Surveillance de l'état des machines pour améliorer l'OEE

Machine maintenance is an essential aspect of any industrial operation, as it helps to ensure the longevity and reliability of machines. One of the best ways to ensure equipment uptime and maximize productivity is to consistently monitor the condition of your machines.

Machine condition monitoring can help to prevent unexpected breakdowns, increase machine performance, extend machine life, and minimize downtime. In this post, we will explore the importance of machine condition monitoring and the various methods used to evaluate machine performance.

La maintenance conditionnelle est une technique permettant de suivre l'état de santé et les performances d'une machine dans le temps. Avec la surveillance d'état, les opérations mesurent des paramètres tels que la température, le courant, les vibrations et le nombre de tours par minute par rapport à des seuils définis afin d'identifier les signes de dégradation.

La maintenance conditionnelle est un outil important dans la boîte à outils de la surveillance des machines et de l'amélioration continue, et le suivi de l'état des machines en temps réel présente de nombreux avantages. Vous pouvez éviter les temps d'arrêt imprévus, adapter les programmes de maintenance préventive aux exigences d'utilisation de vos opérations et recueillir les données nécessaires au diagnostic et à la maintenance prédictive.

En bref, la maintenance conditionnelle est un moyen facile d'améliorer l'OEE et l'OPE dans vos installations.

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Condition monitoring is an important focus for any manufacturer using industrial equipment within their operations. Some of the key benefits that come with machine condition monitoring include:

1. Early Detection of Issues: By monitoring the condition of a machine, it is possible to identify potential issues before they cause significant damage. This allows for timely repair or maintenance, which can save money and prevent downtime.
2. Improved Machine Performance: Regular monitoring of a machine's performance can help to identify areas where improvements can be made. This can lead to increased efficiency, higher productivity, and reduced energy consumption.
3. Increased Machine Life: Regular monitoring of a machine's condition can help to identify potential issues early and prevent them from causing damage. This can help to prolong the life of the machine and reduce the need for costly replacements.
4. Predictive Maintenance: Machine condition monitoring can provide information about the current state of a machine and its future performance. This information can be used to plan maintenance activities more effectively, reducing the need for unscheduled repairs and minimizing downtime.

Si la maintenance conditionnelle est une technique si efficace, c'est en partie parce qu'elle peut être appliquée à une grande variété de scénarios. Ce que vous mesurez dépend des actifs de vos usines et des types de données qui s'avéreront les plus utiles pour vos opérations.

De nombreuses organisations mesurent le courant et la tension qui passent dans leurs transformateurs pour comprendre l'efficacité avec laquelle leurs actifs consomment l'énergie.

D'autres mesurent la température de l'huile pour savoir si une machine se refroidit efficacement, ou suivent la température de la surface externe pour voir si la chaleur se dissipe comme prévu.

Les organisations qui utilisent des moteurs peuvent également mesurer les vibrations pour s'assurer que les composants rotatifs sont correctement équilibrés et ne contribuent pas à la dégradation prématurée d'autres pièces.

Il s'agit d'une liste partielle, et ce que vous mesurez dépend des questions auxquelles vous voulez répondre.

Il est facile de se lancer dans un programme de surveillance des machines. La plupart des conditions peuvent être facilement mesurées par des capteurs abordables. Ceux-ci sont souvent montés directement sur l'équipement et connectés à l'infrastructure de collecte de données du fabricant pour suivre les paramètres d'état importants.

L'avènement de l'Internet industriel des objets a permis de surveiller l'état des machines sans être physiquement présent pendant le temps de fonctionnement. Avec l'IoT, les capteurs communiquent les données qu'ils enregistrent à des espaces de stockage désignés. Si un paramètre dépasse un certain seuil, le système peut envoyer une alerte au spécialiste concerné.

De plus, des tableaux de bord analytiques peuvent afficher ces données en temps réel, ce qui permet aux ingénieurs et aux opérateurs de visualiser des aspects de l'état des machines auparavant invisibles dans l'atelier.

La véritable valeur d'un programme de surveillance des machines apparaît lorsque vous pouvez suivre simultanément de nombreuses conditions.

Ces données vous permettent d'isoler la cause profonde des problèmes et d'éviter les pannes inutiles en fournissant une vue complète de l'état de santé des actifs au fil du temps.

Vous pouvez non seulement planifier des programmes de maintenance en fonction de seuils de santé et de performance désignés. Vous pouvez également réviser ces seuils en fonction de l'utilisation d'une machine dans vos opérations.

Vous travaillez peut-être dans une installation chaude et humide. Les machines peuvent se dégrader plus rapidement et nécessiter une maintenance plus fréquente. Peut-être vos machines n'ont-elles pas besoin d'être entretenues aussi fréquemment que prévu. Grâce à la surveillance de l'état des machines, vous pouvez adapter vos programmes aux performances réelles, maximiser le temps de fonctionnement et éviter les dépenses inutiles (l'exemple classique ici est la vidange d'une voiture tous les 5 000 km par rapport à la date à laquelle elle doit être changée).

Nous avonsdéjà écrit que la maintenance prédictive - unobjectif auquel de nombreuses organisations aspirent dans le cadre de l'industrie 4.0 - est impossible sans données historiques granulaires et bien structurées.

La surveillance de l'état est un point de départ essentiel pour les organisations qui souhaitent utiliser des algorithmes prédictifs pour optimiser leurs programmes d'entraînement. Sans données adéquates - des données qui donnent une image suffisamment complète pour que l'apprentissage automatique et l'IA puissent déduire la causalité des problèmes - l'IA la plus sophistiquée du monde ne pourra pas aider.

L'important est de commencer rapidement et de créer une infrastructure solide qui vous permettra de capturer les données machine les plus complètes possibles.

Vous êtes curieux de savoir comment vous pouvez commencer à utiliser la maintenance conditionnelle dans vos opérations ? Prenez contact avec nous et un expert Tulip vous montrera comment tirer le meilleur parti de la surveillance de vos machines.

Tulip peut vous aider à mesurer la santé et les performances de vos machines. Contactez-nous dès aujourd'huipour une consultation sur la surveillance des machines.