Dans les usines d'aujourd'hui, pour éviter d'endommager les machines, les capteurs déclenchent souvent une alarme dès que l'équipement commence à présenter un comportement suspect, mais ces données de capteurs sont rarement pleinement exploitées. Au Hannover Messe Preview le 12 février, 2020, des chercheurs de l'Institut Fraunhofer pour les systèmes de production et la technologie de conception IPK montreront ce qui est possible lorsque la technologie des capteurs est connectée à une plate-forme cloud :une gestion parfaitement coordonnée des flux de travail et l'optimisation de flottes entières de machines-outils.

Les machines-outils sont des appareils de précision. Ils moulinent, tourner et meuler des pièces avec une précision micrométrique. Cette précision ne peut être atteinte que lorsque les pièces mécaniques fonctionnent parfaitement ensemble et que rien ne vibre. Après tout, les vibrations peuvent être transmises aux outils et finalement conduire à des erreurs et des imprécisions dans la pièce finie. Quand les choses vont mal, les plaintes suivent et frappent le fabricant dans le portefeuille. C'est pourquoi il est important de reconnaître les dommages ou l'usure des machines à un stade précoce. Pour cette raison, de nombreuses machines sont surveillées par des capteurs capables de reconnaître, sur la base de légères vibrations, par exemple, qu'un composant s'use lentement. Les capteurs peuvent émettre un signal d'avertissement indiquant que la pièce doit être remplacée avant que des dommages ne surviennent. C'est ce qu'on appelle la maintenance prédictive, et il existe aujourd'hui de nombreux systèmes de maintenance prédictive sur le marché.

Cycle de vie des machines-outils enregistré dans le cloud

Généralement, cependant, les systèmes de maintenance prédictive restent des solutions autonomes. Bien qu'ils émettent un avertissement pour qu'un composant puisse être remplacé, cette précieuse information est rarement mise à profit. Les experts de Fraunhofer IPK à Berlin ont maintenant développé un système qui fait beaucoup plus avec la maintenance prédictive. Ils intègrent la technologie des capteurs dans une plate-forme Internet qui stocke le cycle de vie complet d'une ou plusieurs machines-outils. Cela ouvre la voie à une analyse complète des données, qui peut être utilisé pour optimiser des machines ou des processus de travail entiers. Dans une démonstration intéressante, l'équipe dirigée par Claudio Geisert, chef adjoint du département Machines de production et gestion des systèmes chez Fraunhofer IPK, montrera comment cela fonctionne lors de l'avant-première de la Hannover Messe le 12 février 2020 dans le Hall 19 et pendant le salon lui-même du 20 au 24 avril, 2020 sur le stand commun Fraunhofer dans le hall 6, Stand A26. Pour leur démonstration, les chercheurs ont choisi un élément clé d'une machine-outil :un entraînement par vis à billes, qui déplace un porte-pièce dans la machine avec une extrême précision d'avant en arrière sur une broche.

De telles broches peuvent s'user avec le temps, ce qui entraîne des vibrations indésirables qui peuvent créer des défauts dans la pièce et qui doivent être détectées le plus tôt possible. C'est exactement ce que fait le système de maintenance intelligent développé par Fraunhofer IPK. Au cœur du système se trouve une carte de circuit de capteur qui contient une puce de capteur disponible dans le commerce connue sous le nom de système micro-électro-mécanique (MEMS). Ces MEMS sont de petits composants en silicium qui accueillent à leur surface divers modules technologiques interconnectés. De cette façon, ils peuvent, par exemple, mesurer les stimuli environnementaux, comme les vibrations, et les analyser avec un processeur connecté. Le MEMS et le processeur forment ensemble un nœud de capteur. "Des millions de MEMS comme ceux-ci sont installés dans les voitures et les smartphones aujourd'hui. Ils sont rentables et pourtant suffisamment précis pour nos besoins, " explique Claudio Geisert. Un élément important est que le traitement des signaux du capteur a lieu directement sur le nœud du capteur. Par conséquent, le processeur reconnaît lui-même un défaut et peut transmettre cette information.

Jumeau numérique de machine-outil intégré à la plateforme IoT

Les informations sont transmises à une plateforme Internet des Objets (IoT), qui envoie une alarme au siège du service, qui décide alors quoi faire. Par exemple, il peut fixer une date appropriée pour le remplacement de la broche afin d'éviter les arrêts de production dus aux arrêts de la machine. En outre, cette plate-forme IoT contient un soi-disant jumeau numérique de la machine-outil, une copie numérique qui contient l'historique de la machine et toutes les conditions et paramètres de fonctionnement.

Appeler et analyser l'historique de la flotte

Si, à la fin, la broche défectueuse est remplacée, le jumeau numérique reçoit également l'information qu'il comprend désormais un nouveau composant. "La reproduction de l'état réel des machines-outils facilite une analyse complète, " explique Claudio Geisert. Les opérateurs des machines seraient capables de reconnaître, par exemple, si certains processus sur les machines augmentent considérablement l'usure, permettant d'adapter les processus de travail en conséquence. Et les fabricants de machines-outils peuvent obtenir des indications précieuses pour optimiser davantage leurs systèmes. "Finalement, cela permet d'appeler et d'analyser l'historique de tout un parc de machines pour trouver d'éventuelles faiblesses, " dit Geisert.

Surveillance du parc de machines sur tous les sites

Mais connecter la vraie machine à la plate-forme IoT présente également des avantages pour le personnel sur site qui entretient la machine. Dans la solution IPK, les techniciens scannent d'abord un code QR sur la machine afin de vérifier qu'ils travaillent sur la bonne machine. Ceci est particulièrement important dans les entreprises qui disposent d'un parc complet de machines. Le composant peut également être numérisé et comparé aux données du jumeau numérique, afin de garantir qu'un autre composant ne soit pas remplacé par accident. En outre, les employés peuvent utiliser une tablette pour afficher les instructions de montage et de démontage d'un composant. Une fois la réparation effectuée, they can start a test run directly from the machine. If everything has gone well, they press an OK button to give the signal to update the component in the digital twin as well. "By connecting the machine and the sensors to the IoT platform, we now get, pour la première fois, a holistic picture of a machine or an entire fleet, " says Claudio Geisert. "This will enable large companies to monitor their full fleet of machines across individual locations." The IPK solution, which is being presented at the Hannover Messe Preview, is already so far developed that it can be used in industrial applications. It offers the possibility to adapt these technologies to the specific needs of various customers.