Comment utiliser la maintenance prédictive pour protéger Énergie renouvelable
Utilisez la maintenance prédictive pour détecter rapidement les problèmes liés aux installations renouvelables et transformer les données de l'IoT et du SCADA en ordres de travail.
Ce que vous apprendrez dans cet article :
Qu'est-ce que la maintenance prédictive et quelles données relatives aux actifs renouvelables utilise-t-elle ?
Comment transformer les signaux relatifs aux actifs en ordres de travail à l'aide de règles, de seuils et de filtres d'alerte
Comment réduire le bruit des alertes afin que les équipes réagissent aux signaux qui comptent vraiment
Pourquoi la maintenance prédictive revêt aujourd'hui une importance particulière, alors que les portefeuilles s'étoffent et que les actifs vieillissent
Quels équipements liés aux énergies renouvelables faut-il surveiller, des onduleurs et systèmes de stockage d'énergie par batterie (BESS) aux transformateurs et sous-stations ?
Comment gestion des actifs d'entreprise (EAM), l'IoT et l'ERP fonctionnent ensemble pour relier l'état des actifs à la maintenance et aux coûts
Si vous êtes un Énergie renouvelable , vous savez déjà quelle quantité de données issues des capteurs IoT vos installations génèrent chaque jour. Les parcs solaires, les sites de stockage d'énergie par batterie (BESS), les sous-stations, les transformateurs, les onduleurs et les systèmes SCADA envoient en permanence des signaux : température, tension, courant, état de charge, production, état des équipements et alarmes.
Le plus difficile consiste à filtrer cet afflux massif de données pour en tirer des mesures de maintenance avant qu'il ne soit trop tard. Un capteur peut détecter un problème de température. Le système SCADA peut relayer la même alarme, et une armoire de batteries, un onduleur, un suiveur solaire ou un transformateur peut présenter des signes avant-coureurs avant que les performances ne baissent. Mais lorsque ces signaux restent dispersés dans différents tableaux de bord, feuilles de calcul ou journaux d'alarmes, les équipes de maintenance risquent de manquer l'occasion d'agir à temps.
La maintenance prédictive permet de combler cette lacune. En reliant les données des capteurs, les alarmes SCADA et l'état des équipements aux processus de gestion des actifs et bon de travail , Énergie renouvelable peuvent détecter les problèmes plus tôt, réduire le bruit des alertes et intervenir avant que de petits problèmes n'affectent la production, la capacité ou la disponibilité du site.
Dans cet article, vous découvrirez comment utiliser la maintenance prédictive pour protéger Énergie renouvelable : de quoi s'agit-il, pourquoi est-ce si important aujourd'hui, quels actifs surveiller et comment exploiter les données de l'IoT que vous collectez déjà pour optimiser vos interventions de maintenance.
Qu'est-ce que la maintenance prédictive?
La maintenance prédictive s'appuie sur les données des capteurs IoT, les équipements connectés et les tendances opérationnelles pour aider les équipes de maintenance à identifier les problèmes liés aux actifs avant que ceux-ci ne tombent en panne.
Dans le secteur Énergie renouvelable, la maintenance prédictive peut s'appuyer sur des données provenant :
Systèmes SCADA
Capteurs de température
Capteurs de vibrations
Mesures de tension et de courant
Données relatives à la puissance de sortie
Données relatives à l'état de charge
Systèmes de gestion des batteries
Données météorologiques
Compteurs d'exécution
Codes d'erreur
Historique des alarmes
Résultats de l'inspection
bon de travail
Ces données n'ont d'intérêt que si elles modifient les actions de votre équipe. Elles doivent vous indiquer ce qu'il faut inspecter, ce qu'il faut réparer et ce qui peut attendre. La maintenance prédictive est particulièrement efficace lorsque les données de l'IoT sont reliées à un gestion des actifs d'entreprise (EAM) . Cela permet aux équipes de passer de la surveillance à l'action.
Pourquoi la maintenance prédictive est-elle essentielle dans le secteur Énergie renouvelable?
Énergie renouvelable Les opérateurs ont désormais besoin d’une maintenance prédictive, car leurs portefeuilles s’étoffent, leurs actifs vieillissent et leurs équipes de maintenance doivent garantir la disponibilité des installations avec des ressources limitées.
