Utiliser le moteur en tant que source pour surveiller l'état d'une machine : tel est l'objectif de maxon MIND. Ce système s'appuie sur l'apprentissage automatique, le savoir-faire physique et une architecture ouverte. Explications avec l'expert maxon de cette technologie.

Claude Jaquemet est prêt à répondre à toutes vos questions sur maxon MIND (Source : maxon).

Par Claude Jaquemet, responsable MIND chez maxon

Dans le domaine des entraînements industriels, le moteur est depuis longtemps beaucoup plus qu'un simple actionneur. Il fournit de précieuses informations sur l'état de l'ensemble du système, à condition de savoir comment interpréter correctement ces données. C'est précisément là que maxon intervient avec sa nouvelle solution maxon MIND (Motion INsights and Diagnostics). Le système utilise les signaux du moteur pour tiArer des conclusions sur l'état du système et de son environnement. Le moteur devient ainsi le meilleur capteur de la machine.

maxon MIND a été développé pour porter le « Condition Monitoring » et la « Predictive Maintenance » à un niveau supérieur. La solution analyse les données lues par le contrôleur pendant le fonctionnement de la machine et identifie à partir de ces données des indications d’usure ou de futur dysfonctionnement. Il ne s'agit pas seulement de surveiller le moteur lui-même, mais l'ensemble du système.

Les possibilités d'utilisation sont multiples. maxon MIND est particulièrement adapté pour minimiser les temps d’arrêt en réalisant des mesures pendant le fonctionnement de la machine. maxon MIND détecte également les problèmes qui restent cachés dans les tests classiques.

Même dans les lignes de production comportant plusieurs machines en série, maxon MIND peut aider à identifier les moindres écarts avant qu'ils n'aient des répercussions sur les processus en aval. En outre, le système offre une valeur ajoutée dans l'utilisation du service après-vente pour les applications où l'état réel de l'appareil est décisif pour la planification de la maintenance.

Une IA expliquée et optimisée

Sur le plan technologique, maxon MIND repose sur une intelligence artificielle explicable. Cela permet de garantir que tous les diagnostics et prédictions soient compréhensibles. Ce point est particulièrement important pour les applications critiques en termes de sécurité et fortement réglementées. Le modèle d'apprentissage automatique développé par maxon nécessite en outre peu de données et peut être exploité sur du matériel simple. L'avantage : une intégration peu invasive dans l'application et un faible investissement en temps pour l'apprentissage du modèle. De plus, le modèle ne nécessite pas d'infrastructure GPU, ce qui constitue un avantage en termes de coûts pour les nouveaux développements. Les retrofits dans les applications existantes sont également possibles.

Le traitement des données suit un processus clairement structuré. Tout d'abord, les données brutes sont saisies pendant le fonctionnement de la machine. Elles sont prétraitées avant d'être transmises au modèle d'apprentissage automatique. Là, le modèle vérifie les données et analyse tout écart par rapport à un état de fonctionnement sain. Le résultat est ensuite visualisé sur le front-end. Glassbox au lieu de blackbox : chaque étape de traitement est traçable.

Dans le système maxon MIND, le moteur est utilisé comme une source de contrôle de l'état de la machine (Source : maxon).

Haute qualité de prévision

Une caractéristique essentielle de maxon MIND est l'intégration du savoir-faire spécifique au domaine dans le modèle. Les relations physiques d'un système mécatronique sont directement intégrées dans la modélisation. Cela permet d'obtenir une qualité de prévision élevée tout en réduisant les besoins en données.

Le système apprend en outre de l'application réelle : lors de la mise en service de la machine, un état dit « initial » est saisi, qui décrit le moteur dans le contexte de son environnement. En cours de fonctionnement, de nouvelles données sont ensuite régulièrement injectées et comparées au modèle. Selon l'application, cela se fait toutes les heures, tous les jours ou simplement selon les besoins.

La qualité des données joue un rôle central. Pour obtenir des résultats valables, les signaux enregistrés doivent être suffisamment représentatifs de l'état de fonctionnement de la machine. C'est pourquoi maxon travaille en étroite collaboration avec ses clients pour définir des cycles de mesure appropriés. Ceux-ci peuvent par exemple comprendre des séquences de mouvements standardisées qui reproduisent des situations de charge typiques. On obtient ainsi un modèle robuste et adapté à l'application du client.

Une plateforme ouverte

Le traitement des données joue également un rôle important chez maxon MIND. Par défaut, le traitement des données s'effectue dans le cloud. Les clients peuvent consulter et télécharger leurs données. Aucune information personnelle n'est requise, toutes les données peuvent être rendues anonymes par le client.

La plateforme est conçue de manière ouverte. Les clients peuvent accéder à leurs données via une interface utilisateur ou les intégrer dans leur environnement système via une API. La solution est peu invasive : les moteurs, l'électronique et les commandes existants restent inchangés. La seule condition est l'installation d'un progiciel sur le contrôleur maître, qui collecte et transmet les données à la plateforme. Si la machine est déjà connectée à Internet et si le contrôleur dispose de la capacité d'acquisition de données, le système peut être mis en service en quelques jours.

Dans l'environnement du marché, maxon MIND se positionne comme une solution hautement spécialisée pour les applications exigeantes. maxon adopte une approche focalisée qui analyse en profondeur les caractéristiques physiques du système d'entraînement. Cette combinaison de focalisation technique, de robustesse industrielle et d'architecture ouverte fait de maxon MIND une solution qui ne se contente pas de collecter des données, mais qui fournit un véritable gain de connaissances.

Avec MIND, maxon lance sur le marché une solution techniquement fondée qui transforme le moteur en capteur intelligent. La combinaison de l'apprentissage automatique, du savoir-faire physique et de l'architecture système ouverte fait du système un outil d'avenir pour les applications industrielles. Le moteur devient ainsi non seulement un entraînement, mais aussi un élément central de la surveillance de l'état du système et donc la clé pour plus d'efficacité, de sécurité et de disponibilité dans l'industrie 4.0.

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