Avez-vous déjà entendu les mots ” maintenance préventive ” ou ” maintenance prédictive ” ? En ce qui concerne la maintenance des équipements des chaînes de production, l’Internet des objets (IoT) a récemment attiré l’attention. Aussi, ces deux mots semblent être similaires et ont des significations différentes. Cette section explique la définition générale des activités de conservation telles que la maintenance préventive et la maintenance prédictive, la différence entre la maintenance préventive et la maintenance prédictive, les avantages de la maintenance prédictive et la relation entre la maintenance prédictive et edge computing.
Quelles sont les activités de conservation ?
Qu’est-ce qu’une activité de conservation ? JIS (Japanese Industrial Standard) définit les activités de conservation comme “un terme général pour les activités qui éliminent les défaillances et maintiennent l’équipement dans un état normal et bon, y compris la planification, l’inspection, le réglage, la réparation, le remplacement, etc.
En d’autres termes, on peut considérer qu’il s’agit d’une influence humaine sur la chaîne de production pour maintenir la performance de la chaîne de production. Comme défini dans le JIS, les activités de conservation sont divisées en activités de maintenance et en activités d’amélioration.
Les activités de maintenance sont des activités visant à maintenir la qualité des produits et les performances des équipements de production, c’est-à-dire des activités visant à maintenir le parfait état des installations de production. Cela comprend la maintenance préventive et réactive. En revanche, les activités d’amélioration font référence à des activités telles que la “maintenance d’amélioration” qui révise les machines pour éviter qu’elles ne se reproduisent lorsqu’elles tombent en panne, et la “maintenance préventive” qui remplace les machines et les équipements pour éviter les pannes et les erreurs.
La maintenance préventive est la prévention des pannes par des inspections quotidiennes et le remplacement des pièces détériorées avant qu’elles ne se produisent. Elle comprend la maintenance prédictive et périodique. La maintenance de suivi consiste à rétablir le fonctionnement d’un équipement lorsqu’une défaillance est découverte dans l’équipement en raison d’un dysfonctionnement ou autre. En d’autres termes, on suppose qu’il sera “réparé” lorsque l’équipement est en panne.
La maintenance périodique est l’action de déterminer le cycle sur la base des enregistrements de défauts et des caractéristiques de l’équipement, et de remplacer et inspecter les pièces pour chaque cycle. Elle peut également être formulée comme une maintenance effectuée en fonction du temps écoulé. En général, la “maintenance préventive” fait référence à la maintenance périodique.
D’autre part, la maintenance prédictive consiste à détecter ou à prédire une détérioration à partir de l’état d’un équipement mesuré en continu, et à prendre les meilleures mesures au moment optimal avant qu’une panne ne survienne. Elle se base sur l’état de l’appareil.
La principale différence entre la maintenance périodique et la maintenance prédictive est que la maintenance préventive est effectuée à un certain cycle de temps indépendamment de l’état de l’équipement, alors que la maintenance prédictive surveille constamment l’état de l’équipement et réagit lorsque des signes de défaillance sont détectés.
Activités de conservation à ce jour
Les activités de conservation conventionnelles comprennent principalement la maintenance périodique, la maintenance prédictive et la maintenance post-mortem. Des activités d’amélioration (telles que des modifications et des mises à niveau) peuvent être menées pour prolonger la durée de vie de l’équipement, mais la réponse est limitée, notamment dans le cas d’équipements coûteux.
La maintenance périodique, comme nous l’avons déjà mentionné, implique le remplacement de pièces sur une base régulière, quel que soit l’état de l’équipement. En outre, la maintenance prédictive est effectuée par des ouvriers et des ingénieurs sur place, qui se fient à l’intuition cultivée par de nombreuses années d’expérience selon laquelle “il est temps de remplacer cette pièce.”
Les intervalles de maintenance périodique sont adaptés aux pièces les plus importantes et à la durée de vie la plus courte, mais d’autres pièces sont souvent remplacées au cours de ce remplacement. La raison en est que la durée de vie des pièces varie en fonction du type, donc si l’équipement est arrêté et remplacé à chaque fois, le taux de fonctionnement de l’équipement se détériorera. Pour cette raison, les pièces qui n’ont pas encore atteint la fin de leur vie utile seront également remplacées, et le problème est qu’il y a beaucoup de gaspillage dans la maintenance périodique.
Maintenance prédictive
La conduite de la maintenance prédictive est basée sur les signes entre l’anticipation d’une défaillance et la défaillance réelle. Cela signifie que vous pouvez penser à un plan de maintenance au stade prévu et agir, par exemple en remplaçant des pièces avant qu’une défaillance ne se produise. Cela réduit au minimum le risque que la machine soit arrêtée d’urgence en raison d’une défaillance.
