Référence 16 décembre 2022
Un aperçu du futur

Grâce à un système d'analyse prédictive développé en interne, WAGO a considérablement réduit l'effort de maintenance dans sa production de boîtiers. Le système fournit également des services précieux dans la détection précoce des erreurs et l'optimisation des processus. WAGO met également ses solutions d'analyse à la disposition d'autres entreprises.

Les produits WAGO sont utilisés partout dans le monde, dans le désert comme dans la toundra ; dans les usines ou sur les navires, dans les réseaux ferroviaires ou électriques. Ils ont parfois beaucoup à endurer : la poussière, la saleté et les chocs ainsi que le soleil brûlant, le vent glacial ou l'humidité tropicale. La protection contre les environnements difficiles est assurée par des boîtiers sur mesure, que WAGO fabrique souvent elle-même, tout comme de nombreux autres composants en plastique.

Divers granulés de plastique servent de matériau de départ pour le boîtier, qui sont transportés à travers un système de tubes vers les machines de moulage par injection. Cela se fait à l'aide de pompes à vide qui créent une pression négative. Comme le bon vieux tube pneumatique, les pompes transportent les différents granulés là où ils sont nécessaires. Le flux d'air entraîne inévitablement de la poussière avec lui. Des filtres sont installés dans les conduits d'évacuation pour éviter que cela n'endommage les pompes.

Ces filtres doivent être soigneusement nettoyés encore et encore, sinon le débit en souffrira. « C'est comme un aspirateur : plus le filtre est plein, plus les performances et l'efficacité sont médiocres », explique Sebastian Pscheidt, ingénieur technique du département Injection Molding Technology chez WAGO. Dans le pire des cas, il peut arriver que le tube ne se vide pas complètement lorsqu'un autre granulat est convoyé, de sorte que les deux matériaux se mélangent. Jusqu'à présent, les employés de WAGO ont évité cela en nettoyant les filtres à intervalles fixes. Souvent, cependant, cela n'aurait pas été nécessaire car les filtres laissent encore passer suffisamment d'air - fâcheux, car le nettoyage entraîne du travail, des efforts et des coûts. De plus, le système de distribution de matériaux doit être éteint pendant ce temps, ce qui peut entraîner une interruption forcée de la production de boîtiers.

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Notre solution de maintenance prédictive garantit que nous pouvons désormais nettoyer les filtres strictement selon les besoins. Avec une telle planification prospective, nous réduisons considérablement l'effort de maintenance - et augmentons en même temps la sécurité des processus.

Docteur Jan Jenke | Product and Project Manager Analytics chez WAGO

"Autant d'efforts que nécessaire, le moins possible"

De bonnes raisons pour WAGO de mettre en place un système de surveillance d'état - réalisé avec sa propre technologie, bien sûr - qui permet une maintenance prédictive. "Autant d'efforts que nécessaire, le moins possible", explique le Dr. Jan Jenke, Product and Project Manager Analytics chez WAGO, la stratégie : les filtres ne sont désormais nettoyés que lorsqu'il existe un risque que le débit tombe en dessous d'un niveau acceptable. Pour ce faire, WAGO utilise principalement les données des capteurs qui mesurent la pression en amont et en aval du filtre. Des méthodes analytiques sophistiquées peuvent être utilisées pour déduire des prévisions de la progression de la pollution. Le système déclenche alors automatiquement un ordre d'entretien dans le système SAP pour une maintenance au bon moment. Cela garantit que le nettoyage a toujours lieu au moment opportun. « Notre solution de maintenance prédictive garantit que nous pouvons désormais nettoyer les filtres strictement selon les besoins. Avec une telle planification tournée vers l'avenir, nous réduisons considérablement les efforts de maintenance - et augmentons en même temps la fiabilité des processus », résume Jenke. Comme effet secondaire bienvenu, le système permet également d'économiser de l'énergie, car les filtres sont désormais nettoyés plus tôt en cas de forte contamination, de sorte que les pompes doivent utiliser moins d'énergie. Pscheidt explique qu'il n'est pas possible de dire en termes généraux à quel point les économies seront élevées, car cela dépend de nombreux facteurs. "Mais comme nos pompes fonctionnent souvent avec plusieurs kilowatts de puissance, cela a son importance".