La capacité mondiale en électricité renouvelable devrait être multipliée par 2,7 d’ici 2030, le solaire photovoltaïque et l’éolien représentant 95 % de cette croissance[1]. À mesure que de nouveaux parcs solaires, sites de stockage d’énergie par batterie (BESS), sous-stations, transformateurs et installations raccordées au réseau sont mis en service, les opérateurs ont besoin de processus de maintenance capables de s’adapter à cette expansion.
Énergie renouvelable posent trois défis majeurs en matière de surveillance :
Ils sont répartis : les actifs peuvent être répartis entre des parcs solaires, des sites de batteries, des parcs éoliens et des sous-stations.
Ils génèrent un volume important de données : les systèmes SCADA et les capteurs peuvent produire des milliers de signaux.
Ils ont une incidence sur le chiffre d'affaires : temps d'arrêt la production, la disponibilité et l'exécution des contrats.
Une approche manuelle n'est pas adaptée à la montée en puissance lorsque les équipes sont chargées de :
Plusieurs sites
Lieux isolés
Un grand nombre d'alarmes
Objectifs de production et de disponibilité
Exigences en matière de sécurité et de conformité
Dans de nombreuses installations renouvelables, les données IoT existent déjà. Le problème est que ces données sont souvent stockées dans des systèmes SCADA, des tableurs, des portails des équipementiers ou des tableaux de bord de surveillance, sans lien direct avec les interventions de maintenance. Ce décalage peut nuire à la fois à la fiabilité et aux performances financières.
Un dysfonctionnement récurrent de l'onduleur peut entraîner une baisse de la production avant même qu'une équipe ne se penche sur le problème. Une anomalie au niveau de la batterie peut réduire la capacité disponible ou soulever des problèmes de sécurité. Un avertissement concernant un transformateur peut signaler un problème coûteux qui doit être traité avant qu'il n'affecte une partie plus importante du site.
La maintenance prédictive, qui s'appuie sur les données de l'IoT, permet aux équipes d'intervenir plus rapidement et en disposant d'un meilleur contexte.
En quoi la maintenance prédictive améliore-t-elle la gestion Énergie renouvelable ?
La maintenance prédictive améliore la gestion Énergie renouvelable en reliant les données de l'IoT relatives à l'état des actifs à la planification de la maintenance, aux ordres de travail, à l'historique et au suivi des coûts.
La gestion traditionnelle des actifs repose souvent sur un entretien programmé et des réparations réactives. Ces méthodes ont certes encore leur place, mais les actifs renouvelables nécessitent une approche plus globale. Les équipes de maintenance doivent savoir quels actifs présentent des signes précurseurs de risque, quelles alertes sont importantes et quels travaux doivent être traités en priorité.
Une bonne gestion des actifs repose sur des informations précises concernant ces derniers. La maintenance prédictive vient compléter ce tableau en fournissant des données en temps réel sur leur état.
Quels équipements liés aux énergies renouvelables les équipes de maintenance doivent-elles surveiller ?
Énergie renouvelable devraient surveiller les actifs qui ont le plus d'impact sur la production, la sécurité, la fiabilité et les coûts de réparation.
La liste exacte dépend de la composition du portefeuille, mais voici quelques exemples courants :
Tous les signaux ne nécessitent pas la création d'un bon de travail. L'intérêt réside dans le fait de déterminer quels signaux sont importants, à quel moment ils le sont, et quelle action doit en découler.
Comment la maintenance prédictive permet-elle de passer de la surveillance à l'action ?
La maintenance prédictive basée sur l'IoT transforme la surveillance en actions de maintenance en associant les signaux émis par les équipements à des règles, des seuils, des flux de travail et des ordres de travail.
Voici à quoi ressemble concrètement ce processus :
Collecte des données sur les actifs : les capteurs, les systèmes SCADA et les équipements connectés transmettent des données d'exploitation.
Mise en correspondance des signaux avec les actifs : chaque appareil, point de données ou alarme est associé à la fiche d'actif correspondante.
Définir des règles et des seuils : les équipes déterminent les conditions qui nécessitent une attention particulière, telles qu’une température élevée, des codes d’erreur récurrents, des vibrations anormales ou une baisse de rendement.
Filtrer les alertes intempestives : les fenêtres de suppression, les niveaux de gravité et la déduplication permettent d'éviter que les équipes ne soient submergées par des alertes répétitives.
