Maintenance prédictive froid : repérer les dérives avant la panne.

BeeBryte propose une solution capable d’anticiper le plus tôt possible les pannes de la réfrigération.

Pour un équipement frigorifique, une panne présente souvent signaux précurseurs. Dans la plupart des cas, une défaillance s’installe et évolue progressivement. Mais avant qu’une alarme ne se déclenche ou qu’une partie de l’équipement ne cesse de fonctionner correctement, plusieurs indicateurs sont souvent ignorés par manque de visibilité.

Il peut s’agir de plusieurs facteurs : que ce soit à cause d’un retour en température légèrement plus lent après un dégivrage, d’une surchauffe moins stable, d’un compresseur qui sollicite davantage le réseau ou encore d’une vanne de détente qui réagit avec un léger décalage, il y a des centaines de possibilités.

Isolés, cela créé des écarts de performance purement anodins. En revanche, petit à petit, l’équipement s’éloigne de son fonctionnement normal pour s’approcher d’une panne ou casse.

Le soucis est donc que ces signaux passent généralement inaperçus.

Les seuils d’alarme ne sont pas atteints, la production de froid est assurée et, en apparence, tout fonctionne comme prévu. Pourtant, les données disponibles dans la Gestion Technique Centralisée (GTC) permettent déjà de mettre en évidence ces premières dérives. Alors comment les exploiter ?

En exploitant les informations des équipements déjà collectées par la supervision, BeeBryte cherche à identifier les anomalies dès leurs premiers symptômes, bien avant qu’elles ne se transforment en panne. Pour comprendre cette approche, il faut suivre le parcours des données, depuis leur acquisition dans la GTC jusqu’à leur transformation en alertes exploitables par les équipes de maintenance. C’est ce que nous vous proposons dans cet article.

Dans un site, la grande majorité ou l’entièreté des installations frigorifiques sont bien souvent reliées à une Gestion Technique Centralisée, aussi appelée supervision froid. Son rôle est de, justement, superviser les équipements en collectant en continu leurs données de fonctionnement.

Pour un meuble frigorifique par exemple, la GTC enregistre les températures de soufflage et de reprise, la température d’évaporation, la position de la vanne de détente, les cycles de dégivrage…

À l’échelle d’une centrale frigorifique, on retrouve notamment les pressions d’aspiration et de refoulement, la surchauffe, le sous-refroidissement, le temps de fonctionnement des compresseurs ou encore la vitesse des ventilateurs du condenseur.

C’est pour cela qu’une mesure prise seule dit rarement grand-chose, une hausse de température peut tout aussi bien s’expliquer par une ouverture de porte, un réapprovisionnement, un dégivrage ou une anomalie particulière. Ce n’est qu’en replaçant cette mesure dans son contexte et en l’analysant dans la durée, par rapport à son fonctionnement normal sur site, qu’elle devient réellement exploitable.

La manière dont BeeBryte accède aux données dépend avant tout de l’architecture informatique du site. Lorsque la GTC est directement accessible, BeeBryte établit une connexion sécurisée afin de récupérer les informations à distance.

Dans d’autres configurations, notamment lorsque la supervision est isolée du réseau Internet, une passerelle de communication est installée sur site. Celle-ci assure l’interface entre les équipements frigorifiques et l’infrastructure cloud de BeeBryte.

Cette passerelle repose généralement sur deux composants :

• Un micro-ordinateur, chargé de communiquer avec la GTC et de collecter les données ;

• Un routeur industriel, qui sécurise leur transmission vers le cloud.

Selon les contraintes du site, la communication peut s’appuyer sur le réseau Internet existant ou sur une connexion 4G. Une fois collectées, les données transitent via un tunnel VPN sécurisé avant d’être envoyées vers l’infrastructure cloud de BeeBryte.