Détection d'erreurs avec le Machine-Learning

Cependant, WAGO utilise également les données de ces capteurs et d'autres, dans le système de distribution de matériaux à des fins différentes, y compris la détection précoce d'éventuelles erreurs dans le processus de convoyage. Auparavant, les employés travaillaient ici avec des listes Excel. Les modèles de Machine-Learning assument désormais cette tâche : ils identifient indépendamment les anomalies dans les données avant que des perturbations majeures ne surviennent. Cela réduit le temps nécessaire au dépannage de plus de cinquante pour cent. "Alors que nous nous tournons vers l'avenir avec la maintenance prédictive, la détection des pannes avec le Machine-Learning consiste à détecter des modèles dans les données du présent et du passé", explique Jenke. Le système est conçu de manière si ouverte que d'autres modèles de Machine-Learning peuvent être ajoutés si nécessaire. Les données sont affichées sur un tableau de bord, qui peut être utilisé pour voir en un coup d'œil comment se porte la qualité du processus. Le système signale automatiquement les anomalies détectées. Afin de tirer le meilleur parti des informations, le tableau de bord propose de nombreuses autres options de visualisation. Les employés peuvent utiliser une interface utilisateur conviviale avec des historiques de n'importe quelle période et des données en direct pour effectuer des évaluations et des modèles individuels. Cela crée de la transparence, par exemple en ce qui concerne l'utilisation du système. Mais surtout, il est facile de voir où il y a un potentiel d'optimisation. "Avec les deux solutions d'analyse et le tableau de bord, nous avons fourni aux employés une boîte à outils numérique qui facilite grandement leur travail : ils ont une meilleure compréhension des relations de cause à effet de leurs actions", explique Pscheidt. Dans le même temps, le tableau de bord favorise la collaboration entre les experts en processus, en automatisation et en analyse de WAGO.

"Avec les solutions d'analyse et le tableau de bord, nous avons donné aux employés une boîte à outils numérique qui facilite grandement leur travail : ils comprennent mieux les relations de cause à effet de leurs actions".

Sebastian Pscheidt | Ingénieur technique de technologie de moulage par injection chez WAGO

Flexibilité des infrastructures

L'acquisition et l'échange de données s'effectuent via un système d'E/S de la série 750 de WAGO avec plusieurs modules, y compris des modules d'entrée et de sortie numériques, des sorties analogiques, des bornes de mesure et des bornes sur rail. « Le concept plug and play se caractérise par sa grande simplicité d'utilisation. Il garantit une disponibilité exceptionnelle du système », explique Pscheidt. Les données sont ensuite analysées sur un ordinateur WAGO Edge installé localement. Alternativement, il serait également possible de le faire dans un cloud, sur l'infrastructure informatique existante - ou directement sur le contrôleur WAGO. Son système d'exploitation Linux^® vous permet de configurer des conteneurs Docker individuels qui apportent des fonctionnalités d'analyse au produit.

Analytics également pour les clients

Cependant, WAGO ne développe pas seulement des systèmes d'analyse de ce type pour ses propres besoins - l'entreprise met également son savoir-faire et sa technologie à la disposition des autres. WAGO fournit à ses clients des solutions d'analyse individuelles qui peuvent être utilisées, par exemple, pour examiner les processus, identifier les points faibles ou identifier les points de réflexion pour l'optimisation. Les entreprises de divers secteurs peuvent l'utiliser, par exemple, pour déterminer les raisons des états de fonctionnement inhabituels de leurs systèmes et machines, identifier les influences sur la qualité des produits et la stabilité des processus ou améliorer le paramétrage des machines. "Grâce à notre expertise en analytique, nous aidons nos clients à apporter plus de transparence à leurs processus", déclare Jenke. « Cela renforce leur compétitivité à long terme ! »

Texte : Ralph Diermann - Journaliste énergie

Photos : Tremonia

Support technique

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Référence 16 décembre 2022 Un aperçu du futur