Optimisez votre maintenance avec VibraConnect

Vibration, température, pression d'huile ou usure – de nombreuses valeurs peuvent être suivies et mesurées avec des capteurs. Sur la base de ces mesures, il est possible de prévoir quel type de maintenance est nécessaire dans une opération de production et quand la maintenance doit être effectuée. De cette façon, la maintenance prédictive peut offrir une série d'avantages. Comment donc optimiser vos processus avec la maintenance prédictive et quel rôle joue la surveillance des vibrations en ligne ? 

Quel type de maintenance ?

Les 4 types de maintenance sont :

• Maintenance réactive (reactive maintenance)
• Maintenance préventive (preventive maintenance)
• Maintenance conditionnelle (condition-based maintenance)
• Maintenance prédictive (predictive maintenance)

Maintenance réactive

La maintenance réactive intervient lorsqu'un défaut se produit. Elle est toujours non planifiée, inattendue et surtout coûteuse. Lorsqu'un appareil ou un actif est défectueux et doit être réparé ou remplacé, il est probable que d'importants processus opérationnels s'arrêtent pendant plus longtemps que prévu. 

Maintenance préventive

Pour éviter les temps d'arrêt imprévus et coûteux, la maintenance régulière des équipements et des actifs peut être planifiée par le biais de la maintenance préventive. Cette méthode présente des inconvénients, car elle est basée sur le temps. Ainsi, si un composant, par exemple un roulement à billes, doit être remplacé après 12 mois, mais qu'il tombe en panne après 11 mois, il est remplacé par un nouveau composant. Ensuite, le composant est à nouveau remplacé à l'échéance initiale de 12 mois, car le programme de maintenance le prescrit. Cette solution de maintenance est loin d'être rentable. Elle est également perturbatrice parce qu'elle est inévitablement interventionniste. Lorsqu'il est temps de procéder à une action de maintenance planifiée, comme le nettoyage ou le remplacement de composants, les temps d'arrêt s'accumulent.

Maintenance conditionnelle

La maintenance conditionnelle est la troisième méthodologie. Elle est nettement moins perturbatrice que la maintenance préventive, car l'intervention n'a lieu que lorsque l'état des actifs l'exige. L'état peut être établi de plusieurs manières, notamment par une inspection visuelle, des mesures et une analyse des tendances. 

Maintenance prédictive

La maintenance prédictive – la quatrième méthodologie – est celle où la surveillance en ligne entre en jeu. Pour que la maintenance prédictive soit efficace, vous devez partir d'une méthodologie de maintenance conditionnelle mature, qui vous a déjà fourni des données utiles sur vos actifs.

Avantages de la maintenance prédictive

On pense parfois que la surveillance d'un actif critique transformera la maintenance, augmentera le temps de fonctionnement et l'efficacité et optimisera la productivité. Mais vous ne pouvez pas appliquer efficacement la méthodologie de maintenance prédictive en vous contentant de surveiller un actif. Plus vous surveillez d'actifs, plus vos observations sont complètes et plus vous serez en mesure de prévoir avec précision l'ampleur et le timing des besoins de maintenance.

Dans un contexte industriel, la maintenance prédictive implique la surveillance en ligne de plusieurs variables telles que les vibrations, la température et la pression d'huile. Par rapport aux autres méthodes, elle présente l'avantage significatif d'être non intrusive et non perturbatrice, et de fournir de plus grandes quantités de données. Ces données peuvent être utilisées dans un calcul prédictif pour informer la planification de maintenance. Elles peuvent également être comparées aux données historiques et aux données de processus pour identifier les tendances, ce qui peut aider à réorganiser les actifs ou à repenser les processus pour une meilleure efficacité et productivité.

Prendre des décisions basées sur les données

En contrôlant le plus grand nombre possible d'actifs et en évaluant les résultats par rapport à une importante base de données historique, vous pouvez acquérir une compréhension complète de vos processus et opérations. Cela peut aider à identifier des facteurs clés tels que la façon dont les opérations affectent le temps moyen entre les pannes des composants. Cela aidera également à planifier des interventions de maintenance optimales pour réduire les temps d'arrêt, optimiser l'efficacité ou même éviter une panne catastrophique.

En intégrant la surveillance en ligne à votre maintenance, vous pouvez prendre des décisions fondées sur des données et bénéficier d'une série d'avantages :

• Réduire les coûts de maintenance
• Augmenter le temps de fonctionnement et l'efficacité
• Optimiser la productivité 
• Réduire les risques d'accidents

Vers l'usine du futur

Actuellement, dans une usine, une seule opération de production peut impliquer une demi-douzaine de pompes provenant de trois ou quatre fabricants d'équipements d'origine (OEM) différents. Ce qui, à son tour, peut signifier trois ou quatre méthodes de rapport différentes, avec autant d'ensembles de données différents – chacun étant stocké à un endroit différent. Il est déjà assez difficile de garder une trace de tout cela, sans parler de tout rassembler pour avoir un résultat unique significatif et exploitable. 