Il est important de préciser que BeeBryte n’intervient pas sur le pilotage de l’installation (hors option, décidée par le client). Les informations sont exploitées en « lecture seule » : les équipements continuent d’être régulés par leurs automates et leurs stratégies de fonctionnement habituelles.

Comme nous le disions en parlant de la GTC, observer une température ou une pression à un instant donné apporte peu d’informations.

Une installation frigorifique est en permanence soumise à des variations normales : les compresseurs démarrent et s’arrêtent, les dégivrages se succèdent, les vannes modulent leur ouverture, tandis que les besoins en froid évoluent au fil de la journée et des saisons (canicule, hiver rude…).

À cela s’ajoutent les contraintes propres à chaque site :

– Dans un supermarché, les ouvertures de portes, le remplissage des meubles ou l’affluence des clients influencent directement les températures mesurées.

– Dans un entrepôt frigorifique, ce sont plutôt les opérations du quotidien, les chargements ou les mouvements de marchandises, entres autres, qui modifient ponctuellement le comportement des chambres froides.

Autrement dit, une même valeur peut avoir des significations très différentes selon son propre contexte. Avant toute analyse, BeeBryte procède donc à une phase de préparation des données. Les mesures incohérentes, les capteurs bloqués, les pertes de communication ou les valeurs manifestement aberrantes sont tous identifiés afin d’éviter qu’ils ne faussent les résultats. Les données validées sont ensuite analysées dans le temps.

Une température n’est plus seulement une valeur : elle devient une courbe. Cette courbe fait apparaître des tendances et ce sont elles qui permettent de distinguer une fluctuation d’une véritable dérive.

Deux meubles frigorifiques installés dans le même magasin ne se comportent pas forcément de manière identique non plus !

L’un peut être placé près de l’entrée, l’autre dans une zone moins fréquentée. Les horaires de réapprovisionnement peuvent différer, tout comme la charge thermique ou les réglages de fonctionnement.

Chercher à appliquer un comportement « standard » à l’ensemble des équipements aurait donc peu de sens. La méthode BeeBryte commence par l’observation de chaque installation afin de construire ce que l’on peut considérer comme étant son comportement de référence.

Cette phase permet d’apprendre ce qui relève du « normal » pour cet équipement précis.

Prenons le cas d’un meuble réapprovisionné chaque matin entre 6 h et 8 h. Pendant cette plage horaire, une hausse temporaire de la température de reprise est attendue. Si ce phénomène se reproduit quotidiennement dans les mêmes conditions, il fait alors naturellement partie du fonctionnement jugé « normal » de l’installation.

En revanche, si cette hausse devient plus importante, dure plus longtemps ou apparaît en dehors des périodes habituelles, elle peut révéler les premiers signes d’une dégradation. C’est cette comparaison permanente entre le comportement observé et le comportement attendu qui permet de détecter les dérives avant qu’elles ne provoquent une panne.

Une fois le comportement de référence établi, BeeBryte compare en continu les nouvelles données remontées par l’installation avec ce profil. Ce qui intéresse réellement les algorithmes, c’est la manière dont un écart évolue.

Est-il ponctuel ou persistant ? Se reproduit-il régulièrement ? Son ampleur augmente-t-elle avec le temps ? L’écart est-il cohérent avec les autres paramètres de fonctionnement ?

BeeBryte est ainsi capable d’identifier plusieurs familles de dérives, parmi lesquelles on peut trouver :

• Les anomalies de températures ;

• Les variations anormales ;

• Les défauts affectant les cycles de dégivrage ;

• Les instabilités de pression ;

• Les fluctuations inhabituelles de la surchauffe…

L’analyse de BeeBryte se résume donc à comprendre si le comportement global de l’installation commence à s’écarter du fonctionnement qui lui est propre.

La formation de glace dans un équipement de réfrigération (ex: celle d’un évaporateur) n’est pas instantanée.

