Maintenance prédictive
Défi
La maintenance des équipements est généralement effectuée après un nombre spécifique d’heures ou de cycles de fonctionnement.
Cependant, elle est souvent basée sur une moyenne et non sur les données des paramètres opérationnels des capteurs.
Parfois, les paramètres opérationnels entraînent des temps d’arrêt non planifiés des équipements d’une chaîne de production, ce qui peut entraîner des coûts importants et imprévus.
Solution
Conception et construction d’un modèle d’apprentissage automatique pour prédire le temps avant défaillance de l’équipement.
Planification optimisée de la maintenance en minimisant la durée des temps d’arrêt planifiés.
Détermination des facteurs ayant le plus d’impact sur le délai avant défaillance de l’équipement en analysant l’importance des caractéristiques du modèle.
Résultats
Minimisation des temps d’arrêt planifiés grâce à une planification optimisée de la maintenance.
Réduction des temps d’arrêt imprévus des équipements et des lignes de production.
Augmentation de la durée de vie de l’équipement en améliorant les conditions opérationnelles en fonction de la compréhension des facteurs ayant une incidence sur le temps avant défaillance de l’équipement.