Maintenance prédictive dans les énergies vertes
Ron McKay
28 avril 2019
Pour toute entreprise traitant des actifs à forte intensité de capital, le maintien de machines et d’équipements est une bataille continue.
De l’équipement endommagé et des dysfonctionnements non détectés à la panne totale de machine qui conduit à des temps d’arrêt inattendus (et coûteux), savoir comment protéger vos actifs est un défi. Si votre stratégie est de corriger seulement quand quelque chose se brise, vous êtes dans un mode réactif, qui coûte souvent plus cher et conduit à des temps d’arrêt prolongés et imprévus, en fin de compte a un impact sur votre base.
Au lieu de cela, que faire si vous pouviez savoir à l’avance quand un équipement subira une défaillance, et vous pouvez surveiller la santé de vos actifs/équipements au fil du temps pour déterminer la fréquence idéale pour la maintenance? C’est possible – avec la maintenance prédictive.
Maintenance prédictive – votre plus grand atout
La maintenance prédictive est apparue comme une solution stratégique pour la gestion des actifs. Selon un rapport de TechSci Research, le marché mondial de la maintenance prédictive devrait croître à un taux de croissance annuel composé de 31 % entre 2017 et 20221. Aujourd’hui, nous voyons des entreprises dans diverses industries, telles que l’énergie et les services publics, la fabrication, le transport et les soins de santé, adopter des solutions de maintenance prédictive.
Cette solution consiste à utiliser des données pour identifier les signes d’avertissement, prévoir les exigences de maintenance sur l’équipement et assurer du service préventivement sur cet équipement à des moments optimaux avant que des problèmes surviennent.
En connectant vos ressources à des capteurs IoT et en analysant les données en temps réel avec des analyses avancées, telles que l’apprentissage automatique, les données recueillies vous donnent une image complète de la santé des actifs et vous aident à anticiper la maintenance afin d’éviter les temps d’arrêt imprévus.
À bien des égards, le plus grand atout d’une entreprise pourrait être la technologie de pointe qui maintient ses machines et équipements à forte intensité de capital fonctionnant à un niveau optimal.
Voici pourquoi :
Une étude de Deloitte a constaté que les solutions de maintenance prédictive peuvent :
• Augmenter la disponibilité de l’équipement de 10 à 20 %
• Augmenter la productivité de 25 %
• Réduire les pannes de 70 %
• Réduire les coûts de maintenance de 5 à 10 %
• Réduire le temps de planification de maintenance de 20 à 50 %
La mise en œuvre de capacités prédictives représentera un avantage concurrentiel significatif pour les entreprises ayant des actifs à forte intensité de capital et vous mettra à l’avant-garde dans l’adoption de nouvelles technologies.
Maintenance prédictive compatible IoT pour les parcs éoliens
Aujourd’hui, nous commençons à voir l’adoption accrue et la croissance exponentielle de l’Internet des Objets (IoD). Voir le potentiel de l’IoD pour la maintenance prédictive n’est pas difficile. Ça commence par s’appuyer sur l’infrastructure que vous avez en place aujourd’hui et comment intégrer la technologie appropriée afin que vous puissiez utiliser vos données, avoir de meilleures informations et prendre les mesures appropriées.
Prenez un parc éolien à titre d’exemple. Si le parc éolien dispose de plus de 50 turbines éoliennes et de centaines de capteurs, il est essentiel d’obtenir les données pertinentes pour prendre des décisions éclairées pour améliorer l’environnement éolien de votre parc. Toute maintenance non planifiée ou temps d’arrêt sera à la fois coûteux et inefficace. En fait, la capacité d’identifier des éoliennes sous-performantes est essentielle pour gérer les coûts d’exploitation des turbines et permettre des inspections complètes et ciblées des lames.
Grâce à une solution de maintenance prédictive IoD, un parc éolien peut planifier de manière proactive le service sur les turbines et éviter les défaillances potentielles, tout en optimisant les performances et l’efficacité de toute l’installation.
Ça commence par :
1. l’ingestion et l’organisation de données provenant de divers systèmes et capteurs, tels que la télémétrie des éoliennes et les stations météorologiques locales.
2. l’analyse des données pour détecter les problèmes et les anomalies à l’aide de modèles prédictifs. Cela inclut la formation sur le modèle prédictif avec des données historiques pour identifier le comportement normal de la turbine pour obtenir une référence de performance, puis en comparant les performances de chaque turbine individuelle à la turbine témoin.
3. la visualisation des données et des résultats clés pour une analyse et une prise de décision ultérieures sur un tableau de bord. Cela inclut un aperçu en temps réel de ce que les turbines exigent au niveau de la maintenance, pourquoi et quand.
Le résultat? La mise en œuvre des capacités prédictives dans le modèle d’exploitation d’un parc éolien signifie que l’entreprise peut concentrer ses techniciens sur les observations qui comptent vraiment, mieux comprendre les causes profondes des problèmes et consacrer leur temps aux lames qui exigent le plus d’entretien.
Microsoft Azure rend les solutions prédictives et l’apprentissage automatique plus accessibles pour les entreprises. La solution décrite ci-dessus est construite sur la plate-forme Microsoft Azure pour créer un moteur de maintenance prédictif qui utilise Azure Data Factory pour coordonner les données, Azure Databricks pour la modélisation prédictive, Azure Data Lake Store en tant que référentiel de données central, et Power BI pour la visualisation de données, pour nommer quelques-unes des technologies Microsoft déployées.
Comment démarrer votre projet de maintenance prédictive
Vous pouvez commencer rapidement à déployer une solution de maintenance prédictive pour obtenir une utilisation optimale des actifs et augmenter le retour sur investissement de vos actifs à forte intensité de capital.
1. comprenez l’opportunité d’affaires et le résultat que vous souhaitez réaliser grâce à la maintenance prédictive.
2. commencez par une phase de découverte pour évaluer les données que vous avez disponibles et priorisez les exigences pour vous assurer que la solution répond aux besoins uniques de votre entreprise.
3. faites en sorte que les bonnes parties prenantes s’engagent à conduire l’évaluation et à convenir de l’ensemble de mesures nécessaires.
T4G a aidé une variété d’entreprises à planifier et à mettre en œuvre des solutions de maintenance prédictive personnalisées. Et pour les exploitants de parcs éoliens, l’entreprise dispose d’un cadre de solution éprouvé prêt à être configuré, qui livrera les résultats dont l’entreprise a besoin en une fraction du temps.
POur en savoir plus: https://www.t4g.com/insights/capital-asset-optimization/
Pour en savoir plus sur la façon dont T4G peut aider à faire progresser votre programme de maintenance prédictive ou pour recevoir une copie de notre brochure maintenance prédictive pour parcs éoliens, contactez-les.
- 1. Global Predictive Maintenance Market By Component, By Deployment Type, By End User, Competition Forecast & Opportunities, 2012 – 2022
- 2. https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/de/Documents/deloitte-analytics/Deloitte_Predictive-Maintenance_PositionPaper.pdf
Ron McKay a plus de 20 ans d’expérience en design, architecture et développement des solutions d’analyse innovantes. Résidant de Toronto, il a habité à Montréal, Atlanta et New York. Spécialiste de l’IoD, intelligence artificielle, analyse de données sont quelques-unes de ses spécialités.
