Comment les données SCADA soutiennent la surveillance de l’état des équipements et la maintenance prédictive
Découvrez comment les équipes de maintenance et de fiabilité peuvent utiliser les données SCADA pour détecter les conditions anormales des équipements, soutenir la maintenance prédictive et transformer les signaux opérationnels en inspections et en ordres de travail grâce aux processus de gestion des actifs d’entreprise (EAM).
Ce que vous apprendrez dans cet article :
Ce que sont les données SCADA et quels types de données SCADA sont utiles à la maintenance et à la fiabilité
Comment l’analyse des données SCADA soutient la surveillance de l’état des équipements et permet d’identifier les conditions de fonctionnement anormales
Comment les données SCADA sont utilisées pour la maintenance prédictive, les alertes de maintenance, les inspections et les ordres de travail
Comment intégrer les données SCADA à un logiciel de gestion des actifs d’entreprise (EAM) afin de relier les signaux des équipements aux processus de maintenance et de fiabilité
Les systèmes de contrôle de supervision et d’acquisition de données (SCADA) recueillent et traitent les données opérationnelles utilisées pour surveiller et contrôler les équipements industriels. Pour les équipes de maintenance, ces données peuvent fournir des indicateurs précoces de l’évolution de l’état des équipements. Toutefois, la collecte de données SCADA à elle seule n’améliore pas la fiabilité. Les signaux doivent être analysés, interprétés et reliés aux processus de maintenance.
Cet article explique quelles données SCADA peuvent être utiles à la maintenance, comment elles soutiennent la surveillance de l’état des équipements et la maintenance prédictive, et comment l’intégration des données SCADA à un système EAM peut transformer des conditions anormales en interventions de maintenance concrètes.
Que sont les données SCADA et quels types de signaux sont importants pour la maintenance?
Les données SCADA sont des données opérationnelles recueillies à partir de capteurs, de contrôleurs et de l’état des équipements, et utilisées pour superviser les processus et les actifs industriels. Pour les équipes de maintenance, les signaux les plus utiles sont ceux qui peuvent indiquer des changements mécaniques, thermiques, électriques ou opérationnels.
Les données SCADA couramment utilisées pour la maintenance comprennent :
Température : la température des roulements, des moteurs ou des transformateurs peut indiquer une surchauffe ou des conditions de fonctionnement anormales.
Vibrations : lorsqu’une surveillance des vibrations est disponible, les variations observées peuvent aider à détecter des défaillances de roulements, un déséquilibre ou un désalignement.
Pression et débit : utiles pour détecter les obstructions, la cavitation, les fuites et d’autres anomalies de procédé.
Courant et tension : peuvent révéler des anomalies électriques dans les moteurs, les onduleurs et d’autres équipements électriques.
Puissance de sortie et énergie : permettent d’identifier les pertes de performance, les réductions de puissance et les variations de rendement.
Données relatives aux alarmes et à l'état du système : les déclenchements, les défauts, les réductions de puissance et les états d’urgence fournissent un contexte utile aux analyses de maintenance.
Heures de fonctionnement, état de fonctionnement, vitesse de rotation et charge : fournissent un contexte opérationnel qui aide les équipes à interpréter les autres signaux liés à l’état des équipements.
Quels signaux SCADA les équipes doivent-elles privilégier ?
Toutes les données SCADA disponibles ne sont pas forcément utiles pour la maintenance. Les équipes doivent donner la priorité aux signaux qui :
Lié à des modes de défaillance connus, sur la base de l’AMDE, de l’historique des équipements ou d’incidents antérieurs.
Suffisamment fiable pour détecter une détérioration, compte tenu de la fréquence d’échantillonnage, du bruit et de la qualité des données.
Exploitables, c’est-à-dire qu’une condition anormale peut donner lieu à une inspection, à un réglage, à une réparation ou à une autre intervention de maintenance clairement définie.
Une approche pratique consiste à associer, pour chaque équipement, les modes de défaillance connus, les signaux susceptibles de les indiquer et les actions de maintenance à entreprendre. Les équipes peuvent commencer par les signaux les plus pertinents, puis étendre la surveillance à mesure qu’elles déterminent quels indicateurs fournissent des alertes utiles.
Comment l’analyse des données SCADA permet-elle de détecter les tendances et les conditions de fonctionnement anormales?
