Wavely, startup spécialisée dans l’analyse sonore des équipements industriels, a mis au point Wavely Predict, un capteur équipé d’une intelligence embarquée pour surveiller la santé des machines et traiter en temps réel l’ensemble des données vibratoires, acoustiques, electromagnétiques, et de température. A la clé : la réduction des coûts de maintenance, l’élimination des pannes, l’optimisation de la consommation d’énergie et une réduction de plus de 20% des temps d’arrêt non planifiés.
Chaque année, le surcoût lié aux opérations de maintenance non planifiées est estimé à 630 Mds€ dans le monde de l’industrie. La maintenance prédictive, parce qu’elle permet d’optimiser les coûts et d’éviter les arrêts de production, apparaît donc comme un enjeu majeur de l’industrie 4.0.
Les utilisateurs de machines tournantes – pompes, ventilateurs, moteurs, compresseurs, turbines… – le savent. Une panne est souvent précédée de signaux faibles. Leur détection, en temps réel, est un véritable enjeu pour éviter l’arrêt de l’équipement. Et plus encore leur détection anticipée et automatisée.
C’est l’objectif de Wavely en développant Wavely Predict, le premier capteur intelligent qui s’appuie sur des algorithmes novateurs pour déceler toute anomalie annonciatrice d’une panne. Ce capteur, utilisant du machine learning, fait passer la maintenance industrielle de l’ère de la prévision à celle de la prédiction.
Pour atteindre une surveillance complète des machines, Wavely Predict est la première solution qui combine le suivi de 4 types de signaux:
Les capteurs fournissent également des informations sur la productivité des machines et leur fréquence d’utilisation afin d’organiser au mieux l’activité du site ou de l’équipement.
Simples à installer, autonomes en énergie jusqu’à 4 ans, connectés par un réseau sans fil et ne nécessitant aucune maintenance, les capteurs Wavely Predict peuvent être utilisés par tous, sans formation spécifique ni connaissance en analyse vibratoire et acoustique.
Une application mobile permet aux techniciens, opérateurs ou prestataires de service externes de consulter l’état des machines à tout moment, sur site ou à distance via l’application mobile. Le suivi est donc possible même sur les machines éloignées, dangereuses ou difficiles d‘accès.
Enfin, les experts peuvent également récupérer l’ensemble des données brutes pour mener leur propre analyse sur les signaux.
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