Motivée par une forte demande de production plus rapide et plus efficace, la dépense dans l’Industrie 4.0 devrait atteindre 300 milliards de dollars US d'ici 2023.
Cette information provient du rapport d'IoT Analytic Industrie 4.0 et la fabrication intelligente, qui révèle que les technologies de maintenance prédictive figurent parmi les cas d'utilisation d'Industrie 4.0 les plus proéminents.
Depuis ces cinq dernières années, WEG développe son propre portefeuille de numérisation pour répondre à cette demande croissante. Nous allons examiner le déploiement et le succès de sa plateforme de maintenance prédictive, WEG Motion Fleet Management (MFM), par WEG sur ses propres installations.
Avant de lancer sa Business Units WEG Digital en 2019, WEG se concentrait essentiellement sur la fabrication de matériel industriel. WEG, qui a son siège social au Brésil et des filiales dans 36 pays, maintient depuis longtemps un statut de référence pour ses 1 200 gammes de produits comprenant des moteurs, variateurs, alternateurs, transformateurs et systèmes d'automatisation. WEG est fière de posséder l'usine de fabrication de moteurs électriques la plus grande au monde avec une production impressionnante de 70 000 moteurs électriques par jour.
En tant que constructeur mondial, WEG comprend les besoins et les demandes de ses clients et de leurs installations industrielles. Parmi les défis majeurs figure le déploiement de technologies d'optimisation de la maintenance.
À l'instar de nombreux sites industriels, WEG appliquait auparavant un programme de maintenance préventive. Comme son nom l'indique, il s'agit de la maintenance courante et régulière des équipements. Par exemple, les roulements d'un moteur sont habituellement relubrifiés tous les six mois et entièrement remplacés tous les cinq ans, indépendamment de l'état réel d'usure de l'équipement.
« Dans notre propre usine, nous consacrions énormément de temps et d’argent à la maintenance préventive, » explique Trenton Roncato Juraszek, analyste de projets mécaniques chez WEG. « Néanmoins, nous continuons à subir des pannes fortuites et des indisponibilités qui nous obligent à des interventions de maintenance corrective coûteuses. Nous savions que nos clients devaient également connaître les mêmes problèmes et que la solution résidait dans de meilleures données. »
WEG a commencé à explorer la numérisation en 2017 avec le développement de WEG Motor Scan. WEG Motor Scan est un capteur physique qui peut être monté sur un moteur, un compresseur, un ventilateur ou un variateur périphérique, pour surveiller ses vibrations, sa température et sa performance. Ce capteur est vissé sur une ailette du moteur et aucune connexion électrique n'est nécessaire.
Pour WEG, la souplesse d'utilisation du capteur était primordiale afin derecueillir les données de l'équipement existant. Les équipements industriels de la plupart des constructeurs variant en termes d'âge, de fabricant d'origine et de protocole de communication, une acquisition directe des données n'était pas toujours possible. Ce niveau d'adaptabilité était crucial pour l'objectif ultime de WEG d'atteindre une gestion totale des actifs par le biais de technologies numériques.
WEG Motor Scan a été lancé avec WEG Motor Scan Gateway, qui est la technologie d'envoi de données de moteurs autonomes dans le cloud, par le WiFi, Ethernet ou la connexion 3G ou 4G. WEG Motor Scan Gateway s'est avéré indispensable pour permettre la surveillance à distance de moteurs équipés de capteurs et a finalement constitué la rampe de lancement pour la phase suivante du portefeuille numérique de WEG.
Motion Fleet Management
Suite au déploiement réussi de WEG Motor Scan, WEG a développé WEG Motion Fleet Management (MFM), l'outil qui permet de faire passer les données existantes sur la performance des moteurs au niveau supérieur. MFM utilise des données fournies par WEG Motor Scan Gateway pour générer des informations en temps réel sur la performance des équipements, fournissant ainsi aux équipes de maintenance une vue globale de tous les actifs de l'installation.
