La puissance de la maintenance prédictive

Jul 27, 2023

Un capteur installé sur cet entraînement de convoyeur surveille l'exposition aux vibrations pour éviter les pannes d'entraînement.

Photos avec l'aimable autorisation de Balluff Inc.

Ce graphique illustre le fonctionnement du programme ZDT avec un robot. La clé indique où sur l'EOAT le programme obtient un aperçu des données pour recommander des actions de maintenance. Le signe plus indique où se trouvent les fonctionnalités prédictives.

Graphique avec l'aimable autorisation de FANUC America Corp.

Des capteurs IO-Link, un logiciel et une unité de base constituent la boîte à outils de surveillance de l'état.

Photo avec l'aimable autorisation de Balluff Inc.

Basé sur le cloud, le système de surveillance portable contient un capteur de surveillance de l'état, une passerelle mobile pour la transmission de données et un logiciel pour afficher les données sur n'importe quel terminal.

Photo avec l'aimable autorisation de Balluff Inc.

Prédire l'avenir n'est plus ce qu'il était. C'est en fait bien mieux, et c'est une excellente nouvelle pour les fabricants.

C'est certainement le cas pour la maintenance des équipements sur une chaîne de montage. Aujourd'hui, de nombreux types de systèmes d'avertissement permettent aux fabricants de prendre des mesures dès maintenant pour éviter les redoutables arrêts imprévus des robots, convoyeurs, moteurs, ventilateurs, pompes et autres machines.

« Atteindre le niveau de maintenance prédictive est un processus évolutif pour les fabricants, quelle que soit leur spécialité », note Will Healy III, directeur de la stratégie commerciale mondiale chez Balluff Inc. « À l'heure actuelle, il existe un grand intérêt pour la modernisation des équipements avec des capteurs pour effectuer la surveillance de l'état comme moyen de mettre en œuvre la maintenance prédictive. La prochaine étape consiste à utiliser des équipements avec des capteurs intelligents intégrés et l'intelligence artificielle. Ces technologies permettent également la maintenance prescriptive, qui utilise l'apprentissage automatique pour aider les entreprises à ajuster spécifiquement leurs conditions de fonctionnement pour les résultats de production souhaités.

Il y a près de deux ans, les ingénieurs de Balluff ont relevé un défi de maintenance intéressant : aider un grand équipementier automobile de premier rang à maintenir son ancien convoyeur à chaîne opérationnel. Le convoyeur comporte plusieurs entraînements synchronisés, mesure près de 2 000 pieds de long et déplace de grands composants structurels métalliques sur toute la largeur de l'usine, selon Healy.

« Étant donné que les entraînements sont entièrement synchronisés, lorsqu'un d'entre eux tombe en panne, la chaîne du convoyeur se déforme et se bloque, provoquant des arrêts de production majeurs », explique Healy. "Nous avons installé un capteur sur chaque disque pour surveiller son exposition aux vibrations. Lorsque des vibrations excessives dans la boîte de vitesses ont alerté la maintenance d'une panne de disque, le fabricant a effectué un arrêt contrôlé, évitant ainsi un accident majeur de la machine."

La maintenance des équipements a parcouru un long chemin sur une longue période, de la révolution industrielle à l'Internet industriel des objets (IIoT). L'approche standard pendant de nombreuses décennies était la maintenance réactive ou la réparation des choses après qu'elles aient commencé à avoir un impact négatif sur la production. Puis est venue la maintenance préventive, dont l'objectif est d'éviter les pannes de la machine (dues à la fatigue, à la négligence ou à l'usure normale) entre les périodes de maintenance programmées.

Il est maintenant temps pour les fabricants de profiter des nombreux avantages de la maintenance prédictive. Grâce à des capteurs standard et à des logiciels basés sur l'IA, les entreprises peuvent maximiser la disponibilité des équipements, cibler des composants spécifiques qui nécessitent une attention particulière (ce qui se traduit par une maintenance plus rapide) et réduire les coûts du cycle de vie des équipements grâce à des performances améliorées et à une durée de vie prolongée des équipements.

Actuellement, un petit pourcentage de fabricants ont mis en place une maintenance prédictive. Mais, il est sûr de dire que ce nombre augmentera lorsque les non-praticiens se retrouveront à perdre des parts de marché au profit de concurrents qui offrent un débit plus élevé et fabriquent de meilleurs produits.

En ce qui concerne les robots, la clé pour obtenir les nombreux avantages de la maintenance prédictive est la connectivité. Sans cela, aucune donnée en temps réel liée au processus ne peut être obtenue à partir de divers capteurs intégrés dans les contrôleurs, les bras de robot et les outils en bout de bras.

