Conception et validation expérimentale d'une plateforme de maintenance prédictive des bateaux de pêche par l'intégration des méthodologies issues de l'industrie 4.0

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RPF Ltée, est une entreprise qui offre un ensemble de services variés et de qualité allant de la construction en électricité jusqu'au contrôle industriel et ceci à travers ses filiales réparties dans plusieurs régions du Québec. RPF s'occupe de l'installation et de la maintenance d'équipements électriques notamment pour l'industrie lourde et commerciale. La filiale de RPF située à Sept-Îles s'occupe de la maintenance corrective des équipements maritimes notamment les bateaux de pêche. Pour donner à ses activités un nouvel élan, l'entreprise a décidé de passer d'une maintenance corrective où l'intervention s'effectue toujours après l'arrivée des pannes, à une maintenance prédictive basée sur un suivi continu des conditions d'opération des équipements maritimes afin de contrôler leurs performances et prévoir les pannes dans le futur. C'est dans ce contexte que RPF Ltée s'associe à l'institut technologique de maintenance industrielle (ITMI), centre collégial de transfert de technologie (CCTT) du Cégep de Sept-Îles (CSÎ). RPF souhaite ainsi bénéficier de l'expertise de l'ITMI dans le développement des outils de maintien d'actifs typiquement utilisés dans la maintenance prédictive. L'entreprise veut également s'appuyer sur l'expertise du centre dans l'analyse critique des composantes des systèmes, la conception et déploiement des objets connectés dans des milieux isolés et contraints. La collaboration qui s'étalera sur 3 ans vise ainsi à développer une plateforme intelligente de gestion des actifs et d'aide à la décision basée sur des méthodologies issues de l'industrie 4.0 et permettre une gestion optimale de la maintenance et un suivi en temps réel des performances des bateaux de pêche.Pour ce faire, le projet comprend cinq grandes étapes : (1) Caractérisation du système et conception des objets connectés; (2) Choix du protocole optimal de la communication en milieu isolé;(3)Développement d'un système de détection et prédiction des défaillances;(4)Développement d'une plateforme web et mobile de supervision et suivi de performances;(5) Validation expérimentale des outils développés et étude de la faisabilité d'application de la plateforme pour le maintien d'actifs d'autres équipements.