L’analyse des données SCADA permet de transformer les données opérationnelles brutes en indicateurs d’état sur lesquels les équipes de maintenance peuvent s’appuyer. Plutôt que de réagir à chaque mesure prise isolément, les équipes peuvent repérer les tendances, les écarts par rapport au comportement normal et les combinaisons de signaux indiquant une détérioration de l’état des actifs.
Parmi les approches courantes, on peut citer :
Analyse des tendances : suivre l’évolution de la température, des vibrations, de la puissance de sortie, de la pression ou d’autres mesures au fil du temps.
Comparaison à une référence : comparer les performances actuelles au comportement normal de fonctionnement dans des conditions de charge ou d’environnement similaires.
Suivi du taux de variation : détecter les équipements dont l’état se détériore plus rapidement que prévu.
Détection d'anomalies : identifier des combinaisons ou des tendances inhabituelles dans plusieurs signaux.
Analyse des fréquences : lorsque des données de surveillance de l’état à haute fréquence sont disponibles, analyser les signatures vibratoires ou électriques afin d’identifier des schémas de défaillance connus.
Exemple : une éolienne peut présenter une augmentation progressive de la température d’un composant alors qu’elle fonctionne dans des conditions de charge similaires. Plutôt que d’attendre qu’un seuil d’alarme fixe soit dépassé, l’analyse des données peut détecter cet écart par rapport au comportement normal et signaler l’actif pour inspection.
Comment les seuils, les alarmes et les règles conditionnelles génèrent-ils des alertes de maintenance ou des ordres de travail?
Les seuils et les règles conditionnelles évaluent les données SCADA par rapport à des critères définis. Lorsque ces critères sont remplis, l’événement qui en résulte peut servir à générer une alerte de maintenance, une inspection ou un ordre de travail dans le système EAM.
Parmi les méthodes d'alerte courantes, on peut citer :
Seuils statiques : limites fixes, par exemple une température de roulement supérieure à une valeur définie.
Seuils dynamiques : limites ajustées en fonction des conditions de fonctionnement, comme la température ambiante ou la charge de l’équipement.
Seuils de taux de variation : alertes basées sur la rapidité avec laquelle un état s'aggrave.
Règles composites : plusieurs conditions évaluées conjointement, par exemple des vibrations élevées associées à une faible pression d’huile.
Voici un exemple de processus de maintenance :
Détection : les données SCADA ou les analyses identifient une situation anormale.
Triage : des règles permettent de déterminer le niveau de gravité et l'intervention de maintenance recommandée.
Inspection : une inspection est créée avec les informations pertinentes sur l’actif et son état.
Mesure à prendre : les problèmes confirmés donnent lieu à des interventions de maintenance corrective.
Boucler le processus : les résultats des inspections et les réparations sont consignés dans le système EAM et utilisés pour améliorer la surveillance future.
Exemple : si la température d’un transformateur demeure supérieure à sa valeur de référence normalisée en fonction de la charge pendant plusieurs heures, le système pourrait déclencher une inspection thermique. Si d’autres indicateurs d’état laissent présager une défaillance plus grave, le problème peut être transmis aux équipes concernées afin de déclencher une intervention de maintenance corrective.
Quelle est la différence entre la surveillance SCADA, la surveillance de l’état des équipements et la maintenance prédictive?
La surveillance SCADA, la surveillance de l’état des équipements, la maintenance prédictive et l’EAM jouent chacune un rôle différent dans le processus de fiabilité.
Comment intégrer les données SCADA à un logiciel EAM?
Les données SCADA peuvent être intégrées à un logiciel de gestion des actifs d’entreprise (EAM) en reliant les indicateurs d’état validés et les événements d’alarme aux actifs et aux processus de maintenance concernés. Plutôt que de transférer chaque mesure brute dans le système EAM, l’objectif est de transmettre aux équipes de maintenance les informations dont elles ont besoin pour prendre et mettre en œuvre leurs décisions.
Un processus pratique d’intégration des données SCADA à l’EAM comprend :
Identifier les balises SCADA pertinentes : déterminer quels signaux correspondent aux modes de défaillance connus des actifs et peuvent soutenir les décisions de maintenance.
Associer les signaux aux actifs : relier les balises SCADA aux identifiants d’actifs, aux emplacements et aux fiches d’équipement correspondants dans le système EAM.
Traiter et analyser les données : utiliser des systèmes d’historisation, des plateformes d’analyse ou des outils de surveillance de l’état des équipements pour identifier les conditions significatives.