« Les collectes périodiques de données permettent à MFM de générer des informations extrêmement utiles sur l'état réel des équipements, à l'attention des équipes de maintenance, » poursuit Trenton Roncato Juraszek. « À terme, cette démarche réduit la nécessité d'avoir des programmes de maintenance préventive et permet aux ingénieurs de maintenance de voir facilement quels équipements présentent des signes d'usure ou de comportement anormal, ce qui leur permet d'identifier les problèmes critiques et de réagir en conséquence. »
La plateforme est entièrement conçue pour la facilité d'utilisation Elle comprend des mises en page personnalisées pour la navigation des différentes parties prenantes, ainsi que de nombreux rapports et tableaux de bord avec des indicateurs, des graphiques et des données historiques. Pour les ingénieurs de maintenance, elle constitue la façon optimale de gérer le flux de travail, et offre aux exploitants une vue d'ensemble de la performance des installations.
Déploiement
Une fois développé, MFM a été déployé dans l'une des usines de moteurs électriques de WEG, située à Jaraguá do Sul, au Brésil. Ce site est responsable de la production de 8 000 moteurs par jour et MFM a joué un rôle primordial dans son amélioration de la maintenance. À la suite de ce succès, WEG a installé plus de 1 378 capteurs dans une de ses usines afin d'exploiter MFM.
« L'adaptabilité du portefeuille numérique de WEG nous permet d'utiliser MFM pour intégrer les données de performance à de nombreux équipements dans de nombreuses installations, » précise Trenton Roncato Juraszek. « Dans le centre des compresseurs WEG de notre usine de Jaraguá do Sul, nous intégrons les données provenant de tous les équipements, dont les moteurs, les variateurs de fréquence, les capteurs de pression, les automates programmables et les Gateways. Cela nous permet de mettre en place une maintenance autonome sur cette installation. »
Cette autonomie est créée en partie grâce à un autre outil numérique, WEG Motor Specialist. Mis au point après WEG Motor Scan, cet outil intègre l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage machine learning dans le processus afin d'améliorer davantage la maintenance prédictive.
WEG Motor Specialist apprend intelligemment les schémas de fonctionnement d'un moteur pendant son exploitation en notant tous les indicateurs de déséquilibre, de défaut d'alignement et de consommation. Plutôt que de se fier à un ingénieur pour la saisie des tolérances d'un moteur ou d'un équipement industriel, la technologie utilise les données historiques pour détecter tout fonctionnement inhabituel.
Un bon exemple de la manière dont elle fonctionne est celui de la température du bobinage. Le système peut prédire la température interne du bobinage d'un moteur en réalisant des calculs basés sur une mesure de la température de surface. S'il détermine que le bobinage risque de surchauffer, il conseille immédiatement à un technicien d'effectuer un contrôle physique du moteur et établit exactement ce qu'il doit faire.
Réussites de WEG
Le déploiement de MFM et du portefeuille numérique de WEG dans ses propres installations s'est avéré extrêmement positif. Les techniciens de maintenance peuvent travailler de manière plus efficace, les exploitants d'usine disposent d'une meilleure surveillance et les temps d'arrêt ont largement été réduits.
« Suite à l'installation de MFM dans l'usine de WEG au Brésil, nous avons réalisé une économie annuelle d'environ 4 millions de dollars US, » explique Trenton Roncato Juraszek. « Cette économie est due à une réduction de 33 % des pertes totales causées auparavant par les arrêts non programmés. Il est intéressant de constater que nous avons pu également différer certains investissements prévus dans de nouvelles machines, dans l'intérêt de notre résultat financier. Grâce à un plan de maintenance amélioré, en réparant et en remplaçant uniquement lorsque nécessaire, nous avons pu utiliser au mieux les machines que nous avons déjà et prolonger leur durée de vie », conclut Trenton Roncato Juraszek.
Avec la création de la Business Unit WEG Digital, WEG a démontré son engagement envers le développement et l'avancée de ses offres numériques. De même qu'avec toutes ses technologies et tous ses équipements, WEG suit une démarche verticalisée en utilisant dans la mesure du possible ses propres moteurs, variateurs, technologies et logiciels.
L’Industrie 4.0 est un marché en expansion et à mesure que les technologies de maintenance prédictive stimulent cette croissance, WEG continuera à développer de nouveaux outils numériques pour répondre à ses propres besoins et à ceux de ses clients.
