Évoluer étape par étape vers une meilleure qualité de vie

STOBER perfectionne résolument le concept de Predictive Maintenance.

Plus d’efficacité, moins de défaillances – STOBER ne cesse de perfectionner le concept de Predictive Maintenance. Les spécialistes des entraînements ont défini plusieurs niveaux d’extension à cette fin : la chaîne cinématique fait l’objet d’une surveillance continue et des recommandations de maintenance sont élaborées sur la base de l’analyse des données process et des données machine pertinentes. Les possibilités vont du modèle de calcul analytique à l’intelligence artificielle et l’apprentissage profond. STOBER poursuit ici la stratégie d’une solution intégrée. Elle ne nécessite pas de capteurs ni d’accessoires externes et est disponible pour un large éventail de commandes.

« Comment, grâce à la Predictive Maintenance, pouvons-nous réussir la transition de la simple surveillance de l’état à un entretien conditionnel de la chaîne cinématique ? », se sont demandés Tim Lang, chef du département Applications chez STOBER, et son équipe. En effet, pour augmenter le degré de disponibilité, réduire les frais d’entretien et prolonger les cycles de vie, la prédictibilité revêt une importance croissante pour les utilisateurs : « Quelle est la probabilité d’une défaillance prochaine du motoréducteur ? » ou « Quel est, au juste, le moment idéal pour effectuer sa maintenance ou son remplacement ? » Pour pouvoir effectuer ces prévisions et d’autres similaires, le spécialiste des entraînements se penche depuis quelques années sur le thème de la Predictive Maintenance. « Nous sommes toujours en pleine évolution. Nous avons élaboré un plan en trois étapes à cette fin. Nous nous attaquons actuellement à la deuxième étape », explique Tim Lang.

Première étape : analyse basée sur un modèle

Au cours de la première étape, l’utilisateur a reçu une solution de Predictive Maintenance qui surveille le motoréducteur d’un système d’entraînement. Sa performance de vie est calculée à l’aide d’un modèle analytique et est indiquée dans le logiciel du servo-variateur par l’indicateur de performance de vie – il s’agit d’une valeur comprise entre 0 et 100 %. À une valeur de 90 %, le logiciel émet une recommandation pour le remplacement du motoréducteur et la met également à disposition d’une commande, si disponible, sous la forme d’un paramètre lisible. Cette solution efficace de Predictive Maintenance ne nécessite aucun capteur externe ni câblage supplémentaire.

Deuxième étape : mesure active

« La deuxième étape voit l’intégration d’une mesure active à ce modèle de calcul », explique Tim Lang. Pour cela, STOBER intègre un capteur d’accélération à son système composé d’un réducteur, d’un moteur, d’un câble et d’un servo-variateur. Des périphériques externes, tels que des sources de courant ou de tension supplémentaires, ne sont pas nécessaires. Il est ainsi possible de mesurer efficacement les sièges de paliers, les dentures ou d’autres composants d’entraînement. « Grâce à des analyses fréquentielles, nous pouvons déduire des dommages imminents sur la base du spectre », explique Tim Lang. « Nous sommes actuellement encore dans la phase de mise en œuvre ». STOBER travaille en étroite collaboration avec la société HEIDENHAIN au développement d’un motoréducteur avec capteur d’accélération intégré.

L’objectif en vue : une chaîne cinématique intelligente

STOBER entend perfectionner systématiquement la Predictive Maintenance sur la base des deux premières étapes avec l’aide de l’apprentissage profond et de l’intelligence artificielle (IA). L’objectif est de créer une chaîne cinématique intelligente capable à la fois de détecter son propre état et de fournir en temps réel des informations importantes en provenance du terrain.

« Depuis l’été 2024, nous avons pu implémenter des extensions utiles pour notre version », résume Tim Lang. Les spécialistes des entraînements ont notamment amélioré le modèle analytique et étendu la base de données à plus de 80 000 variations de réducteurs et de moteurs. En outre, il est désormais possible d’analyser les versions spéciales spécifiques aux clients. Les utilisateurs bénéficient d’une meilleure convivialité et d’une visualisation améliorée. À l’avenir, STOBER mettra également à disposition des blocs fonctionnels et des exemples de programmes. Ainsi, les données recueillies et notamment la matrice de charge peuvent également extraites via EtherCAT ou PROFINET. La matrice de charge constitue une base de données solide pour la saisie de situations de charge réelles : l’état de charge cumulé du système d’entraînement est documenté en continu pendant tout le temps de fonctionnement.

« À la fin de l’année, nous serons par ailleurs en mesure de proposer à nos clients un outil d’analyse capable d’analyser et de comparer plusieurs matrices de charge et de générer des rapports standardisés », promet Tim Lang. « Nous disposons ainsi d’un concept d’entretien conditionnel qui nous offre un champ d’application très large. Il est entre autres possible de détecter les influences du dimensionnement et du montage sur un type de machine ou de réaliser des analyses à long terme. »

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