Maintenance prédictive et IoT
Selon Statista, le marché mondial de la maintenance prédictive devrait atteindre une taille de 64,3 milliards de dollars américains d'ici 2030. La croissance de la valeur du marché et du nombre de dispositifs de maintenance prédictive s'explique par leur capacité à prédire le moment où les équipements industriels ou les machines risquent de tomber en panne et à les prévenir.
L'adoption rapide de la maintenance prédictive, en particulier dans les secteurs de la fabrication, de l'énergie et des projets de transport, est également prouvée par les clients du 1NCE. Plus de 2000 d'entre eux opèrent dans le domaine de l'automatisation industrielle, où la maintenance prédictive est une condition préalable essentielle. En outre, une proportion écrasante de 58 % de clients issus de divers secteurs, notamment les services publics, l'automobile, la logistique, les infrastructures et l'agriculture, utilisent activement la maintenance prédictive basée sur l'IoT pour leurs équipements et leurs systèmes.
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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