L'une des premières applications de maintenance prédictive robotique de l'IIoT s'est produite il y a plusieurs années dans l'industrie automobile lorsque General Motors s'est associé à Cisco et FANUC America Corp. pour lancer un programme sans temps d'arrêt. Appelé ZDT, le service d'analyse prédictive identifie les défaillances potentielles afin que les ingénieurs et les directeurs d'usine puissent planifier la maintenance et les réparations. Cela évite les pannes inattendues pendant la production, ce qui permet aux fabricants d'économiser du temps et de l'argent.

« ZDT fonctionne bien parce que FANUC est intégré verticalement », explique John Tuohy, responsable des comptes nationaux chez FANUC. "Le service utilise également un code binaire pour des calculs rapides et simples. Avant d'introduire ZDT, nous avons fourni aux fabricants un préavis de quelques semaines pour la maintenance requise. Aujourd'hui, nous fournissons jusqu'à six mois de préavis et planifions la maintenance à la convenance du client."

Selon Tuohy, le programme ZDT s'est avéré assez fructueux au cours des dernières années. Il dit qu'environ 30 000 robots dans le monde sont connectés au système.

Les constructeurs automobiles représentent le plus grand groupe d'utilisateurs de ZDT. D'autres incluent des entreprises des secteurs de l'aérospatiale, des produits blancs, de l'emballage et de l'alimentation et des boissons.

"L'objection que j'entends de la part des clients qui hésitent à investir dans le ZDT est qu'ils n'en ont pas besoin puisque leurs robots FANUC fonctionnent si bien et dépassent souvent le temps moyen suggéré entre les pannes (MTBF)", note Tuohy. « Pour nos robots industriels, le MTBF est de 100 000 heures ou 10 ans, alors que pour les cobots, il est de 80 000 heures ou 8 ans.

"Cependant, nous signalons aux utilisateurs finaux l'autre avantage de ZDT, qui est sa capacité à extraire les données de processus ERP pour déterminer avec précision le débit de production", poursuit Tuohy. "En exploitant ces données, un fabricant peut être sûr que son robot fonctionne de manière optimale."

Dans l'usine de chaque client se trouve un collecteur de données ZDT, ou une machine virtuelle, qui transfère en toute sécurité les messages des robots au centre de données ZDT de FANUC dans le cloud. Là, les programmes analytiques de FANUC examinent soigneusement les données pour détecter tout problème potentiel.

"Si une anomalie statistique apparaît, ZDT en informe automatiquement notre équipe de service et propose au client des actions recommandées pour confirmer et corriger le problème", explique Tuohy. "Que ce client soit un fabricant ou un intégrateur, l'obtention de ces informations peut suffire à améliorer la productivité du robot."

Pour les clients ayant des opérations dans plusieurs États ou même à l'étranger, ZDT combine les données des robots de tous les emplacements dans un seul tableau de bord afin que les gestionnaires et les ingénieurs puissent vérifier à distance l'état de l'équipement et soutenir le personnel de maintenance local. Selon Tuohy, plus FANUC en sait sur ce qui se passe à l'intérieur d'un robot, mieux il peut comprendre tous les éléments autour du robot qui affectent un processus de fabrication.

Il reconnaît également que les fabricants qui implémentent ZDT peuvent ou non avoir besoin de remplacer leurs anciens robots FANUC. En effet, de nombreux modèles plus anciens peuvent être améliorés avec ZDT, mais les modèles plus récents sont mieux à même de maximiser ses capacités de maintenance prédictive.

KUKA Robotics propose sa propre plate-forme d'analyse de données et d'intelligence basée sur le cloud, appelée KUKA Connect. Il surveille des éléments tels que la vitesse et la charge du bras, et prédit comment les cycles de maintenance prévus sont affectés par diverses applications d'assemblage.

Les autres avantages incluent le fait d'être indépendant de la plate-forme, évolutif verticalement, réactif et facile à utiliser. Cette dernière capacité découle de son interface Web qui ne nécessite l'installation d'aucun logiciel et se connecte à n'importe quel appareil mobile de n'importe où et à tout moment.

Plate-forme par abonnement, KUKA Connect permet aux fabricants de profiter de données de production complètes, de processus de fabrication innovants et de composants de mise en réseau flexibles. La version Lite de la plate-forme donne accès aux informations sur les fonctionnalités de chaque robot KUKA. La mise à niveau vers Connect Plus donne aux utilisateurs un accès complet aux notifications en temps réel et aux rapports exportables.

« Les utilisateurs de convoyeurs ont deux options en matière de maintenance prédictive », explique Mike Hosch, vice-président des affaires industrielles chez Dorner Manufacturing Corp. « L'approche la plus populaire consiste à monter des capteurs tiers à différents points sur chaque convoyeur et à faire en sorte que les capteurs transmettent des données en temps réel à un API ou à un appareil maître. Les types de données obtenues sont souvent liés à la vitesse de la bande, aux heures de fonctionnement, aux vibrations et à l'ampérage du moteur et à la température des roulements.

