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RÉSUMÉ
Nouvelle édition des innovations marquantes publiées cette année dans notre collection. Retrouvez une sélection d’avancées technologiques significatives dans le domaine de l’industrie du futur.
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INTRODUCTION
La transformation liée à l’industrie du futur signifie pour les entreprises l'intégration de nouveaux outils numériques et technologiques mais aussi de compétences et de culture en dehors de leur cœur de métier.
Retrouvez une sélection d’innovations significatives qui ont fait l’objet de publications dans notre collection dans le domaine de la fabrication additive, de la maintenance prédictive ou encore de la réalité virtuelle.
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1. La maintenance prédictive intelligente pour l’industrie 4.0
Gilles ZWINGELSTEIN : Ingénieur de l’École nationale supérieure d’électrotechnique, d’électronique, d’informatique, d’hydraulique et des télécommunications de Toulouse (ENSEEIHT), docteur-ingénieur, docteur ès sciences, professeur associé des universités en retraite, université Paris-Est Créteil, France
La prédiction d’une panne sur un équipement est une préoccupation majeure des responsables de la maintenance pour définir les stratégies les plus pertinentes aux plans techniques et économiques. La diffusion des nouvelles technologies numériques a conduit au développement de la maintenance prédictive intelligente pour l’industrie 4.0. A souligner que le niveau de confiance de la prédiction dépend de façon prépondérante du volume de données relatives à une même défaillance, sans oublier une connaissance approfondie des mécanismes physiques de dégradation. Ce sont actuellement les facteurs essentiels qui conditionnent un retour d’investissement satisfaisant pour les utilisateurs potentiels.
Domaine : maintenance
Degré de diffusion de la technologie : croissance
Technologies impliquées : intelligence artificielle, analyses statistiques, big data, data mining
Domaines d'application : industrie 4.0
1.1 Concept et évolution
La maintenance prédictive intelligente a vu le jour il y a environ une décennie dans le cadre de la quatrième révolution industrielle en exploitant toutes les composantes de l’industrie 4.0. Deux approches distinctes ont été développées pour la maintenance prévisionnelle conventionnelle qui dans la majorité des cas ne concerne que les données relatives à un équipement bien identifié. La première approche repose sur l’utilisation d’analyses statistiques et de fiabilité sur les défaillances (pertes de l’aptitude d’un bien à accomplir une fonction requise) connues de l’équipement en exploitant les données archivées dans les logiciels de GMAO (gestion de maintenance assistée par ordinateur). Ces analyses statistiques permettent de développer des modèles de prévision des défaillances et d’établir les intervalles des tâches...
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