Un système expert aide au dépannage

Une plateforme d'auto-apprentissage induit des solutions rapides

La résolution de problèmes ou l'identification des défaillances est l'une des tâches les plus difficiles dans le monde de la maintenance. Un actif fonctionne mal et c'est alors au mécanicien d'y remédier au plus vite. La pratique a montré que dans le cas de causes plus complexes, jusqu'à 80% des mécaniciens appellent d'abord un collègue pour lui demander s'il reconnaît les symptômes et quelle pourrait être la solution. Afin d'améliorer ce processus, Dezide a mis au point une plateforme experte en ligne qui recourt à l'apprentissage automatique et permet de localiser les défaillances jusqu'à 70% plus rapidement.

Étude de cas

Afin d'illustrer la problématique du dépannage, nous allons d'abord évoquer un exemple tiré de la pratique de Dezide. Un fournisseur de compresseurs reçoit un appel d'un client au sujet d'un compresseur qui est à l'arrêt. Un mécanicien se rend sur place et, après quelques recherches, commence à remplacer différentes pièces qui pourraient être à l'origine du dysfonctionnement. Cependant, après de nombreuses heures et de nouvelles pièces, le compresseur ne fonctionne toujours pas. La dernière option à laquelle il pense est de remplacer une unité complète (grande et coûteuse) dans laquelle pourrait se situer la défaillance. Cela semble effectivement fonctionner.

L'objectif principal - un compresseur en état de marche - a été atteint, mais à un coût extrêmement élevé. Par la suite, un simple capteur s'est avéré être le coupable. Un élément relativement bon marché et facile à remplacer qui aurait pu résoudre le problème dans un délai beaucoup plus court et à des coûts nettement inférieurs.

Système expert

Pour éviter ces situations, Esben Rasmussen, cofondateur de Dezide, travaille depuis plus de 20 ans au développement d'un système expert qui utilise les données disponibles au sein d'une entreprise - et généralement en dehors. Parce que les données seules ne sont pas la solution, l'entreprise a rassemblé en outre beaucoup de connaissances sur la résolution de problèmes : quelles données sont nécessaires pour résoudre quel type de problème?

Rasmussen: "Nos recherches et nos tests pratiques ont entre-temps débouché sur une plateforme techniquement orientée, avec laquelle les dépannages peuvent être effectués plus efficacement. En effet, vous pouvez trouver la cause d'un problème immédiatement et, idéalement, même à distance. Dans certains cas, vous pouvez résoudre le problème à distance ; dans d'autres, en tant que mécanicien, vous savez à l'avance quels outils et pièces de rechange emporter pour résoudre le problème. Ou bien il est possible d'expliquer au service technique du client ce qu'il faut faire."

Convertir les données et les connaissances en informations

La plateforme fonctionne sur la base de données que de nombreuses entreprises collectent depuis un certain temps, mais qu'elles n'utilisent souvent pas encore efficacement. "Les entreprises savent depuis un certain temps que la collecte de données peut les aider à effectuer une maintenance efficace, mais elles manquent souvent de connaissances pour le faire efficacement. En conséquence, ces données restent inutilisées dans un ordinateur ou, au mieux, sont consignées dans un rapport qui disparaît ensuite dans le proverbial tiroir", explique Rasmussen.

Théorème de Bayes

Ces mêmes données, associées aux connaissances présentes chez les employés ou ailleurs dans la littérature, sont combinées dans le système expert et utilisées pour trouver - de préférence du premier coup - la cause de la panne. Pour ce faire, on utilise le théorème de Bayes. Cette forme de statistique permet d'intégrer systématiquement les informations existantes aux nouvelles informations. Il est donc également possible d'ajouter sans cesse de nouvelles informations ou données, ce qui rend le système constamment plus intelligent et plus efficace. De plus, les résultats sont plus faciles à interpréter que les résultats des analyses statistiques classiques, ce qui explique pourquoi cette méthode est de plus en plus utilisée.

Avantages
Collecter des données et les traiter dans des modèles appropriés pour créer des informations offre plusieurs avantages, notamment pour le dépannage.

1. Économies de coûts
L'utilisation du système expert permet de réaliser des économies sur plusieurs fronts:
- Tout d'abord, moins d'heures sont nécessaires pour résoudre un problème. D'une part parce que la cause est trouvée plus rapidement et d'autre part parce que le mécanicien sur place ne doit plus déranger ses collègues pour réfléchir ensemble.
- Souvent, le nombre de pièces à remplacer est également réduit, car la cause réelle peut être trouvée plus rapidement. Les essais et les erreurs sont donc beaucoup moins fréquents.

2. Le savoir ne se perd plus
Le système est éminemment adapté pour stocker les connaissances accumulées, les sécuriser et les garder disponibles au sein de l'entreprise. Cela évite que, lorsque les collègues partent, il faille réinventer la roue pour un problème qui s'est déjà produit. En outre, les connaissances stockées constituent une solution pour soutenir le personnel moins qualifié ou expérimenté. En outre, les connaissances et les données sont disponibles dans le monde entier, ce qui constitue un avantage pour les multinationales possédant plusieurs filiales. Il est toutefois important que les mécaniciens saisissent leurs conclusions dans le système après la résolution d'un dysfonctionnement. Même lorsqu'il s'agit d'activités simples.

