État des machines IIoT

industrie 4.0 IIoT machines usines intelligentes

Les machines IIoT rendent leurs données accessibles via l'internet.

La partie essentielle de Industrie 4.0 (et l'internet des objets en général) est le fait d'avoir des appareils et des machines qui partagent leurs données via une connexion internet.

En installant différents capteurs dans l'ensemble d'un dispositif, les informations relatives à tous les composants de la machine IIoT peuvent être mises à disposition sur Internet tout au long du fonctionnement et même enregistrées pour une consultation ultérieure.

Pour les machines ou les robots dans un environnement industriel, ces données partagées peuvent être utilisées pour créer un instantané virtuel des fonctions et de l'état de chaque machine ainsi que de l'ensemble du centre de fabrication.

Les installations qui utilisent ces techniques sont connues sous le nom d'usines intelligentes, et c'est en grande partie grâce aux servomoteurs que cela est possible.

Le rôle des servocommandes

De par leur conception, les servomoteurs sont de grands collecteurs de données d'état des machines IIoT. Ils sont connectés à de nombreux composants et en tirent constamment des données. Il ne s'agit pas seulement du courant, de la tension, de la vitesse, de la position et de la force contre-électromotrice du moteur, mais aussi des informations de fonctionnement des dispositifs d'E/S et des capteurs (comme les thermomètres ou les accéléromètres). Les servomoteurs ont également leurs propres données de fonctionnement internes qui peuvent être utiles.

De plus, les servomoteurs sont déjà connectés à un bus réseau, ce qui constitue un excellent moyen d'envoyer ces données au contrôleur principal de la machine.

À partir du contrôleur principal, les données peuvent être compilées, puis partagées ou consultées via une connexion Internet avec l'ordinateur central de l'établissement ou sur le Web.

Avantages des données machine partagées

Rendre le statut des machines IIoT disponible dans toute l'usine et au-delà présente de nombreux avantages.

Maintenance et support technique

L'analyse et la lecture de la température, de la pression, de la vitesse ou d'autres propriétés peuvent indiquer l'état de santé des composants d'une machine. Tant que le servomoteur a accès aux données pertinentes, il peut les envoyer au contrôleur qui peut les rendre disponibles sur Internet. Les directeurs d'usine peuvent configurer des alertes lorsque les relevés des composants d'une machine atteignent un niveau indiquant qu'ils ont besoin d'attention ou de remplacement.

Un servomoteur recueille des données dans une machine IIoT.

Les servocommandes tirent des informations de divers composants des machines IIoT et envoient les données au contrôleur via le bus réseau.

Si les techniciens du propriétaire de la machine ne peuvent pas résoudre eux-mêmes les problèmes de la machine, ils peuvent demander l'aide du fabricant d'origine de la machine. En ayant accès à l'état des composants de la machine, l'assistance technique à distance devient beaucoup plus simple. Il est facile pour le fabricant d'origine d'identifier le problème et d'éliminer rapidement les variables sans utiliser les techniciens de l'usine comme intermédiaire.

État des machines IIoT

Contrôle de la qualité

Comme mentionné précédemment, les données recueillies par les servomoteurs envoyées au contrôleur peuvent non seulement être partagées avec la commande centrale de l'installation, mais aussi enregistrées. Cela permet de créer un enregistrement des relevés de chaque composant et peut rendre apparent le moment où des erreurs ont pu se produire.

Les produits en cours de fabrication peuvent être suivis tout au long du processus d'assemblage. Ces données peuvent également être enregistrées.

S'il s'avère qu'une certaine machine a mal fonctionné pendant un certain temps, il devient facile de déterminer quels produits ont pu être affectés et de les isoler pour les inspecter.

Efficacité

L'enregistrement numérique des processus et des performances de chaque machine IIoT peut également être analysé et utilisé pour améliorer la productivité globale de la fabrication. Grâce aux données sur le timing et le débit de chaque processus de la machine, des algorithmes peuvent être développés pour optimiser l'efficacité des différents travaux.

De nouveaux algorithmes peuvent également être développés pour modifier les procédures de production si une machine est actuellement non opérationnelle afin de préserver le plus d'efficacité possible.

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