capteurs de vibrations piézo-étanches pour moteurs

Déséquilibre du rotor (moteur) Déséquilibre des roues (pompe/ventilateur) Désalignement Pied mou Desserrage Défauts de roulement Élément roulant Bague extérieure/intérieure Mauvais assemblage de roulements Lubrification (huile et graisse).

Accélérez votre transformation numérique pour être plus compétitif, en générant une productivité plus élevée, une disponibilité améliorée des actifs, une sécurité accrue et des coûts réduits.

Dans le monde de l'Industrie 4.0, de nombreux fabricants industriels ont ou prévoient de mettre en œuvre une stratégie de transformation numérique qui implique des machines augmentées dotées d'une connectivité sans fil et de capteurs, connectées à un système capable de visualiser l'ensemble de la chaîne de production, de la contrôler et de prendre des décisions de manière autonome.Cette transformation numérique décrit la tendance à l'automatisation et à l'échange de données dans les technologies et processus de fabrication.

À l'épicentre de cette transformation se trouve la maintenance 4.0, une méthode de prévention des pannes d'actifs en analysant les données de production et de maintenance pour identifier les modèles et prédire les problèmes avant qu'ils ne surviennent.

Au fil des décennies, le maintien d'un avantage concurrentiel dans les secteurs à forte intensité d'actifs a obligé les entreprises à adopter des outils et des méthodologies d'efficacité puissants tels que Lean Six-Sigma et la gestion de la qualité totale.Cependant, avec les progrès des technologies numériques et du Big Data, de nombreux leaders du secteur se tournent vers des moyens d'accélérer l'automatisation et l'échange de données pour prendre de meilleures décisions.

La Maintenance Prédictive (PdM) est un élément essentiel des stratégies 4.0 de nombreuses entreprises industrielles.En tant que méthode de prévention des temps d'arrêt imprévus, en analysant les données de production et de maintenance, une organisation peut identifier des modèles et prédire les pannes avant qu'elles ne se produisent.Au plus haut niveau de maturité PdM, les entreprises utilisent une combinaison de données de surveillance des conditions et de processus pour une meilleure détectabilité des modes de défaillance difficiles à détecter.

Les « silos de données » de données de surveillance d'état (par exemple vibrations, ultrasons) et de données de processus (par exemple débit, pression, température) peuvent être combinés pour obtenir une meilleure détectabilité des modes de défaillance difficiles à détecter, ce qui conduit à des alarmes plus précoces et de meilleure qualité.En adoptant « l'avenir de la maintenance prédictive », il est possible de mieux soutenir le processus de prise de décision et de prédire les pannes auparavant imprévisibles.