Définir les règles de maintenance : déterminer quelles conditions doivent déclencher une alerte, une inspection ou un ordre de travail, ainsi que le niveau de priorité approprié.
Connectez les systèmes : utiliser des interfaces adaptées telles qu’OPC UA, MQTT, des API, des intergiciels ou des intégrations à des systèmes d’historisation pour échanger les informations nécessaires.
Consigner les résultats de la maintenance : enregistrer les inspections, les défaillances constatées, les réparations et l’historique des actifs dans le système EAM afin d’affiner les règles de surveillance au fil du temps.
L’intégration doit également prévoir des contrôles d’accès appropriés, le chiffrement, la traçabilité des activités et des pratiques de sécurité réseau adaptées aux environnements de technologies opérationnelles (OT).
Exemple de flux de travail : des données SCADA d’une éolienne vers l’EAM
Données SCADA : température des composants, vitesse du rotor, puissance de sortie, conditions de vent et état de fonctionnement de l’éolienne.
Analyse : comparer la température et les performances au comportement attendu dans des conditions de fonctionnement similaires.
Règle conditionnelle : une tendance anormale persistante de la température, combinée à des variations inattendues des performances, déclenche une alerte.
Action dans l’EAM : créer une inspection pour l’éolienne concernée en y associant la fiche de l’actif, les données récentes sur son état et l’historique de maintenance.
Résultat : le technicien consigne ses observations et les travaux réalisés dans le système EAM, ce qui enrichit l’historique de l’actif pour les analyses futures.
La même approche peut être appliquée aux onduleurs solaires, aux transformateurs, aux pompes, aux moteurs et à d’autres actifs faisant l’objet d’une surveillance.
Transformez les données SCADA en actions de maintenance grâce à l’EAM
Les données SCADA peuvent fournir des indicateurs précoces de la détérioration des équipements, mais leur valeur dépend de ce qui se passe ensuite. En combinant une mise en correspondance fiable des balises SCADA et des actifs, des règles conditionnelles et des processus EAM, les équipes de maintenance peuvent transformer les signaux opérationnels en inspections, en ordres de travail et en un historique des actifs plus complet.
Lorsque les données SCADA et d’autres données opérationnelles sont reliées à TAG Mobi EAM, les équipes peuvent intégrer les actions de maintenance conditionnelle au même système utilisé pour gérer les actifs, les ordres de travail, les inspections, les pièces, la main-d’œuvre et l’historique de maintenance.
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FAQ
Que sont les données SCADA?
Les données SCADA sont des informations opérationnelles recueillies à partir de capteurs, de contrôleurs et d’appareils de terrain utilisés pour surveiller et contrôler les équipements industriels. Elles peuvent comprendre la température, la pression, les mesures électriques, l’état des équipements, les alarmes, les heures de fonctionnement et les données de performance.
Comment les données SCADA sont-elles utilisées pour la maintenance prédictive?
Les données SCADA peuvent soutenir la maintenance prédictive en fournissant des informations sur l’état et le fonctionnement des équipements. Les outils d’analyse utilisent ces données pour détecter les signes de détérioration et prévoir les besoins de maintenance. En combinant ces signaux à l’historique des actifs, les équipes peuvent intervenir avant qu’une défaillance ne survienne.
Comment le système SCADA soutient-il la surveillance de l’état des équipements?
Le système SCADA soutient la surveillance de l’état des équipements en fournissant des signaux opérationnels qui peuvent être analysés dans le temps et comparés au comportement normal des équipements. Les variations de température, de puissance de sortie, de pression, de mesures électriques ou d’autres indicateurs peuvent aider à détecter des conditions anormales.
Quelles données SCADA peuvent être utilisées pour la maintenance prédictive?
La température, la pression, le courant, la tension, la puissance de sortie, les heures de fonctionnement, l’état des équipements, les alarmes et d’autres signaux liés à l’état peuvent soutenir la maintenance prédictive. Les données les plus utiles dépendent de l’actif, de ses modes de défaillance et de la qualité des signaux disponibles.
Comment intégrer les données SCADA à un logiciel EAM?
Les données SCADA peuvent être intégrées à un logiciel EAM en associant les signaux et les alertes pertinents aux fiches d’actifs correspondantes. Les conditions validées peuvent ensuite déclencher des inspections ou des ordres de travail, tandis que les interventions de maintenance réalisées enrichissent l’historique des actifs pour les futures analyses de fiabilité.