Créer des ordres de travail lorsque cela est nécessaire : lorsqu'une condition correspond à la règle définie, le gestion des actifs d'entreprise (EAM) peut générer un bon de travail le contexte de l'actif, les instructions, la priorité et le schéma d'intervention.
Suivi de l'historique complet de la maintenance : la fiche d'actif répertorie l'état, bon de travail, l'intervention, la réparation, le coût et le résultat.
C'est justement ce lien qui fait défaut à de nombreuses installations d'énergie renouvelable. La surveillance permet de voir ce qui se passe. La gestion des actifs garantit que quelqu'un en tire les conclusions qui s'imposent.
Il vaut souvent mieux commencer modestement plutôt que d’essayer de connecter tous les signaux d’un seul coup. Concentrez-vous sur un petit nombre d’équipements à forte valeur ajoutée (onduleurs, transformateurs, armoires de batteries, turbines ou postes de transformation) et sur des actions de maintenance bien définies. Un projet pilote ciblé permet de démontrer la valeur ajoutée, de renforcer la confiance en interne et de créer un modèle reproductible pour d’autres sites.
Pourquoi le bruit des alertes constitue-t-il un problème majeur ?
Le « bruit des alertes » constitue un problème majeur, car Énergie renouvelable peuvent générer un nombre trop important d'alertes pour que les équipes puissent les examiner manuellement.
Un grand site dédié aux énergies renouvelables peut générer des milliers de points de données. Certaines alarmes sont urgentes. D’autres sont récurrentes, temporaires, présentent un faible risque ou sont dues à des problèmes de communication. Lorsque toutes les alertes semblent importantes, les équipes risquent de passer à côté des signaux qui nécessitent une intervention.
Le système d'alerte en matière de lutte contre les inondations utilise les moyens suivants :
Niveaux de gravité
Fenêtres de suppression
Déduplication
Hystérésis
Importance stratégique des actifs
Seuils spécifiques au site
Réglage des règles
Voies d'escalade
Bien utilisé, ce système réduit le bruit sans pour autant étouffer les alarmes importantes.
En quoi la maintenance prédictive modifie-t-elle la planification de la maintenance ?
La maintenance prédictive ne rend pas superflue préventive . Elle aide les équipes à déterminer à quel moment les interventions programmées doivent être adaptées en fonction de l'état réel des équipements. Par exemple :
Un onduleur solaire présentant des défauts de température récurrents peut nécessiter une inspection avant la prochaine visite prévue.
Une éolienne présentant une tendance à l'augmentation des vibrations peut nécessiter une analyse plus approfondie avant qu'un composant majeur ne soit endommagé.
Une armoire de batteries présentant des anomalies thermiques répétées peut nécessiter une vérification immédiate.
Un transformateur présentant des valeurs anormales peut nécessiter une inspection avant que cela n'ait des répercussions sur l'ensemble du site.
Cette approche aide les équipes de maintenance à passer d'un calendrier fixe à des décisions fondées sur les risques.
Quel est le lien entre gestion des actifs d'entreprise (EAM), l'IoT et l'ERP ?
gestion des actifs d'entreprise (EAM), l'IoT et l'ERP fonctionnent de concert en établissant un lien entre l'état des actifs, l'exécution de la maintenance et l'impact sur l'activité.
Dans le secteur Énergie renouvelable, un signal issu de l'Internet des objets (IoT) trouve souvent son origine dans un problème opérationnel. Il prend davantage de valeur lorsqu'il est associé à des données de maintenance et de coûts.
Cette information est importante, car les équipes de maintenance ne doivent pas seulement savoir qu'un incident s'est produit. Elles doivent savoir quelles interventions ont été effectuées, quelles pièces ont été utilisées, combien de temps l'équipement a été hors service et quel a été le coût de ce problème.
Le risque à éviter est de considérer la surveillance de l'IoT comme un tableau de bord distinct, sans aucun lien avec la mise en œuvre de la maintenance. Un tableau de bord peut signaler un problème, mais il ne garantit pas qu'une action sera entreprise. Les équipes ont toujours besoin d'un processus clair en matière de responsabilité, de priorisation, d'intervention, de réparation et de suivi.
Quel est le rôle de TAG Mobi IoT ?
