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Vendredi 15 décembre 2017

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L’avenir de la maintenance conditionnelle

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La technologie SKF Insight instaure un nouveau paradigme dans le domaine de la maintenance conditionnelle en se focalisant sur la mesure des paramètres qui permettent de détecter non plus des défaillances imminentes mais des conditions opérationnelles dommageables.

SKF applique une approche de gestion du cycle de vie à ses plates-formes technologiques et connaissances sectorielles et les combine pour ses clients en comprenant leurs besoins et leurs exigences.

De cette approche est née l'idée de SKF de mettre au point un ensemble intégré de capteurs autonomes fournissant des données sur l'environnement de service d'un roulement. Des travaux intensifs de R&D, axés notamment sur la miniaturisation, la génération d'énergie électrique et la mise au point d'un conditionnement unique pour les capteurs et composants électroniques, ont permis de donner naissance à SKF Insight, présenté officiellement lors de la Hannover Messe, en Allemagne, en 2013. Grâce à cette technologie, le système de maintenance conditionnelle devient autonome : il est autoalimenté et communique via Internet, ce qui permet son déploiement dans des applications qui n'étaient pas envisageables auparavant.

Le projet est né du constat que très peu de roulements sont victimes de défaillances en service résultant de conditions de fonctionnement normales. En effet, la plupart des défaillances en fonctionnement sont dues à une mauvaise utilisation, des négligences, des problèmes de lubrification ou des conditions de service différentes de celles prévues lors de la conception de la machine ou du choix du roulement. Les ingénieurs SKF ont réfléchi au potentiel que représenterait la capacité pour un roulement de détecter son environnement opérationnel (les charges réelles auxquelles il est confronté, la qualité de la lubrification, la température, etc.) et de transmettre ces informations via Internet à l'exploitant de l'usine et/ou au fabricant de la machine. À partir du moment où les conditions opérationnelles peuvent être surveillées, il devient alors possible d'identifier des conditions dommageables et de les corriger pour éviter des pannes coûteuses et paralysantes tout en réduisant le coût total de possession et en allongeant la durée de vie des équipements.

Traditionnellement, la maintenance conditionnelle guette les signes précoces de défaillance en mesurant les niveaux de vibration. Or un roulement commence à générer des signaux sous forme de vibrations au moment où les premiers petits fragments d'acier se détachent de la surface des pistes sur les bagues ou les éléments roulants. Lorsqu'un tel dommage devient décelable, le roulement est déjà en fin de vie – il est trop tard.

En comparaison, SKF Insight utilise des capteurs intégrés au roulement pour détecter des conditions critiques susceptibles d'entraîner une défaillance précoce, comme une contamination du lubrifiant ou des charges ou températures excessives (Fig. 1 et 2) par exemple. Il est alors possible de corriger ce type d'anomalies dans une démarche proactive et d'empêcher ainsi la survenue de la défaillance. Cette même technologie peut également être utilisée d'une manière plus positive. Le contrôle de l'intégrité d'une installation et une meilleure compréhension de l'environnement de service permettent d'améliorer une machine en termes de durée de vie ou de puissance par rapport aux caractéristiques initiales de conception.


Fig. 1 : banc de démonstration. Possibilité d'effectuer des essais sous différentes conditions de fonctionnement.


Fig. 2 : résultats obtenus au banc d'essai relatifs à deux types de conditions de fonctionnement.
En haut : conditions normales; en bas : négligence.

Technologies combinées

Les roulements ont longtemps été considérés comme le cœur des machines tournantes. Aujourd'hui, SKF fait d'eux le cerveau. Concrètement, SKF Insight est un concentré de technologie permettant de surveiller les conditions réelles auxquelles doivent faire face des roulements dans une application donnée. Des capteurs intégrés mesurent les charges, les conditions de lubrification, la vitesse, les vibrations et la température en utilisant l'énergie puisée dans l'environnement de l'application (Fig. 3).


Fig. 3 : des capteurs intégrés mesurent les charges, les conditions de lubrification,
la vitesse, les vibrations et la température en utilisant l'énergie puisée dans l'environnement
de l'application.

Des algorithmes et outils de diagnostic SKF interprètent ces données en termes de sévérité ou d'écart par rapport aux conditions prévues lors de la conception. Il est ainsi possible de détecter des charges excessives, la pénétration de poussière, une contamination du lubrifiant ou d'autres problèmes de lubrification et, à partir de là, d'apporter des modifications aux conditions opérationnelles afin d'éviter la survenue d'une défaillance. Cette solution à base de capteurs et d'algorithmes a été baptisée SKF Insight (intelligence/connaissance/compréhension) car elle permet de connaître avec précision les conditions de fonctionnement et leur impact probable sur la fiabilité de l'installation.

La technologie intelligente de communication sans fil intégrée au roulement lui permet de communiquer dans des environnements où des systèmes WiFi classiques ne peuvent être utilisés. Les roulements dotés de la technologie SKF Insight forment des réseaux intelligents au sein desquels ils communiquent via une passerelle sans fil pour envoyer des informations relatives à leur état à des fins d'analyse. La passerelle peut être une passerelle locale propre à la machine ou à l'usine. Les informations relatives au système sont mises à la disposition du client pour analyse par l'intermédiaire de SKF @ptitude ou transmises via le cloud SKF aux centres de diagnostic à distance SKF (Fig. 4). Des rapports et tableaux de bord peuvent ensuite être établis et transmis au responsable de l'usine, au fabricant de la machine, à SKF ou à toute autre personne autorisée via Internet. Chaque personne concernée peut accéder à des données de maintenance conditionnelle en temps réel. SKF Insight permet aux clients de bénéficier d'une maîtrise jamais atteinte auparavant concernant la planification des interventions de maintenance et l'optimisation du fonctionnement des machines.


