Créé le : 29/10/2019
La maintenance prédictive est de plus en plus pratiquée dans le monde industriel pour augmenter la disponibilité des machines et des infrastructures (dans un atelier ou sur le terrain), ou réduire des coûts de production. On se retrouve aujourd’hui avec des machines dépourvues de composants connectés, non intelligentes, ne pouvant pas émettre de signalement à distance par exemple. Dès lors, de multiples capteurs connectés et autonomes sont apparus sur le marché afin d’équiper des machines non connectées, en limitant les coûts d’investissements. Ces solutions sont proposées par quelques grands fabricants traditionnels de capteurs, mais surtout par des startups, faisant appel à des technologies développées en laboratoire ou au sein de la startup afin d’améliorer toujours plus leur autonomie et leur intelligence. À l’image d’Intesens, qui a déployé ses capteurs autonomes sur les infrastructures de la SNCF, ces startups proposent des technologies pour des applications bien ciblées en matière de contrôle non destructif, mais pourront rapidement les déployer pour des applications plus diverses et variées.
Cette note de veille présentera tout d’abord les dernières briques technologiques de récolte d’énergie développées pour améliorer l’autonomie des capteurs, abordera ensuite quelques exemples d’applications et usages des capteurs autonomes en CND et ouvrira la réflexion à des solutions potentiellement adaptables au CND.