Moins populaire parmi les fabricants, du moins jusqu'à présent, est ce que Hosch appelle la maintenance prédictive de « niveau 2 ». À ce niveau, un ou plusieurs convoyeurs sont équipés de capteurs intégrés, qui fonctionnent en conjonction avec un logiciel ou une intelligence artificielle pour fournir des données de performance et plus encore. Cette configuration avancée de collecte de données permet également au directeur de l'usine de surveiller facilement et en continu tous les convoyeurs d'une installation sur un iPhone ou un autre appareil intelligent.

"Pour augmenter le nombre de fabricants mettant en œuvre la maintenance prédictive de niveau 2, les fournisseurs de convoyeurs doivent relever deux grands défis", note Hosch. "L'un consiste à convaincre les clients que, même si les convoyeurs à capteur intégré coûtent plus cher, ils augmenteront la disponibilité de la production à court et à long terme."

Dans le même temps, les fournisseurs doivent atténuer les préoccupations des clients en matière de sécurité des données lors de l'utilisation de ces convoyeurs technologiquement avancés. Selon Hosch, cela nécessite de répondre aux questions clés que les équipes informatiques des clients se posent concernant l'échantillonnage des données. Par exemple, à quelle fréquence cela sera-t-il fait (toutes les 5 secondes, 30 secondes, 2 minutes, etc.) et à quel point les données seront-elles sécurisées à chaque fois ?

"La maintenance prédictive est similaire à la maintenance préventive en ce sens que les deux nécessitent que le personnel de maintenance porte une attention régulière aux convoyeurs", explique Hosch. "La vraie différence est que le modèle prédictif exige que le personnel de maintenance soit mieux formé."

Hosch dit que, idéalement, la formation devrait inclure plus d'un employé. De cette façon, si un convoyeur tombe en panne, au moins une personne ayant une formation adéquate est toujours disponible. Une autre bonne pratique consiste à s'assurer que tout le personnel de maintenance est présent chaque fois qu'un audit de convoyeur est effectué et qu'une maintenance prédictive est mise en œuvre.

Hosch reconnaît que les fabricants ajoutent parfois des capteurs externes aux séries de convoyeurs à bande Dorner 2200 et 3200, même s'ils nécessitent peu d'entretien dès le premier jour. Cela est dû aux deux modèles dotés d'une tension précise de la courroie à pignon et crémaillère et de roulements scellés à vie. La série 3200 propose également des courroies standard modulaires et épissées qui permettent un changement rapide de courroie.

En 2020, la société mondiale d'analyse de données et de conseil Quantzig a mis en place une maintenance prédictive pour un fabricant et prestataire de services européen de bandes transporteuses. Quantzig a été embauché pour aider l'entreprise à comprendre les gros volumes de données qu'elle recevait des clients qui les obtenaient à partir de capteurs montés à proximité des courroies dans les convoyeurs en fonctionnement.

Le client souhaitait passer d'une maintenance réactive à une maintenance prédictive afin de réduire les risques et d'identifier les problèmes de performances de la courroie avant qu'ils ne surviennent. Quantzig les a aidés à atteindre cet objectif en trois étapes.

Le premier consistait à leur enseigner l'importance d'établir et de surveiller les lignes de base conditionnelles de tous les actifs. Les experts de Quantzig ont ensuite exploité les données de chaque capteur et créé une modélisation de séries chronologiques combinée à l'apprentissage automatique.

Enfin, des algorithmes de machine à vecteurs de Fourier et de support ont été utilisés pour transformer les données en une analyse prédictive qui a généré des alertes et des recommandations de maintenance spécifiques. Le résultat final de tout ce travail est celui qui rend le fabricant très heureux : une augmentation de quatre ans de la durée de vie, en moyenne, pour chaque courroie qu'il fabrique.

Les performances d'une large gamme d'équipements de chaîne de montage, en plus des robots et des convoyeurs, peuvent être optimisées grâce à la maintenance prédictive. Cet équipement comprend des moteurs, des pompes, des ventilateurs et des compresseurs.

Balluff propose trois produits qui permettent aux fabricants de mettre en œuvre une maintenance prédictive via la mise à niveau des machines. Les capteurs IO-Link de la société, par exemple, se fixent sur n'importe quelle machine et obtiennent des données en temps réel relatives aux heures de fonctionnement et à la durée de vie restante. Healy cite les machines CNC, les presses à emboutir, les grues à portique et les ventilateurs de soudage comme applications courantes.

Ces capteurs IO-Link sont également disponibles dans le cadre d'un kit d'outils de surveillance de l'état, qui comprend un logiciel et une unité de base. La visualisation des données et la mise en service plug-and-play sont possibles avec le kit, à condition que la machine modernisée dispose d'une alimentation 24 volts et d'un point de connexion au réseau de l'usine.

