La maintenance prédictive dans le secteur manufacturier
Parce que la manufacture est un secteur à la pointe de l’Industrie 4.0, la maintenance prédictive y occupe une place centrale pour anticiper les pannes et optimiser la performance. Pourtant, les clients restent souvent insatisfaits. Le manque de données historiques limite l’efficacité des algorithmes d’apprentissage automatique. Les approches basées sur des seuils sont chronophages et démotivantes pour les équipes.
La construction de jumeaux numériques est coûteuse et énergivore, et certaines solutions manquent de polyvalence pour s’adapter à tous les cas d’usage.
Les industriels attendent donc des outils plus agiles, accessibles et efficaces pour réellement tirer profit de cette technologie stratégique.
Microélectronique et prédiction de pannes
Tout en haut de la chaîne de l’électronique, la microélectronique est génératrice d’un marché de plusieurs milliards de dollars chaque année.
Ses instruments de pointe, son environnement de production complexe et ses contraintes opérationnelles fortes en font un secteur extrêmement exigeant où l’aléatoire ne doit avoir qu’une place très réduite.
Grâce à DiagFit, notre logiciel de prédictions de pannes, les industriels de ce secteur peuvent espérer tendres vers le zéro arrêt non planifié.
Bancs d’essais et supervision de la qualité
Les bancs d’essai du secteur manufacturier sont soumis à des contraintes d’environnement et des dérives de capteurs, qui influent sur la calibration de l’appareil et donc sur la qualité des lots en sortie. Il s’agit d’éléments clés de la chaîne de production, qui doivent garantir la qualité d’équipements potentiellement complexes et critiques. Ils comportent souvent un grand nombre de capteurs, avec des fréquences d’acquisition importantes, qui nécessitent des logiciels de supervision puissants et adaptés, tel que DiagFit. Dans ce cas, la maintenance prédictive revient à détecter la dérive d’un capteur du banc avant qu’un lot complet soit défaillant et ne doive être jeté. De cette façon, elle permet la limitation des coûts de gestion des déchets et des coûts de matière, en plus d’aider les entreprises à être plus éco-responsables.
La maintenance prédictive au service de la robotique
Les robots de pointe ont besoin que leur précision soit garantie tout au long de leur vie.
La maintenance doit être adaptée aux différents cas d’usage possibles, qui ne peuvent pas tous être anticipés en R&D.
C’est pourquoi les modèles de maintenance prédictive doivent être résilients aux changements de contextes d’utilisation, aux changements d’environnement et potentiellement aux changements de modes opératoires. C’est dans cette optique qu’à été conçu DiagFit, notre logiciel de prédiction de pannes en mode aveugle.
