Nord Drivesystems conçoit des systèmes d’entraînement dont les données de fonctionnement sont enregistrées périodiquement ou en permanence, afin d’optimiser la sécurité et l’efficacité des machines et des usines. Le fabricant allemand propose à présent d’utiliser cette surveillance de l’état des entraînements pour la mise en place d’une maintenance prédictive. Il s’agit non seulement d’améliorer la disponibilité des machines mais aussi de réaliser des économies au niveau des interventions et des produits utilisés, tout en prolongeant la durée de vie des équipements.
Dans cette approche basée sur les entraînements de Nord, des algorithmes intelligents intégrés aux automates effectuent un prétraitement des données provenant de la surveillance d’état et transfèrent les informations qui en résultent au système de maintenance prédictive. Le moment optimal pour remplacer l’huile peut par exemple être déterminé en prenant la température comme critère, sans pour autant nécessiter de capteur physique. Cette estimation s’appuie sur le rapport connu entre le vieillissement de l’huile dans les réducteurs en fonction de sa température et sur les informations d’état issues des réducteurs. La maintenance repose sur des capteurs virtuels.
Notons d’une part que les opérateurs peuvent accéder aux données traitées depuis n'importe quelle interface courante. Ils disposent d’autre part de trois niveaux de configuration de l’automate, allant de la simple surveillance de l’entraînement jusqu’au contrôle complet de l’application en fonction des informations d’état prétraitées.