3. Puissance de traitement
Les tâches de résolution de problèmes sont difficiles car, au départ, on ne sait pas quelles données sont ou ne sont pas liées au problème final. Grâce à leur puissance de calcul, les ordinateurs d'aujourd'hui peuvent effectuer des milliards de calculs par seconde et ainsi traiter les nombreuses données en un algorithme approprié à la vitesse de l'éclair. Au fur et à mesure que des données de terrain sont disponibles, les modèles deviennent de plus en plus précis et intelligents. Ils sont donc de plus en plus capables de cerner le problème qui se pose.

4. Satisfaction des clients
La résolution plus rapide des défaillances contribue dans tous les cas à une plus grande satisfaction des clients.

Logiciel

Rasmussen: "L'une des raisons pour lesquelles les systèmes experts gagnent en popularité est le fait que les défaillances sont de plus en plus liées aux logiciels. Alors que le dépannage était autrefois abordé sous l'angle de la mécanique, le mécanicien doit désormais s'occuper beaucoup plus de logiciels, d'IT et d'électronique. Dans certains cas, c'est un avantage, car ce sont précisément les logiciels et l'électronique qui peuvent facilement débloquer les données indiquant la cause de la panne. D'autre part, cela signifie que la quantité d'informations que le mécanicien doit superviser - et dont il ne doit extraire que les informations pertinentes - est de plus en plus importante et donc désordonnée. Et le fait que les systèmes soient devenus plus complexes au fil du temps ne facilite pas la tâche."

Conception de systèmes experts

La solution logicielle de Dezide est basée sur la résolution de problèmes par la théorie de la décision, qui est considérée comme une science exacte pour la détection. Cela signifie que le système examine les différentes causes d'un problème et 'filtre' jusqu'à ne garder que les plus probables.

Rasmussen: "Avec cette approche, vous ne tenez pas seulement compte des données mesurées telles que la pression, la température et le débit, mais aussi, par exemple, des conditions météorologiques telles que la température extérieure et l'humidité de l'air. En effet, il se peut très bien qu'un problème soit lié au fait que quelque part, de façon inattendue, il a gelé de vingt degrés. Pour les problèmes simples, le cerveau humain peut tirer la conclusion, mais lorsque de grandes quantités de données entrent en jeu, un ordinateur doté d'une puissance de calcul est nécessaire. Et c'est certainement le cas pour le dépannage, où vous commencez avec toutes les informations disponibles."

Efficace

La manière dont l'outil a été construit offre des avantages non seulement en termes de rapidité de dépannage, mais aussi en termes de convivialité. Par exemple, il n'est pas nécessaire de feuilleter des manuels papier ou numériques dans l'espoir de trouver quelque chose qui explique le dysfonctionnement. Au lieu de cela, le système expert guide  automatiquement l'utilisateur à travers un processus de décision et de la manière la plus efficace possible.

En pratique

Lors d'une démonstration de l'outil, M. Rasmussen montre un dysfonctionnement dans un véhicule. Le système pose diverses questions à l'utilisateur, et chaque réponse le rapproche un peu plus de la solution. Comme le système est "intelligent", il n'y a pas de liste standard, mais chaque réponse détermine la question suivante. Si une réponse exclut une certaine cause, il est en effet inutile d'encore poser des questions à ce sujet. En outre, le processus ne s'arrête pas lorsqu'il n'est pas possible de donner une réponse précise. L'utilisateur peut ignorer ces questions, ce qui incitera le système à choisir une autre voie et à arriver finalement à la bonne conclusion.

"Le système stocke toutes les solutions correctes et devient un peu plus sage à chaque fois"

En fonction du problème et du niveau de détail des informations disponibles, la plateforme proposera éventuellement une ou plusieurs solutions qui sont les plus probables. C'est ensuite au dépanneur de décider par quelle solution commencer. Il peut se baser sur ses propres connaissances et son expérience, mais il est également logique de commencer par la solution la plus simple ou la moins chère. Si cela ne donne pas le résultat escompté, au moins aucun coût élevé n'aura été encouru.

Rasmussen: "Dans tous les cas, le système mémorise la solution correcte, ce qui le rend un peu plus sage. C'est pourquoi il est si important que les solutions simples soient également documentées. En effet, si le système expert ne les connaît pas, il proposera principalement des solutions plus complexes ou plus coûteuses. Et ce n'est pas du tout le but."

Données et gestion opérationnelle

Enfin, les données recueillies dans l'outil expert peuvent également être utilisées dans la gestion opérationnelle. Il est ainsi plus facile de déterminer a posteriori les coûts totaux d'une solution ou d'analyser le dépannage.

"Dans l'ensemble, il s'agit d'une solution qui a déjà apporté les avantages nécessaires à un certain nombre de grandes entreprises. Pour les PME, une telle solution est moins adaptée, mais à partir d'une centaine d'employés, cela vaut certainement la peine d'explorer les possibilités", conclut Rasmussen.