06 Mai 2021
En tant qu’élément essentiel de la chaîne de production, les convoyeurs industriels sont construits pour durer et sont souvent choisis parce qu’ils sont bien plus efficaces que les moyens de transport existants. Leur flux continu permet de transporter des matériaux sur des distances relativement longues, mais en cas de panne, l’entreprise est susceptible de subir une perte de production considérable. Des professionnels de diverses industries mettent en œuvre une maintenance préventive sur les convoyeurs pour limiter les conséquences de l’usure. L’IoT offre l’opportunité d’aller plus loin et de déployer des solutions innovantes de maintenance prédictive.
Les convoyeurs sont très souvent utilisés dans divers secteurs : Mines, BTP, Agriculture, Agroalimentaire, etc… Ils sont fabriqués pour résister à des conditions extrêmes, telles le transport de matériaux abrasifs ou à températures extrêmes. La durée de vie d’un convoyeur est souvent estimée en années ou en heures de fonctionnement. Un plan de maintenance est ensuite élaboré sur la base de ces données pour maximiser son utilisation. Mais il est difficile de suivre leur utilisation pour estimer leur durée de vie restante, étant donné que le personnel en charge des équipements diffère souvent au fil des années.
Les entreprises s’attachent principalement à éviter à tout prix les pannes imprévues, et par conséquent l’arrêt momentané d’une usine ou d’un site. De plus, la sous-traitance de la maintenance à un prestataire externe est coûteuse et les inspections ne sont pas permanentes. Les signes avant-coureurs d’une défaillance potentielle sont souvent les mêmes :
Afin de garder une trace de ces indicateurs, il est nécessaire de surveiller plusieurs parties spécifiques du convoyeur qui sont continuellement en mouvement. Il est indispensable de disposer de capteurs adaptables aux différentes unités (boîte de vitesses, tendeurs latéraux, poulies…).
Grâce aux avancées technologiques apportées par l’IoT, de plus en plus d’entreprises décident de prévenir les pannes grâce à la maintenance prédictive. Il est essentiel de calculer le nombre d’heures de fonctionnement pour optimiser la fiabilité et la disponibilité des convoyeurs. Nous pouvons diviser le processus de maintenance prédictive des bandes transporteuses en 3 étapes suivantes :
Étape 1
Définissez les paramètres clés propres à chaque partie du convoyeur qui seront mesurés par des capteurs en temps réel.
Étape 2
Traitez les données générées pour obtenir des informations vitales sur l’état de diverses pièces.
Étape 3
Enfin, accédez aux informations via une interface facile à utiliser, permettant une action rapide si nécessaire.
Mesure des vibrations
Il arrive que les rouleaux du convoyeur tournent, mais pas le tapis. La solution détecte ce dysfonctionnement en mesurant la vibration, et envoie une alerte au responsable de la maintenance afin d’éviter une panne.
Mesure du poids
De même, gardez une trace de la quantité de matériau pour éviter les temps d’arrêt. Sur un convoyeur à bande en forme de V, le matériau n’est parfois pas uniformément réparti en raison d’un défaut de rouleau. Une seule partie de la courroie est alors surchargée, provoquant une usure excessive du matériel. Lorsque le capteur de poids détecte une anomalie, une alerte est envoyée pour rétablir la position du rouleau.
La température, la mesure de la vitesse et la détection des fuites d’huile sont d’autres paramètres à surveiller en permanence. En raison des vibrations intenses sur la boîte de vitesse, il peut y avoir une possibilité de fuite d’huile et une longue période d’arrêt peut être évitée grâce à une solution innovante. La fréquence des rapports dépend de plusieurs facteurs : le type de charge , la fréquence d’utilisation et l’ environnement d’exploitation.
De nombreuses entreprises utilisent des systèmes SCADA pour surveiller leurs opérations, mais les solutions IoT font désormais passer la surveillance à distance au niveau supérieur. Couplés à la connexion satellite, ils permettent d’avoir un suivi des convoyeurs même dans les zones blanches ou les zones les plus isolées.