Plateforme TELMA : des ressources pour l’enseignement de la eMaintenance - Projet ET-LIOS

 
Publié le 3/03/2023

La plateforme de Télémaintenance TELMA du pôle S.mart Lorraine, située sur le campus de la Faculté de Sciences et Technologies, simule un processus de poinçonnage/découpe répandu dans l’industrie. La plateforme est pilotée par des composants communiquant par réseau de terrain, ouverts vers le niveau entreprise. La plateforme est capable de générer un ensemble de défaillances qui viennent nuire au fonctionnement « normal » suivant des scénarii paramétrables.

Le pôle s’est impliqué dans le projet ET-LIOS « Enseignements Technologiques de niveau LIcence Ouverts pour une industrie du futur compétitive et Soutenable » démarré en novembre 2020 et clôturé en octobre 2022. L’objectif du projet était de développer des contenus pédagogiques « hybrides », conçus pour être utilisés dans les formations en sciences de l’ingénieur et industrielles, sur des sujets liés aux technologies 4.0, en mettant l’accent sur la compétitivité et la soutenabilité.

Le pôle était porteur du module « E-Maintenance des systèmes cyber-physiques de production » avec pour ambition de proposer un enseignement en présentiel ou à distance sur les 3 plateformes TELMA du réseau S.mart (Nancy, Nantes et Valenciennes).

Des plateformes pilotables à distance

En 2022, dans le cadre de ce projet, les machines ont été rétrofitées et équipées des technologies de type Zigbee, IO-Link, serveur web, serveur OPC UA embarqué et serveur de Réalité Augmentée en plus de l’acquisition des casques de Réalité Virtuelle Oculus Quest 2. Les plateformes sont toutes pilotables et exploitables à distance avec une connexion par VPN permettant d’accéder à l’interface web de pilotage et au serveur OPC UA pour disposer de vraies données générées en temps réel et ainsi illustrer les concepts de la maintenance.

Cet enseignement hybride s’appuie sur un portefeuille de travaux pratiques autour de 8 thématiques allant de la découverte de la machine pour faire une analyse fonctionnelle de la machine, pour ensuite collecter, visualiser et traiter les données pour identifier des dysfonctionnements ou défaillances, en passant par la création de tableaux de bord, le diagnostic ou le pronostic, la gestion du support logistique, la supervision, ou encore la préparation, la formation ou l’aide à l’intervention.

Des environnements immersifs, virtuels ou augmentés sont proposés pour faciliter les apprentissages.