En outre, si la maintenance prédictive est automatisée à l’aide de l’IoT, une alarme est émise lorsqu’il y a un signe de défaillance. Comme il n’est possible de penser à une intervention que lorsqu’une alarme est émise, cela ne prend pas de temps ni d’efforts, et cela entraîne une réduction des coûts de main-d’œuvre sur cet aspect.
Exemples spécifiques de maintenance prédictive
Les moteurs sont fréquemment utilisés dans les équipements de fabrication. Il existe un composant appelé “roulement” qui supporte l'”axe” (arbre d’entraînement) qui transmet la puissance de ce moteur. Si le roulement est défaillant, l’axe ne peut pas tourner ou la charge sur l’arbre ne peut pas être répartie, ce qui peut entraîner des accidents graves. Ce roulement est donc très important.
Les roulements eux-mêmes sont intrinsèquement très fiables, mais lorsqu’une fiabilité accrue est requise, par exemple dans le processus d’étirage du fer chauffé dans une aciérie (processus de laminage), une surveillance des roulements est souvent effectuée.
Le système de surveillance des roulements installe un capteur de vibrations sur le roulement pour détecter les conditions de forme d’onde, de fréquence et d’amplitude de la vibration. Ensuite, une alarme est émise lorsque l’état de la vibration indique un signe de défaillance.
Par exemple, si un roulement est endommagé à un endroit, la charge appliquée au roulement change. Lorsque la charge change, la distance entre le capteur de vibrations et le roulement change, mais le capteur de vibrations détecte un changement infime de la distance. Puis, comme la partie rotative du roulement tourne à une période constante, la modification de la distance se produit à chaque rotation. Cela provoque une vibration, et il est possible de détecter cette vibration et d’en faire un signe de défaillance. Des ingénieurs compétents ont pris cette vibration dans les changements de son de la machine et l’ont utilisée comme un signe de dommage.
Cet exemple est simplifié pour plus de clarté, mais prédire les défaillances à partir du son demande de l’expérience car il n’y a pas de changement dans la vibration même si plusieurs endroits sont endommagés ou détériorés. Pour cette raison, il n’est pas possible de faire un tel jugement à moins d’être un ingénieur qualifié. Malheureusement, le nombre de techniciens qualifiés diminue. L’intelligence artificielle (IA) est considérée comme une solution. L’intelligence artificielle, qui a attiré l’attention ces dernières années, permet à l'”apprentissage profond” d’apprendre par lui-même grâce à une structure calquée sur les actions humaines. Bien sûr, bien qu’il soit nécessaire d’avoir un apprentissage préalable, l’intelligence artificielle peut apprendre et exécuter comme les humains qui ont saisi les signes d’échec par l’expérience. Le nombre d’ingénieurs qualifiés diminuant, on peut dire que c’est un moyen efficace de répondre à la pénurie de ressources humaines.
Maintenance prédictive et edge computing
Ainsi, l’automatisation de la maintenance prédictive est un moyen efficace d’éliminer la pénurie de ressources humaines et d’optimiser les activités de maintenance. Cependant, il faut être conscient de certains éléments lors de l’automatisation de la maintenance prédictive.
La structure qui imite les actions humaines de l’intelligence artificielle décrite précédemment est appelée “réseau neuronal” et contribue grandement à la réalisation de l’apprentissage profond. Cependant, les réseaux neuronaux sont des mécanismes très complexes. Par conséquent, la réalisation de la maintenance prédictive tout en maintenant la vitesse nécessaire à cette dernière est un problème pratique.
Il existe également une méthode appelée “neurochip” qui réalise des réseaux neuronaux avec du matériel, mais ce n’est pas une méthode très courante. Le problème ici est la vitesse, donc cloud computing, qui envoie et reçoit toujours des serveurs sur Internet, n’est pas pratique. Alors, pensons à déployer edge computing et à mettre de l’intelligence artificielle sur les serveurs edge . C’est ce qu’on appelle edge AI. Par conséquent, on peut dire que la meilleure réponse à l’heure actuelle est d’automatiser la maintenance prédictive tout en maintenant la vitesse autant que possible.
Possibilité de maintenance prédictive et d’intelligence artificielle
Cet article décrit principalement la différence entre la maintenance prédictive et la maintenance préventive, ainsi que les mérites de la maintenance prédictive. Avec le développement de l’intelligence artificielle, les possibilités de maintenance prédictive s’élargissent considérablement. Et permettre la maintenance prédictive en utilisant l’intelligence artificielle avec edge computing est la figure la plus idéale à l’heure actuelle.