Fig. 4 : analyse de données au sein d'un centre de diagnostic à distance SKF.

Lorsque la technologie intégrée SKF Insight est combinée à des services de diagnostic des équipements et d'analyse de la santé des roulements, des informations sur les conditions de fonctionnement réelles sont transmises à des serveurs du cloud en vue d'un diagnostic à distance permettant d'évaluer le risque de futurs dommages et défaillances.

Avant SKF Insight, les techniques de maintenance conditionnelle permettaient seulement d'effectuer un suivi du dommage après son apparition. Désormais, l'instrumentation du roulement permet à SKF d'identifier le risque de défaillance avant l'apparition du premier dommage microscopique. Grâce aux informations ainsi obtenues, les clients peuvent prendre des mesures pour éliminer la cause du dommage potentiel au niveau du roulement en ajoutant du lubrifiant, en remédiant aux surcharges transitoires, etc. SKF Insight permet de mesurer les charges réellement supportées par le roulement, lesquelles ne sont pas nécessairement celles pour lesquelles il a été conçu. Ces informations peuvent être exploitées pour améliorer la conception du système et du roulement.

Améliorer l'accessibilité

L'une des finalités de la technologie SKF Insight est de permettre une application plus large et une plus grande accessibilité de la maintenance conditionnelle, notamment en l'étendant à des applications considérées jusqu'ici comme difficiles, voire impossibles à mettre en œuvre. C'est l'une des raisons pour lesquelles la technologie a été testée dans des secteurs industriels exigeants comme l'énergie éolienne (Fig. 5), l'industrie ferroviaire (Fig. 6) et la sidérurgie.


Fig. 5 : la technologie SKF Insight a été testée dans le secteur de l'énergie éolienne.


Fig. 6 : application de boîte d'essieu ferroviaire.

Les parcs éoliens sont parfois éloignés et difficiles d'accès. SKF travaille avec les clients pour intégrer la technologie SKF Insight et développer un roulement intelligent pour la surveillance des éoliennes. Cette technologie permet de recevoir des informations dynamiques sur les roulements par le biais d'une communication sans fil et de connaître ainsi les charges et conditions de lubrification dans l'environnement de service réel. Le coût de remplacement d'un roulement principal sur une éolienne offshore peut à lui seul remettre en cause le projet initial de construction de l'éolienne. Il est par conséquent pertinent sur le plan économique d'enregistrer les charges et conditions de lubrification en service pour pouvoir ensuite prendre des mesures permettant de remédier aux conditions potentiellement dommageables. Cela peut également permettre de pousser l'éolienne au-delà de ses limites de conception lorsque la charge et les conditions de lubrification sont favorables. Il est fréquent que les conditions réelles sur la majeure partie de la durée de vie ne figurent pas dans le cahier des charges original.

Dans le secteur ferroviaire, SKF offre des solutions axées sur des composants intelligents intégrés, notamment pour la surveillance des essieux. Ces solutions utilisent l'énergie générée par la rotation du roulement et peuvent transmettre des données relatives aux conditions de service par le biais d'une communication sans fil. Dans ce type d'application, SKF Insight fournit un moyen très économique de collecter des données de maintenance conditionnelle, avec la possibilité d'évaluer le risque de défaillance de chaque roulement tout au long de sa durée de vie pour une planification et une programmation optimales de la maintenance.

De même, pour l'environnement exigeant et hostile de l'industrie sidérurgique, SKF a mis au point une solution de roulement intelligent qui permet de surveiller et transmettre des données sur les principaux paramètres utilisés pour le contrôle et l'optimisation du processus de production de l'acier. Cette solution est utilisée avec succès pour la surveillance des conditions et environnement de service des roulements sur une machine de coulée continue grâce à des capteurs autonomes sans fil intégrés – dans un tel environnement, l'utilisation de câbles et de capteurs externes est tout simplement impossible.

Conclusion

La priorité actuelle en matière de développement technologique pour SKF est de réduire l'impact environnemental d'un équipement sur toute sa durée de vie, à la fois au sein de ses propres opérations et chez le client. La technologie SKF Insight permettra une application plus large et une plus grande accessibilité de la maintenance conditionnelle, notamment en l'étendant à des applications considérées auparavant comme difficiles ou impossibles à mettre en œuvre. Des interventions peuvent être planifiées avant même que la maintenance conditionnelle classique détecte les premiers signes d'apparition d'une défaillance. Mais surtout, en corrigeant les conditions potentiellement dommageables dans une démarche proactive, il est alors possible non plus seulement de détecter mais aussi de supprimer les défaillances. Le choix d'un roulement SKF doté de la technologie SKF Insight intégrée peut permettre de réduire considérablement le coût total de possession. C'est particulièrement vrai dans des applications où les points à surveiller sont nombreux et très espacés. Un roulement doté de la technologie SKF Insight offre en outre tous les avantages des solutions de maintenance conditionnelle non intégrées similaires : meilleure planification de la maintenance, coûts de maintenance réduits, gestion optimisée des ressources humaines, rendement opérationnel accru et élimination presque totale des arrêts non planifiés et défaillances paralysantes.

SKF Insight est une marque du Groupe SKF.
SKF @ptitude est une marque déposée du Groupe SKF.

Source : SKF

 
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