagnostic automatique des pannes. Il s'agit d'un élément intégré étroitement associé au matériel et aux logiciels. Le niveau matériel comprend principalement des unités de collecte de données, telles que divers types de capteurs intelligents, des cartes d'acquisition de données et des passerelles en tant que composants clés de l'informatique de pointe. Ces composants jouent un rôle spécifique dans l’obtention des signaux bruts des sites de production industrielle et dans la réalisation des prétraitements. La couche de transmission réseau transmettra les données traitées au serveur ou à la plateforme cloud dans un état stable et selon des conditions en temps réel.
La couche logicielle est le cerveau du système, qui couvre la plateforme de gestion des données, la bibliothèque d'algorithmes d'analyse et l'interface d'interaction utilisateur. La plateforme de données est responsable du stockage et du nettoyage des données ; la bibliothèque d'algorithmes dispose de nombreux outils de diagnostic intégrés, allant de l'analyse spectrale classique aux modèles d'apprentissage en profondeur ; l'interface utilisateur affichera intuitivement les scores de santé de l'équipement au personnel de maintenance, présentera des alarmes de panne, fournira des rapports de diagnostic et fournira des suggestions de maintenance, complétant ainsi le processus en boucle fermée depuis les données jusqu'à la prise de décision.
Comment choisir la bonne solution de diagnostic automatisé des pannes
Lors de la sélection d’une solution, la première étape consiste à procéder à une analyse approfondie de votre situation actuelle et de vos besoins. Les entreprises doivent clarifier la criticité de l'équipement cible, clarifier l'historique des défauts et clarifier les objectifs spécifiques qu'elles espèrent atteindre. Par exemple, il peut s'agir de réduire le nombre d'arrêts soudains ou de prolonger le cycle de révision. Différentes industries ont des exigences extrêmement différentes en matière de performances en temps réel, de précision et de coût du diagnostic, et différents types d'équipements ont des exigences de diagnostic très différentes.
Sur base de cette situation, l’adaptabilité technique et l’évolutivité de la solution doivent être évaluées. Les principaux aspects à étudier sont les suivants : si le système est compatible avec les capteurs et les formats de données existants ; si son algorithme de base a été vérifié par un équipement similaire ; s'il peut être intégré à l'EAM (Enterprise Asset Management) ou à la GMAO (Computerized Maintenance Management System) existant de l'entreprise. En outre, l'expérience du fournisseur dans le secteur, ses capacités de service localisées et son support de mise à niveau continue sont également des indicateurs informels qui ne peuvent être ignorés.
Quels sont les défis courants rencontrés lors de la mise en œuvre d’un diagnostic automatisé des pannes ?
Pendant le processus de mise en œuvre, la qualité des données est d’une importance primordiale et constitue également un défi courant. Les capteurs sont installés dans des endroits inappropriés, les signaux sont soumis à des interférences électromagnétiques, la transmission des données est perdue ou le bruit est trop fort. Ces conditions conduiront à « garbage in, garbage out », ce qui empêchera même les algorithmes les plus avancés de fonctionner. Par conséquent, garantir la fiabilité et l’exactitude de la collecte de données est une condition préalable au succès du projet, et un débogage technique professionnel est généralement requis.
Un autre grand défi vient de la transformation du personnel et des processus. La maintenance prédictive a modifié le modèle de travail de l'équipe de maintenance traditionnelle. Cela nécessite que le personnel de maintenance dispose de certaines capacités d'analyse des données et soit capable de comprendre les alarmes du système et de prendre les mesures correspondantes. Comment intégrer efficacement les alertes précoces générées par le système de diagnostic dans le processus d'ordre de travail de maintenance existant. Il est également nécessaire d’établir des mécanismes clairs de mise à niveau et de réponse pour éviter que les alarmes ne soient ignorées. C’est la clé pour déterminer si l’investissement peut être converti en avantages réels.
Quels sont les cas d’application pratiques du diagnostic automatique de défauts dans le domaine industriel ?
Dans le domaine des machines tournantes, telles que l'énergie éolienne et l'industrie pétrochimique, l'application du diagnostic automatique des défauts est extrêmement mature. Par exemple, pour les éoliennes, en surveillant les conditions de vibration et de température de la boîte de vitesses et du roulement principal, le système peut émettre des alertes précoces en cas de piqûres d'engrenages ou de défaillances d'usure des roulements plusieurs semaines, voire plusieurs mois à l'avance, permettant à l'équipe d'exploitation et de maintenance d'utiliser des fenêtres sans vent ou par vent léger pour effectuer les remplacements planifiés, évitant ainsi des opérations d'urgence coûteuses sur les grues et d'énormes pertes de production d'électricité.
Dans les industries de transformation, telles que les produits pharmaceutiques et l'alimentation et les boissons, cette technologie est utilisée dans la gestion de l'état des pompes, compresseurs et vannes critiques. En analysant les caractéristiques du courant du moteur et la relation entre le débit et la pression, le système peut non seulement détecter les défauts mécaniques, mais également identifier les anomalies de processus telles que la cavitation et le colmatage. Cela garantit la continuité du processus de production et la cohérence de la qualité des produits, répondant aux exigences strictes de conformité de l’industrie.
Comment la technologie de diagnostic automatique des pannes va-t-elle se développer et évoluer à l’avenir ?
L’orientation future du développement sera une intégration plus profonde et une intelligence plus puissante. Premièrement, le système de diagnostic des pannes sera plus étroitement intégré au système de contrôle et au système d'optimisation des processus pour atteindre une autonomie en boucle fermée depuis la « détection-diagnostic » jusqu'au « diagnostic-prédiction-décision-optimisation ». Par exemple, une fois que le système a identifié la tendance à la dégradation des performances de l'équipement, il peut ajuster lui-même les paramètres de fonctionnement pour retarder les pannes, ou fournir des suggestions de temps de maintenance pour le système de planification de la production.
L’intelligence artificielle, en particulier l’apprentissage profond et l’apprentissage par transfert, peut continuer à repousser les limites des capacités de diagnostic. En utilisant une grande quantité de données historiques de pannes existantes pour entraîner le modèle, le système peut identifier les premiers signes de pannes plus complexes et plus faibles, et fournir une analyse plus précise des causes profondes et une prévision de la durée de vie restante. Dans le même temps, la technologie de simulation basée sur les jumeaux numériques vérifiera à l'avance l'impact des pannes et des stratégies de maintenance dans l'environnement virtuel, réduisant ainsi davantage les risques et les coûts des tests de machines réelles, point final.
Dans votre scénario de travail, quel est selon vous le plus grand obstacle rencontré lors de la réalisation d'un diagnostic automatique des pannes ? S’agit-il du coût d’investissement initial, de la difficulté d’intégration technologique ou des défis rencontrés par le personnel interne en termes d’acceptation et de transformation des compétences ? Bienvenue pour partager vos idées dans la zone de commentaires. Si vous pensez que cet article vous est utile, aimez-le et partagez-le avec davantage de pairs.
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