Lorsqu’une panne d’électricité en 2021 a mis une usine hors service pendant six heures, cela a affecté la production de 30 000 plaquettes de semi-conducteurs et coûté à l’entreprise environ 33,85 millions de dollars, soit 5,64 millions de dollars par heure. Ce temps d’arrêt imprévu n’était pas le résultat d’une panne d’équipement et le coût encouru provenait uniquement des plaquettes perdues en production. Mais cela explique pourquoi, même si les coûts de ces perturbations varient selon les types d’opérations de fabrication, les organisations tiennent à éviter les temps d’arrêt imprévus.
La maintenance préventive est-elle suffisante ?
La maintenance préventive pour éviter les pannes revient à amener régulièrement une voiture au centre de service. Le calendrier d’entretien est basé soit sur un intervalle de temps régulier, généralement un an, soit, mieux encore, sur le nombre de kilomètres parcourus par la voiture. La maintenance préventive traditionnelle présente certainement de nombreux avantages par rapport à la maintenance réactive, qui consiste à réparer les équipements lorsqu’ils tombent en panne ou lorsqu’on perçoit de la fumée, ce qui permet d’économiser à la fois sur les équipements et d’éviter les temps d’arrêt. Une maintenance régulière implique des coûts initiaux plus élevés et plus de temps consacré à la planification et à la budgétisation, mais la prévisibilité qui en résulte permet d’accroître l’efficacité de la production, de réduire les pertes dues à des interruptions non planifiées lors de processus sensibles au facteur temps, d’augmenter la durée de vie des équipements et de permettre aux entreprises de gérer les coûts et la rentabilité nécessaire.
À première vue, la maintenance préventive semble suffisante, mais elle laisse beaucoup à désirer. Pour poursuivre l’analogie avec la voiture, les exigences d’entretien fixées par le constructeur sont au mieux des moyennes des conditions de conduite prévues. Elles ne tiennent pas compte de la façon dont on conduit une voiture, du nombre d’arrêts et de démarrages brusques, ni de la charge normalement transportée par la voiture. Comme les moyennes, elles couvrent tout sans répondre à rien, à aucune condition, spécifique à une voiture. C’est pourquoi, les équipements de fabrication, tout comme les voitures, tombent toujours en panne au milieu de nulle part au cours d’un processus de fabrication. Dans le meilleur des cas, la programmation de la maintenance préventive peut conduire à un entretien inutile de l’équipement et, par conséquent, à des coûts et des temps d’arrêt prévus mais inutiles.
Une maintenance plus précoce grâce à la surveillance des conditions
Cette stratégie de maintenance réactive utilise des microphones, des capteurs de chaleur et des détecteurs de fumée, afin d’alerter les entreprises lorsqu’une panne est imminente et qu’il est urgent d’intervenir, même si cela peut perturber les processus et les calendriers de production. À ce stade, la maintenance exige souvent le remplacement et la réparation de pièces à un coût plus élevé.
Une meilleure compréhension du cycle de vie des équipements a permis d’améliorer ce concept et d’ajouter d’autres paramètres de surveillance (figure 1). Étant donné que les équipements industriels sujets aux pannes comportent généralement des pièces mobiles, moteurs et pompes utilisés dans les convoyeurs, les robots et l’alimentation en fluides, les stades de vie estimés des équipements jusqu’à la défaillance, présentés dans la figure 1, sont étroitement liés à ces équipements.
Grâce à la surveillance de paramètres supplémentaires, les organisations peuvent examiner plus tôt les conditions de défaillance et entreprendre une maintenance préventive, voire prédictive. Les capteurs les plus utilisés pour ce type de surveillance sont les suivants.
Capteurs/caméras IR : les capteurs IR sont au cœur des équipements de thermographie utilisés pour vérifier en permanence ou fréquemment la température des équipements. Cela permet de détecter les « points chauds » résultant de défauts tels que des fusibles proches de la défaillance et des étincelles provenant de raccords électriques incorrects ou corrodés. Des implémentations moins coûteuses peuvent utiliser des RTD et des thermocouples.
Compteurs de particules : les huiles sont utilisées non seulement dans les systèmes hydrauliques, mais aussi comme lubrifiants dans les boîtes de vitesse, les transmissions et les paliers de moteur dans presque tous les processus industriels. Les compteurs de particules aident à déterminer la contamination qui se produit lorsque les huiles se décomposent ou ramassent des détritus le long de leur parcours, ce qui lisse le mouvement. Les données de comptage des particules renseignent ainsi sur l’état de l’équipement, comme l’usure des roulements abrasifs.
Les compteurs de particules optiques automatiques sont parmi les méthodes les plus utilisées. Ils utilisent la lumière blanche ou des lasers pour détecter les ombres ou la diffusion de la lumière pour le comptage. L’équipement est souvent certifié ISO 11500 et la codification des données de comptage des particules est déterminée par la norme ISO 4406:99 afin d’obtenir des évaluations cohérentes.
Contrôle de l’énergie : la variation du courant, de la vitesse et de la puissance du moteur résulte des variateurs de vitesse utilisés dans l’industrie pour améliorer l’efficacité électrique des systèmes CVC, de la robotique, des convoyeurs et d’autres applications à dominante de mouvement.
