Ces dernières années, l’introduction de la maintenance prédictive a fortement impacté l’offre de nos solutions.
Ce type de maintenance diffère de la maintenance traditionnelle car il répond à un besoin de prévention des dysfonctionnements, à partir de l’étude de données réelles concernant le fonctionnement et l’utilisation du système, et non de simples données statistiques.
Ceci est possible grâce au développement de la numérisation, qui grâce à des instruments, tels que des capteurs et des appareils, interconnectés les uns aux autres, permet de surveiller chirurgicalement la fonctionnalité du système et de collecter des données qui alimentent les algorithmes nécessaires à la maintenance prédictive.
Points forts de la maintenance prédictive
- Interconnectivité: les principaux composants productifs de l’usine sont équipés de capteurs interconnectés spécifiques, capables de collecter des données;
- Économie d’énergie: les capteurs sont sans fil et connectés en Bluetooth; donc ils consomment donc peu d’énergie;
- Automatisation: l’utilisation de machines à la pointe de la technologie, telles que le système SCADA, équipées d’une technologie d’auto-apprentissage, permet d’éviter l’apparition de dommages et d’inefficacité;
- Surveillance intelligente: l’accès à distance continu et rapide aux machines réduit considérablement le temps et les coûts des opérations de maintenance.
Nos solutions de maintenance prédictive
Comme prévu, nous utilisons une gamme d’instruments pour soutenir cette activité, parmi lesquels:
- Système SCADA: Supervision, Contrôle et Acquisition de données de l’essai industriel.
- Passerelle: un appareil utilisé pour la transmission de données entre un réseau local d’usine et un autre réseau ou système électrique.
- PPC (Power Plant Controller): contrôleur appliqué principalement dans les systèmes photovoltaïques.
- PLC (Programmable Logic Controller): appliqué dans le domaine industriel pour automatiser différents processus électromécaniques.
- Capteurs RFID: appliqués sur les appareillages et les cabines pour la surveillance sans fil de la température.
Grâce à l’intégration de ces technologies, fortement liées au monde de l’IoT et du machine learning, nous sommes capables de superviser et de maintenir une usine dans des conditions optimales durant tous son cycle de vie.
