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Etude de Cas 2: Usine de recyclage des déchets
Étude de Cas 2:
Surveillance Conditionnelle dans une Usine de Recyclage
Dans l’usine de recyclage des déchets, un système complet de surveillance conditionnelle en ligne et sans fil, avec des capteurs de vibration triaxiaux, est installé sur les roulements des équipements critiques. Les capteurs sont alimentés par des batteries MAX à longue durée de vie (jusqu’à 8 ans) et ont une base magnétique pour une installation facile. Parallèlement, une surveillance des signatures de courant (ESA) est effectuée sur les moteurs électriques des équipements. Toutes les données sont collectées en périphérie, sur le serveur iQunet, qui est installé localement sur le site. Le service iQunet AI, doté de la détection d’anomalies, fonctionne sur tous les capteurs, fournissant des alertes sensibles sur les pannes à venir. La configuration complète et les résultats peuvent être trouvés dans cette presentation.
RÉSUMÉ
- Type d’usine : Traitement des déchets
- Type d’asset : Séparateurs balistiques, convoyeurs de déchets
- Pièces critiques surveillées : Roulements critiques sur les axes de transmission de plusieurs machines
- Surveillance iQunet Installée:
- Capteurs de vibration sans fil 3-AX iQuneti
- Alimentés par batterie
- Base magnétique
- Pinces de courant ESA iQunet sur les phases des moteurs (armoire électrique)
- Pince sur les transformateurs de courant IE
- Wireless bridge
- Serveur iQunet pour collecter toutes les données sans fil de tous les capteurs
- Surveillance AI installée (sur des données réelles produites par les capteurs)
- Tableaux de bord analytiques
- Capteurs de vibration sans fil 3-AX iQuneti
Au cours des derniers jours, le tableau de bord de surveillance des anomalies montre une tendance à la hausse. Une alarme a été déclenchée.
Une forte tendance à la hausse nécessite une action immédiate, tandis qu’une ligne de tendance plutôt plate doit faire l’objet d’un suivi attentif et d’une inspection de l’asset.
Une fois que le score d’anomalie se multiplie en quelques jours, il est temps de maintenir l’actif et de planifier le remplacement des pièces et le service.
Conclusion
En conclusion, l’implémentation de capteurs de vibration triaxiaux et de la surveillance des signatures de courant (ESA) dans l’usine de recyclage des déchets a considérablement amélioré les capacités de maintenance prédictive pour les roulements des équipements critiques et les moteurs électriques. L’utilisation de capteurs alimentés par des batteries à longue durée de vie avec des bases magnétiques garantit une installation facile et une longue durée de vie, tandis que le serveur iQunet et le service d’IA fournissent la collecte de données en temps réel et la détection d’anomalies. La capacité du système à surveiller les tendances et à détecter les anomalies permet des interventions opportunes, réduisant ainsi le risque de défaillance des équipements et optimisant les calendriers de maintenance. La tendance à la hausse récemment observée par le moniteur d’anomalies souligne l’efficacité du système à identifier tôt les problèmes potentiels, permettant des actions de maintenance proactive pour maintenir l’efficacité opérationnelle et minimiser les temps d’arrêt. La combinaison de technologies de surveillance avancées et d’analyses pilotées par l’IA assure que l’usine peut fonctionner de manière fluide et durable, avec des interruptions minimales.