La surveillance de l’énergie et l’analyse des tendances à différents points d’un processus ou d’un équipement particulier peuvent révéler des informations importantes sur la santé des équipements. Les schémas de consommation d’énergie anormaux indiquent souvent des conditions de fonctionnement dangereuses ou un défaut permanent, dû par exemple à des roulements usés ou à des problèmes de câblage électrique. Même un courant de moteur à mesure directe, moins cher, peut informer sur les rotors excentriques, les problèmes de barre de rotor, les problèmes de bobinage et les problèmes de roulement.
Capteurs de vibrations : l’analyse des données de vibration et de présence fournit des informations essentielles sur l’état des roulements, l’engrènement des engrenages, la cavitation de la pompe, le désalignement du rotor et l’état de la charge. Les accéléromètres piézoélectriques ou à système microélectromécanique (MEMS) et les modules de capteurs, comme le module MEMS à trois axes ADcmXL3021, s’ajoutent facilement aux équipements. Les informations qu’ils extraient sont si proches des problèmes sous-jacents et si précoces dans le développement des pannes (figure 1) que la durée de vie des équipements peut être prolongée sans frais généraux importants.
La détection et l’évaluation des vibrations sont régies par plusieurs normes, dont l’ISO 5348 pour le montage mécanique des accéléromètres, l’ISO 10816 pour l’évaluation des vibrations des machines par des mesures sur des pièces non tournantes, et l’ISO 7919 pour l’évaluation des vibrations des machines par des mesures sur des arbres tournants.
Capteurs/microphones à ultrasons : les capteurs acoustiques de la gamme ultrasonique peuvent détecter des fuites de pression à peine perceptibles, des problèmes de roulement, l’engrènement des engrenages et la cavitation des pompes. Ils sont considérés comme la première ligne de défense car ils donnent un avertissement très précoce d’un problème potentiel, par exemple en détectant de légères augmentations de la friction dans les équipements rotatifs.
Les microphones à électret et MEMS sont disponibles pour une utilisation dans des conditions industrielles difficiles ou relativement bénignes, respectivement.
Analyse des données des capteurs pour les prédictions
Si les mesures fournies par les capteurs sont utiles pour diagnostiquer les problèmes, la mise en place de seuils d’alerte automatisés est difficile. Par exemple, toute variation de la nature du processus ou de la recette de production et même les changements de conditions environnementales dus à l’évolution des conditions météorologiques en fonction des saisons de l’année peuvent provoquer de fausses alertes. L’industrie utilise donc de multiples capteurs, non seulement pour suivre les équipements tout au long de leur vie, mais aussi pour s’assurer qu’il n’y a pas de lacunes informationnelles dans la surveillance de l’état des équipements.
Les capteurs et les alertes de seuil se concentrent sur l’état de la machine au moment de la mesure. La maintenance prédictive, quant à elle, se concentre sur la détection des défauts avant qu’ils ne deviennent évidents et, grâce à une analyse approfondie, avant même qu’ils ne se produisent, afin de les éviter complètement.
Par exemple, des plateformes telles qu’iCOMOX exploite tout un éventail de technologies afin de mettre en place une stratégie de maintenance prédictive. La plateforme utilise le MCU ARM Cortex M4 ADuCM4050 à faible consommation, l’accéléromètre à trois axes ADXL356 à faible bruit comme capteur de vibrations, l’accéléromètre ADXL362 comme déclencheur de réveil à faible gravité, le capteur de température ADT7410 avec une précision de ±0,5 °C, un capteur de champ magnétique à trois axes Bosch BMM150 et un microphone MEMS numérique à double plaque arrière IM69D130.
L’intelligence artificielle (IA) intégrée dans iCOMOX hiérarchise et rationalise les données des capteurs afin de réduire le flux de données et la consommation d’énergie de la périphérie vers le Cloud, où l’analyse est généralement effectuée.
Lorsque l’analyse multivariable est appliquée aux données historiques combinées sur l’état et le processus, la prédiction des pannes et la maintenance prédictive sont d’autant plus précises. Le déploiement d’algorithmes d’apprentissage profond peut aider à créer et à réunir des modèles de processus avec des modèles d’intégrité/de durée de vie des équipements pour tenir compte de l’évolution des conditions de la machine, du processus et de l’environnement. Cela permet aux fabricants de prévoir et de planifier la maintenance au moment où elle a le moins d’impact sur la productivité.
Vers l’auto-maintenance ?
Alors même que la maintenance prédictive se généralise, les grandes sociétés d’équipement envisagent déjà l’autosurveillance des machines ainsi que des niveaux modérés d’auto-maintenance. Par exemple, dans l’industrie des équipements de gravure des semi-conducteurs, les outils peuvent détecter la présence du mandrin électrostatique sur lequel sont placées les plaquettes, vérifier son alignement et son étalonnage, et s’assurer de son état. Remplacer le mandrin à partir du stockage intégré est une question d’automatisation relativement simple, utilisée en tenant compte des processus en cours et des opportunités à venir pour un arrêt planifié.
Les spécialistes d’Arrow ouvrent la voie à cet avenir en conseillant les ingénieurs sur les capteurs, les plateformes de calcul et les services dans le Cloud, et en exploitant un vaste écosystème de partenaires qui contribuent à l’optimisation des opérations en permettant une maintenance prédictive.
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