TAG Mobi IoT aide les opérateurs du secteur des énergies renouvelables à transformer les signaux émis par leurs installations en actions de maintenance automatisées.
Il relie les données issues de l'IoT, du SCADA et des capteurs aux fiches d'actifs et bon de travail dans TAG Mobi, gestion des actifs d'entreprise (EAM), intégrée à Microsoft Dynamics 365 Business Central. Cela permet aux équipes de détecter les problèmes plus tôt, de réduire le nombre d'alertes superflues et de gérer la maintenance à partir du même système que celui utilisé pour l'historique des actifs, les pièces, la main-d'œuvre et le reporting.
TAG Mobi IoT accompagne Énergie renouvelable en leur proposant :
Signaux vers les ordres de travail : convertirl'état des équipements en interventions de maintenance automatisées lorsque des règles ou des seuils sont atteints.
Intégration rapide et mise en correspondance des appareils et des actifs :associez les appareils, les points de données et les actifs à l'aide d'outils de mise en correspondance, d'importations et de modèles.
Gestion des alertes de crue : réduireles alertes redondantes et hiérarchiser les signaux nécessitant une attention particulière.
Détection prédictive et détection des anomalies configurables : utilisezdes compteurs, des tendances, des règles de déviation et des workflows basés sur l'IA lorsque cela s'avère nécessaire.
Gouvernance multisite et tableaux de bord : surveillezl'état des actifs, les anomalies et les activités de maintenance sur l'ensemble des sites.
Pour les opérateurs du secteur des énergies renouvelables, l'intérêt est d'ordre pratique. Les équipes peuvent passer plus rapidement de la constatation « quelque chose a changé » à la décision « quelqu'un est chargé d'y remédier ».
Mettre la maintenance prédictive en pratique
La plupart des sites d'énergie renouvelable disposent déjà des données, mais il leur manque le lien entre la lecture d'un capteur IoT et l'intervention d'un technicien de maintenance pour résoudre le problème.
Cette lacune vous coûte cher. Une panne récurrente d’onduleur fait baisser la production pendant des semaines avant que quelqu’un n’ouvre un ticket. Une armoire de batteries surchauffe et personne ne s’en rend compte jusqu’à ce que la capacité diminue. La maintenance prédictive boucle la boucle. Elle analyse l’état des équipements, identifie les points critiques et attribue la tâche appropriée au bon technicien avant qu’un petit dysfonctionnement ne se transforme en panne.
Ce dont vous avez besoin, c'est que vos signaux IoT et SCADA existants soient associés aux ordres de travail, à l'historique des actifs et aux coûts, et non pas à davantage de tableaux de bord.
C'est précisément ce que faitTAG Mobi. Il transforme les signaux provenant des équipements en actions de maintenance au sein de Microsoft Dynamics 365 Business Central, ce qui permet de regrouper la surveillance, la maintenance prédictive et bon de travail au sein d'un seul et même système.
Découvrez-le avec votre propre parc.Réservez une démonstrationet voyez comment TAG Mobi transforme un signal provenant d'un équipement réel en bon de travail.
FAQ
Quelle est la différence entre la maintenance préventive la maintenance prédictive ?
préventive est planifiée en fonction du temps, de l'utilisation ou d'intervalles standard. La maintenance prédictive s'appuie sur les données relatives à l'état des équipements pour déterminer quand une intervention est nécessaire, avant même qu'une panne ne survienne.
Les données de l'IoT peuvent-elles générer automatiquement des ordres de travail ?
Oui. Les données de l'IoT peuvent générer automatiquement des ordres de travail lorsque des règles, des seuils ou des flux de travail basés sur l'IA indiquent qu'une intervention est nécessaire. Cela permet de réduire les tâches de suivi manuelles et d'améliorer les délais de réponse.
Quels sont les actifs renouvelables qui tirent le plus grand bénéfice de la maintenance prédictive ?
Les éoliennes, les onduleurs solaires, les systèmes de stockage d'énergie par batterie, les transformateurs, les sous-stations et les suiveurs solaires peuvent tous bénéficier de la maintenance prédictive. Le meilleur point de départ est généralement le groupe d'actifs présentant temps d'arrêt le plus important en temps d'arrêt ou de coûts de réparation.
[1] Source : www.iea.org
