En cas de recours à la maintenance conditionnelle dans une installation, l’exploitant a également besoin de données actualisées qui reflètent l’état exact de l’installation. Dans ce contexte, les variateurs intelligents peuvent jouer un rôle très important ; ils collectent des données internes provenant de leur contrôle moteur, mais aussi des données supplémentaires concernant les paramètres actuels de l’installation en tant qu’interface avec les capteurs externes.
Les variateurs de fréquence regroupent ainsi un grand nombre de données importantes actualisées. Se pose la question de savoir comment analyser ces quantités de données de manière judicieuse et claire.
Pour ce faire, l’utilisateur dispose de différentes stratégies. Il peut par exemple transmettre toutes les données directement en temps réel à un système de commande supérieur ou à un cloud. Ces systèmes se chargent ensuite de l’analyse. Cela est utile lorsqu’une image globale de l’état de l’installation est requise à partir d’une multitude de données différentes et réparties. Toutefois, cette procédure nécessite une bande passante relativement élevée lors de la transmission.
Si cela n’est pas souhaité, par exemple parce que des données de traitement critiques et extrêmement confidentielles doivent être transférées, l’utilisateur peut également analyser les données en interne. Pour cela, il est possible de choisir un traitement dans un cloud interne à l’entreprise ou, pour les variateurs intelligents d’une puissance de calcul et d’une mémoire suffisantes, de réaliser l’analyse interne directement dans le variateur. Cela réduit au minimum les transferts de données nécessaires, mais le variateur envoie uniquement le résultat de son analyse à un système de commande de niveau supérieur. Les données confidentielles restent protégées au sein de l’entreprise. De plus, la bande passante nécessaire diminue nettement. Le seul inconvénient est qu’il est nécessaire d’améliorer les performances du système en interne, ce qui est certainement moins important en cas de baisse des prix de la mémoire et de la capacité de calcul.