La maintenance prédictive est la poursuite systématique de la maintenance conditionnelle en vue d’assurer l’entretien des machines et des équipements de manière proactive et de détecter les changements, de réduire les temps d’arrêt et d’accroître le rendement de l’usine dans sa globalité.
“Les classiques maintenances périodiques disparaissent au profit de maintenances fondées sur l’état des équipements”, explique Nord DriveSystems, “La surveillance d’état vient compléter la triade réducteur, moteur électrique et variateur de fréquence, offrant davantage de sécurité et de fiabilité. Ceci est crucial en particulier pour les systèmes d’entraînement dans les environnements de production exigeants, où les réducteurs industriels sont généralement mobilisés pour des applications délicates et où leur défaillance peut entraîner de graves dommages, comme dans l’intralogistique, l’industrie alimentaire ou les systèmes à usage intensif”.
C’est ici que la surveillance d’état pour la maintenance prédictive entre en jeu : en s’appuyant sur des algorithmes et logiciels intelligents dans un environnement IoT, les systèmes d’entraînement reliés en réseau peuvent collecter leurs données d ́état dans l’utomate même du variateur et les prétraiter avec les données issues des capteurs connectés. Le résultat du prétraitement ou l’ensemble des données peuvent être transmis, en option, vers un périphérique. Sur celui-ci, les données de tous les sous-systèmes sont gérées et évaluées. Elles sont ensuite disponibles et formatées pour leur utilisation ultérieure et leur visualisation claire.
Ne collectez pas seulement les données : analysez-les
«Le fait de déterminer sans capteur le moment optimal pour remplacer l’huile en prenant la température comme critère est un exemple concret d’application. Cette estimation s’appuie sur le constat que le vieillissement de l’huile dans les réducteurs dépend étroitement de sa température. Ces informations, associées aux paramètres du réducteur disponibles et aux paramètres de fonctionnement spécifiques, permettent de calculer précisément la date à laquelle l’huile doit être remplacée. Un capteur de température physique n’est pas nécessaire » explique l’expert. Le prétraitement des données d’entraînement est effectué par l’automate qui est intégré dans le variateur de fréquence de Nord Drivesystems et permet l’évaluation de l’état du système d’entraînement. Le client peut accéder aux données calculées par le biais de n’importe quelle interface courante.Le système d’entraînement peut être modulé en fonction de la tâche d’automatisation. Dans les zones de production d’envergure réduite, cette évolutivité permet d’acquérir une première expérience avant la réorganisation des installations.