Elle apparaît progressivement, jusqu’à réduire les échanges thermiques entre la batterie froide et l’air. Les performances diminuent peu à peu : la température de soufflage peut commencer à augmenter par exemple. D’autres paramètres évoluent également, mais de manière suffisamment discrète pour ne pas déclencher d’alarme à ce stade.

Pour détecter ce type de dérive, BeeBryte croise (entres autres) :

• Les températures de soufflage et de reprise ;

• La température de l’évaporateur ;

• La commande de la vanne de détente ;

• La température ambiante…

Cette analyse globale permet de distinguer une prise en glace d’autres phénomènes susceptibles de produire des symptômes similaires, comme un défaut de ventilation ou un problème de régulation de la vanne de détente par exemple.

L’intérêt est évident pour les professionnels de la maintenance puisqu’au final, au lieu de partir d’une alerte leur indiquant « une température anormale », ils disposent de ce haut niveau d’interprétation qui oriente immédiatement leur contrôle. L’intervention gagne en efficacité car le temps consacré au diagnostic est réduit.

Lorsqu’un technicien consulte la GTC, il observe l’équivalent d’une photographie de l’installation à un instant T. Cette vision est bonne, bien sûr, mais elle ne permet pas toujours de comprendre comment l’équipement a évolué au cours des derniers jours, donc pas toujours suffisante.

Or, les pannes se développent rarement en quelques minutes. Une partie qui s’encrasse, un compresseur qui perd progressivement en efficacité ou une vanne qui commence à répondre avec un léger retard modifient peu à peu le comportement de l’installation. Des évolutions parfois imperceptibles à l’échelle d’une seule mesure.

En revanche, lorsqu’on compare plusieurs milliers de points de fonctionnement, les tendances deviennent plus évidentes. C’est cette lecture dans le temps qui permet de distinguer une fluctuation ponctuelle d’une véritable dégradation.

Entre deux visites de maintenance préventive, énormément d’événements peuvent se produire : cycles de dégivrage, démarrages de compresseurs, variations de charge, fluctuations de température extérieure ou opérations de réapprovisionnement.

Aucun technicien ne peut observer en continu l’ensemble de ces phénomènes. C’est là l’intérêt de la surveillance permanente.

En analysant les données au fil du temps, BeeBryte est capable d’identifier des évolutions progressives qui seraient difficiles à percevoir lors d’un contrôle ponctuel.

Cette continuité présente également un autre avantage : Après une intervention, il devient possible de vérifier si le comportement de l’installation est effectivement revenu à la normale ou si certaines dérives persistent malgré les actions réalisées.

Une panne frigorifique est, le plus souvent, précédée d’une succession de signaux faibles qui apparaissent progressivement au fil du fonctionnement de l’installation. Pris isolément, ces écarts semblent anodins. Observés dans leur ensemble et sur une période suffisamment longue, ils révèlent pourtant une dégradation bien réelle.

C’est précisément cette évolution que BeeBryte cherche à mettre en évidence.

À partir des données issues de la GTC, le service de maintenance prédictive construit un comportement de référence propre à chaque équipement, puis compare en continu les nouvelles mesures à ce profil. Lorsqu’une dérive persistante est identifiée, elle peut générer une alerte prédictive destinée aux équipes de maintenance.

Cette démarche permet notamment de détecter plus tôt certains phénomènes comme une prise en glace, un défaut de dégivrage, une perte de performance d’un compresseur, un encrassement d’un échangeur ou une anomalie de régulation.

Bien entendu, les capacités de détection dépendent des équipements présents sur le site, des capteurs disponibles et de la qualité des données collectées.

Au final, la maintenance prédictive ne remplace pas la GTC ni l’expertise des techniciens. Elle leur apporte un niveau d’information supplémentaire, basé sur l’analyse continue des données. En détectant certaines dérives avant qu’elles ne deviennent des pannes, elle permet d’intervenir plus tôt, de mieux préparer les opérations de maintenance et d’améliorer la disponibilité des installations frigorifiques.