Les fuites constituent une source importante de gaspillage d’énergie dans les systèmes d’air comprimé. L’utilisation de caméra acoustique « est une méthode de maintenance prédictive fiable, rapide et facile à utiliser pour détecter les fuites d’air cachées dans l’usine », affirme une entreprise pharmaceutique internationale, qui l’expérimente.
Les fuites d’air sont monnaie courante dans les environnements industriels. Selon des études sur les fuites dans les systèmes d’air comprimé, le taux de fuite moyen est d’environ 25%, mais certaines installations perdent jusqu’à 80% de leur air comprimé à cause des fuites. Plus tard ces fuites sont détectées, plus elles sont couteuses : sur fonctionnement des compresseurs, usure, arrêts imprévus de production, et même des risques potentiels pour la sécurité.
Les endroits particulièrement exposés aux fuites d’air dans les usines et les installations de fabrication sont les tuyaux, les vannes et plus spécialement dans les endroits peu accessibles entre les équipements, où elles sont généralement invisibles à l’œil nu et ne peuvent être détectées qu’à l’aide d’un matériel spécialisé.
En utilisant une caméra acoustique dans le cadre de son programme de maintenance prédictive, l’entreprise pharmaceutique a pu prévenir les problèmes de sécurité potentiels et assurer la continuité opérationnelle en détectant les fuites d’air et de gaz dans l’usine. Outre les avantages évidents en termes d’économies de temps, de coûts et d’énergie, l’entreprise a été agréablement surprise par la facilité avec laquelle l’appareil a été intégré dans le cycle de maintenance, en ne nécessitant qu’une formation minimale.
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Les avantages d’une caméra acoustique pour la détection des fuites d’air
- Economise du temps, de l’énergie et des coûts et réduit l’empreinte carbone en localisant de façon précoce les fuites d’air comprimé cachées.
- Garantit la continuité opérationnelle grâce à la détection rapide des fuites d’air et de gaz.
- Scanne rapidement de vastes zones et localise avec précision les problèmes critiques, même dans des environnements industriels bruyants.
- Ne nécessite qu’une formation minimale et est facile à intégrer dans le cycle de maintenance.
- Fournit des résultats en temps réel et des données exploitables pour les plans de maintenance et de réparation grâce à des analyses basées sur l’apprentissage automatique.
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