Novembre 2019
Réalité virtuelle dans l'industrie: immersion réussie
La réalité virtuelle est de plus en plus utilisée par les industriels et apporte une valeur ajoutée qui...
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Le secteur ferroviaire - matériel roulant et infrastructure - est composé d’un vaste panel d’équipements de technologies différentes (mécanique, électromécanique, électronique analogique, numérique, informatique, etc.) et d’âges différents. Cette variété engendre de la complexité technique et économique pour toutes les entreprises du secteur ferroviaire que ce soit les fabricants, les mainteneurs ou les exploitants. Cet article fait un état des lieux des difficultés engendrées par l'obsolescence des systèmes dans le domaine ferroviaire et présente les dernières évolutions vis-à-vis de la gestion de celle-ci.
Cet article présente les concepts de la maintenance prédictive intelligente pour l’industrie 4.0, dont l'objectif est de prédire l’instant d’occurrence d’une défaillance afin de mettre en œuvre des actions appropriées pour l’éviter. Il décrit les concepts de l'industrie 4.0, également appelée industrie du futur, née dans le cadre de la transformation numérique des entreprises. Après un rappel de terminologie, les méthodes et outils indispensables pour la conception de cette stratégie de maintenance sont développés. Enfin, un bilan de ses implantations actuelles dans les différentes industries est proposé en soulignant ses avantages et ses inconvénients.
Cet article explore les technologies et méthodes de la maintenance prédictive en abordant ses défis à relever pour une implantation assurant un retour sur investissement. Il examine les critères de sélection des équipements critiques et le caractère probabiliste des défaillances, en mettant l’accent sur l’importance clef de l’estimation du RUL. La théorie de la décision est ensuite détaillée pour fixer les seuils pour éviter les fausses décisions. Les technologies et données utilisées sont présentées succinctement, avec des exemples concrets et des retours d’industriels sur ses avantages et limites. Enfin, l’article conclut sur les perspectives d’évolution de la maintenance prédictive.
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