2 outils pour éviter une maintenance système coûteuse et des tests inattendus

Les tests sont une partie importante de la maintenance. Mais peu de gens pensent à la maintenance des systèmes techniques jusqu’à ce qu’une panne se produise. Les stratégies de maintenance ont généralement consisté en une combinaison de techniques basées sur le temps et de fonctionnement jusqu’à l’échec. En d’autres termes, ces stratégies reposaient en grande partie sur des méthodes d’observation humaine pour détecter les pannes de maintenance ou utilisaient des données empiriquement capturées pour prédire de manière générale quand une panne pourrait se produire.

Ces approches de la maintenance évoluent avec la croissance des systèmes autonomes intelligents dans le monde de l’Internet des objets (IoT). Par exemple, les usines utilisent désormais des capteurs, des processeurs et le cloud computing en temps quasi réel pour déterminer quand les roulements tomberont en panne sur une chaîne de production de bandes transporteuses. Cette approche est connue sous le nom de maintenance conditionnée ou CbM.

L’objectif de la maintenance conditionnelle est de s’assurer que chaque actif industriel, militaire ou même grand public est disponible en cas de besoin et a été correctement entretenu pour éviter les pannes. Atteindre cet objectif de manière économique nécessite que la maintenance ne soit pas effectuée trop tôt ou trop tard, mais plutôt pour détecter les défaillances potentielles juste avant qu’elles ne surviennent.

Une stratégie de maintenance conditionnée fonctionnelle implique la capture de données à partir d’une variété de sources, y compris des capteurs, des outils de diagnostic mobiles et d’autres dispositifs d’acquisition de données. Les données capturées et numérisées sont agrégées, analysées et utilisées pour prendre de bonnes décisions et des actions prédictives en utilisant les ressources appropriées.

Maintenance conditionnelle par rapport à la maintenance prédictive

La maintenance conditionnelle et la maintenance prédictive (CbM/PdM) sont deux approches de maintenance visant à prévenir les défaillances avant qu’elles ne surviennent. En tant que tels, ils sont tous deux des formes de maintenance proactive et sont conçus pour augmenter la fiabilité et réduire les temps d’arrêt.

La principale différence entre eux est la façon dont la maintenance est mesurée. La maintenance conditionnelle repose fortement sur les mesures de capteurs en temps réel intégrés telles que la température, les vibrations, le bruit, etc. Lorsqu’un paramètre d’équipement atteint un niveau inacceptable, une alerte est envoyée et des agents de maintenance sont dépêchés.

A l’inverse, la maintenance prédictive repose sur des formules et des plannings en plus des mesures des capteurs. Les travaux de maintenance sont ensuite effectués sur une base planifiée et prévisible.

On confond parfois maintenance prédictive (PdM) et maintenance conditionnelle (CdM). Ces deux termes sont des techniques et des outils de maintenance dans le cadre d’une stratégie de maintenance conditionnelle (CBM). Ces techniques et outils sont utilisés pour détecter les symptômes de défaillances potentielles des équipements ; ce ne sont pas des stratégies elles-mêmes.

Outils d’entretien

Pour que la maintenance conditionnée fonctionne, il faut des systèmes de surveillance d’état précis, fiables et souvent renforcés. Les applications industrielles dépendent d’une combinaison de technologies et de considérations de conception pour capturer et convertir des signaux critiques pouvant être utilisés pour prendre des décisions opportunes, permettant ainsi des stratégies de diagnostic et de maintenance prédictives utiles.

Par exemple, Analog Devices a récemment annoncé une plate-forme de surveillance basée sur les conditions qui combine des technologies de capteurs et de chaînes de signaux contrôlées par un logiciel intégré et utilisées pour accélérer la collecte de données de capteurs. Ces données traitées peuvent ensuite être utilisées pour l’évaluation des actifs et les actions de diagnostic.

Appareils analogiques

Plateforme de développement de surveillance basée sur les conditions.

En plus des cartes d’acquisition de données matérielles et logicielles embarquées, un autre outil utile dans CbM est la création d’un jumeau numérique, comme ceux fournis par Ansys.

Si un actif doit rester sur le terrain pendant une période trop longue, son jumeau numérique peut prédire quand, comment et pourquoi l’actif devra être entretenu, évitant ainsi une planification temporelle potentiellement inutile.

« L’impact des jumeaux numériques va au-delà de l’actif et s’étend à la logistique », a expliqué Robert Weiss, consultant Ansys et EVP & GM, Lockheed Martin Advanced Development Programs (Skunk Works) (Ret.). » Cela a des implications importantes pour la préparation à la mission si un actif se déploie dans des endroits éloignés ou dangereux. En comprenant l’état d’un actif donné à un moment donné, les responsables du maintien en puissance peuvent anticiper les besoins de maintenance, en s’assurant que les bons composants et le bon personnel sont au bon endroit au bon moment, rendant réel le concept de maintenance basée sur l’état plus (CbM+). « 

CBM+ repose sur la maintenance centrée sur la fiabilité (RCM) et la maintenance conditionnelle (CbM) pour améliorer la sécurité, augmenter l’efficacité de la maintenance, améliorer la disponibilité et garantir l’intégrité environnementale.