Bien qu'il y ait encore un long chemin à parcourir entre la situation actuelle et le scénario idéal, l'avenir de la maintenance prédictive est facile à entrevoir.

Un relevé unique d'un capteur individuel, considéré isolément, ne peut jamais être qu'un indicateur. Actuellement, la quantité de surveillance et la profondeur et l'étendue des données qu'elle fournit ne donnent qu'une image « en deux dimensions ». Mais une combinaison de relevés provenant d'une série de capteurs, considérés comme un tout, donne une image réelle de ce qui se passe – pas seulement pour un composant, mais pour l'ensemble du bien ou du processus.

Ainsi, dans l'usine du futur, tout ce qui peut être surveillé le sera. Chaque variable qui peut être mesurée sera mesurée. Mais plus important encore, toutes les mesures recueillies seront ensuite rassemblées dans une base de données, où elles pourront être croisées pour créer une image « tridimensionnelle » complète de chaque actif et de ses performances.

Tirer parti de la gestion intelligente des actifs

La performance, l'efficacité et la maintenance d'un actif peuvent avoir un effet direct ou indirect sur un autre. Le résultat idéal de la surveillance, de la collecte et de l'analyse des données vous permettra de savoir quand intervenir ou à quelle date vous devez entreprendre la maintenance. Il vous indiquera également le coût de la réparation par rapport au coût du remplacement. Et il vous indiquera où sont stockées les pièces nécessaires, leur délai de fabrication et le moment où elles pourront être sur place. Vous disposerez alors de toutes les informations nécessaires pour décider en toute connaissance de cause de vos prochaines étapes.

La gestion intelligente des actifs vous permet d'avoir une vue d'ensemble de tous les actifs de production et de traitement : leur statut, leur état, leur maintenance, leur réparation et leur fonctionnement.

Les principaux indicateurs de l'état d'un actif sont : les vibrations, la température et les émissions acoustiques. Ces indicateurs peuvent être surveillés et permettent de comprendre les modes de défaillance sur un large éventail d'actifs et de composants clés. Des moteurs et des variateurs aux entraînements, aux accouplements et aux réducteurs. Et des vannes, actionneurs et pompes aux roulements, hydrauliques, pneumatiques, etc.

Une fois les données examinées, vous pouvez recevoir une analyse neutre des prochaines étapes nécessaires à votre stratégie de maintenance. En effet, la gestion intelligente des actifs peut fournir les connaissances dont vous avez besoin, et le savoir-faire peut transformer ces connaissances en pouvoir pour améliorer vos opérations.

Solutions de surveillance des vibrations en ligne

Une maintenance mieux planifiée permet de réduire le risque de panne imprévue. Pour faciliter une maintenance mieux planifiée, il faut une surveillance. Et quelle est la méthode de surveillance la plus efficace que vous pouvez utiliser ? Des capteurs.

Alors que les inspections d'un ingénieur ne peuvent fournir que des instantanés de données, un capteur peut recueillir des données presque continuellement, en balayant les informations à des intervalles de 60 à 600 secondes. Cette fréquence signifie qu'au lieu d'instantanés, vous disposez de l'équivalent en données d'une photographie panoramique, assemblée de manière transparente à partir de plusieurs images. L'effet global est une vue grand écran qui s'approche le plus possible de l'image entière à la fois.

L'installation de capteurs sur des éléments maintenables, tels que les moteurs, les boîtes de vitesses et les pompes, fournira des données sur la façon dont le processus affecte l'état de l'actif. Lorsque cela est évalué à la lumière des données historiques, vous obtenez les avantages suivants. Tout d'abord, il dépeint une tendance. Ensuite, lorsque cette tendance est comparée à des valeurs connues, elle permet de prévoir quand une intervention de maintenance sera nécessaire.

Avec les données de vos capteurs, il est possible de gérer économiquement vos actifs maintenables. Si une alerte vous indique, par exemple, qu'un seuil sera dépassé dans deux semaines, vous pouvez prendre des mesures intermédiaires pour porter ce délai à trois, voire quatre semaines. Vous avez prolongé le temps moyen entre les pannes, réduit les temps d'arrêt, diminué les coûts de maintenance et contribué à maintenir – voire à améliorer – la productivité.

Optimiser votre planning de maintenance

L'élément prédictif de la surveillance des vibrations en ligne garantira que la maintenance n'est plus réactive. Votre ingénieur de maintenance sera en mesure de fixer une date pour les travaux requis et d'arriver comme prévu avec les bonnes pièces de rechange. Pendant ce temps, vous pouvez continuer à exploiter votre actif. Votre stock de pièces de maintenance peut ainsi être réduit tout en augmentant votre efficacité.

Dans le futur, les données recueillies par les capteurs nous permettront d'identifier les problèmes, de coordonner la maintenance avec les temps d'arrêt prévus et de corriger le problème, le tout avant même que vous ne vous en rendiez compte.