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Maintenance prédictive et IoT
Selon Statista, le marché mondial de la maintenance prédictive devrait atteindre 64,3 milliards de dollars américains d’ici 2030. La croissance de ce marché ainsi que du nombre de dispositifs de maintenance prédictive s’explique par leur capacité à prédire les défaillances potentielles des équipements ou machines industrielles et à les prévenir.
L’adoption rapide de la maintenance prédictive, notamment dans les projets liés à la fabrication, à l’énergie et aux transports, est également confirmée par les clients 1NCE. Plus de 12 % des clients 1NCE opèrent dans le domaine de l’automatisation industrielle, où la maintenance prédictive constitue une condition essentielle.
Principaux fournisseurs d'équipements de maintenance prédictive
Les fournisseurs de maintenance prédictive se développent à l'échelle mondiale, les principaux acteurs étant mentionnés dans le tableau :
Vendeur | Localisation | Page web |
IBM | États-Unis | |
Schneider Electric | France | |
General Electric | États-Unis | |
Honeywell | États-Unis | |
ABB | Switzerland | |
Rockwell Automation | États-Unis | |
PTC | États-Unis | |
Bosch | Allemagne | |
Fluke Corporation | États-Unis |
Note : La liste ne prétend pas être complète.
Les applications de l'IoT en détail
The role of IoT in predictive monitoring implies the following applications:
Application | Description |
Surveillance des conditions | Surveillance continue de l'équipement pour détecter les écarts par rapport aux conditions normales, ce qui permet d'identifier les problèmes potentiels avant qu'ils ne deviennent critiques. |
Apprentissage automatique | Utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les données et prédire les défaillances des équipements sur la base de modèles historiques et de données de capteurs en temps réel. |
Analyse des vibrations | Surveillance des vibrations de l'équipement afin de détecter des schémas anormaux pouvant indiquer des défaillances imminentes dans les machines tournantes. |
Imagerie thermique | Utilisation de caméras thermiques pour détecter les surchauffes ou les anomalies de température dans les équipements, ce qui peut être un signe précoce de problèmes. |
Analyse de l'huile | Analyse régulière de l'huile de lubrification pour identifier les contaminants ou les particules d'usure, ce qui permet de connaître l'état des machines. |
Test par ultrasons | Détection des sons à haute fréquence émis par les équipements pour identifier les problèmes mécaniques ou les fuites qui ne sont pas toujours visibles. |
Diagnostic à distance | Permettre aux experts à distance de diagnostiquer et de dépanner les problèmes d'équipement sans être physiquement présents sur le site. |
Analyse prédictive | Appliquer l'analyse des données pour prévoir quand la maintenance est nécessaire, optimiser les calendriers et réduire les temps d'arrêt. |
Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) | Évaluer systématiquement les modes de défaillance potentiels et leurs conséquences afin de hiérarchiser les efforts de maintenance. |
Score de santé des actifs | Attribution d'un score de santé à chaque équipement sur la base de diverses données, ce qui permet de classer facilement les tâches de maintenance par ordre de priorité. |
Pour en savoir plus, consultez les rubriques Automatisation industrielle et nos Customer Insights.
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