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Wavely veille sur les machines tournantes

Avec l’automatisation, la maintenance prédictive devient une préoccupation croissante au sein des entreprises. Estimé par le cabinet Markets & Markets à 3 milliards de dollars (2,6 milliards d’euros) en 2019, ce marché devrait atteindre les 10,7 milliards de dollars (9,4 milliards d’euros) en 2024. En retour, l’intégration de ces solutions pourrait générer d’ici à 2025 une économie de 630 milliards de dollars (556 milliards d’euros), selon le cabinet McKinsey. Dès 2015, ce dernier identifiait une réduction de 10 à 40 % des coûts de maintenance, une diminution de moitié du nombre de pannes et l’allongement de la durée de vie des équipements, qui abaisse de 3 à 5 % l’investissement.

Un auto-apprentissage sur mesure

Les capteurs et logiciels d’analyse se situent au cœur de cette transformation. L’entreprise Wavely, experte dans l’analyse acoustique et vibratoire, en a fait sa spécialité. La start-up française a mis au point Wavely Predict, un capteur de 250 grammes conçu pour surveiller la santé des machines tournantes comme les pompes, ventilateurs, moteurs, compresseurs, turbines… Ce dispositif de petite taille (80 x 68 x 59 mm) utilise l’intelligence artificielle pour traiter, en temps réel, l’ensemble des données vibratoires, acoustiques, électromagnétiques et de température. "Un ventilateur qui vibre à cause d’un amoncellement de poussière, un roulement qui grince par manque de lubrification sont autant de signes annonciateurs d’une panne", prévient Marion Aubert, la cofondatrice de la jeune pousse. "Nous avons développé un algorithme capable d’objectiver les dérives dans le fonctionnement de la machine."

À la différence de concurrents qui se réfèrent aux normes ISO ou à celles d’un constructeur, Wavely définit ses propres règles de précision à partir de ses bases de données, partiellement issues du Cetim. Wavely Predict débute avec une phase d’auto-apprentissage d’une durée de dix jours environ. Une étape qui permet au capteur "d’écouter" le fonctionnement normal de la machine et d’"identifier" les différents régimes moteur. Il est alors prêt à détecter les anomalies. Ces dernières sont notifiées sur le smartphone de l’opérateur via une application dédiée. Le technicien peut se contenter d’une alerte, accéder à l’ensemble des indicateurs historiques de type niveau global accélération (NGA) et niveau global vibration (NGV), ou télécharger des données brutes, comme le spectre. Celles-ci permettront à l’expert de mener ses analyses sur les signaux. Créé en 2017, Wavely compte 20 salariés et a réalisé 476 000 euros de chiffre d’affaires en 2019.

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