Le troisième produit est un système de surveillance portable basé sur le cloud. Il contient le capteur de surveillance d'état BCM, une passerelle mobile pour la transmission de données via radio mobile et un logiciel pour visualiser les données sur n'importe quel terminal. Healy dit que le système est préconfiguré pour surveiller numériquement et efficacement les pompes, les ventilateurs, les moteurs et les machines-outils.

"Un facteur important pour comprendre la maintenance prédictive est la courbe PF, ou l'intervalle à trois domaines entre la détection d'une défaillance potentielle (P) et l'apparition d'une défaillance fonctionnelle (F)", explique Healy. "Dans le domaine proactif, la panne est relativement éloignée, car la machine peut encore être nouvelle. La panne peut encore être loin dans le domaine prédictif, mais des symptômes apparaissent avec des signes avant-coureurs relativement précoces. Des mesures opportunes peuvent être prises, comme le remplacement de l'équipement défaillant, avant qu'une panne catastrophique ne se produise. Sans action, on entre dans le domaine des pannes, où la panne se produit ou est inévitable, et les symptômes indiquent qu'une action immédiate est nécessaire."

Les modules du logiciel Festo Automation Experience (Festo AX) s'appuient sur la surveillance de l'état basée sur l'IA pour réaliser une maintenance prédictive des composants, des machines et des systèmes. Frank Latino, chef de produit pour l'automatisation électrique chez Festo Corp., explique que le module de maintenance permet aux entreprises d'utiliser des appareils et des capteurs pour collecter des données à partir d'actionneurs pneumatiques et électriques, de collecteurs de vannes et d'interrupteurs sur des pinces pneumatiques qui maintiennent les pièces en place sur les postes de travail.

"Festo AX nécessite une courte phase de formation à l'IA et l'entrée d'algorithmes système, ainsi qu'une entrée humaine, dans la fonction d'analyse du logiciel pendant que les données sont collectées à partir de l'usine", explique Latino. "Ces données sont évaluées soit à la périphérie d'un réseau, soit dans le cloud à l'aide de Microsoft Azure, Amazon Web Services ou d'autres services similaires."

Selon Latino, les principaux avantages du module de maintenance Festo AX sont une plus grande disponibilité et une réduction de 20 % du temps consacré à la maintenance. L'analyse des causes profondes aide également les fabricants à identifier spécifiquement les causes systémiques de chaque problème de maintenance.

En règle générale, la température du moteur est souvent un bon indicateur de l'efficacité de fonctionnement d'une machine ou d'une chaîne de montage. Un pic de température du moteur de 20 degrés, par exemple, pourrait indiquer que certains composants de transmission mécanique doivent être entretenus ou remplacés.

Les variateurs de fréquence Yaskawa contrôlent les moteurs. Ils utilisent également simultanément des données visualisées pour détecter les anomalies et prédire les pannes de la machine via les moteurs.

Certaines entreprises utilisent un ou plusieurs variateurs pour surveiller les ventilateurs sur la chaîne de montage. Dans ce cas, le variateur surveille et détecte en permanence la quantité actuelle de colmatage du filtre et la contamination accumulée. Si nécessaire, le variateur demande à l'opérateur de nettoyer le filtre.

Les pompes et les compresseurs peuvent également être surveillés. L'entraînement d'air dans une pompe et le fonctionnement à sec d'une pompe peuvent amener le variateur à informer l'opérateur d'une panne possible due à l'une ou l'autre condition. Comme pour les compresseurs, le retour de liquide sur les congélateurs ou les refroidisseurs sur lesquels un compresseur est monté modifiera souvent la pulsation de la fréquence d'entrée. Si cela se produit, le variateur indique à l'opérateur qu'il est temps de procéder à l'entretien du compresseur.

"Les entreprises conservent souvent leurs équipements bien plus longtemps que leur durée de vie déclarée, il y a donc certainement un avantage à mettre en œuvre la maintenance prédictive", déclare Healy. "Les machines qui sont faites pour fonctionner 5 à 7 ans, finissent parfois par être utilisées pendant 25 ans.

"La pénurie de travailleurs, en général, et de professionnels de la maintenance, en particulier, devrait accroître la mise en œuvre de la maintenance prédictive", conclut Healy. "Mais, ce qui le fera vraiment avancer, c'est lorsque les directeurs d'usine ou de niveau intermédiaire en feront la promotion, et que les cadres ayant une influence et une autorité budgétaire le feront passer pour en faire une réalité."

Jim est rédacteur en chef de ASSEMBLY et possède plus de 30 ans d'expérience éditoriale. Avant de rejoindre ASSEMBLY, Camillo était rédacteur en chef de PM Engineer, Association for Facilities Engineering Journal et Milling Journal. Jim a un diplôme d'anglais de l'Université DePaul.