L'IA et la maintenance prédictive changent la donne
Beaucoup de potentiel, mais aussi des doutes inutiles
L'IA est là pour rester. Bien qu'elle ne soit pas encore la solution espérée par les entreprises, il existe déjà de nombreuses applications qui bénéficient d'une mise en œuvre réfléchie de l'intelligence artificielle. Dans cet article, nous passons en revue quelques techniques et moyens concrets par lesquels l'IA fait la différence.
L'IA, UN FACTEUR DE CHANGEMENT
UNE MAINTENANCE ENCORE PLUS INTELLIGENTE GRÂCE À L'AI
ALGORITHMES ET BIG DATA
MESURES DES VIBRATIONS ET INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
La maintenance ne sera plus jamais la même grâce à l'IA
Les progrès de l'IA sont plus rapides que ses créateurs ne l'auraient jamais imaginé. Alors que les outils d'IA dans l'industrie (des processus) étaient initialement principalement utilisés dans l'automatisation (des processus), la robotique et l'optimisation des processus, le phénomène a maintenant également fait son apparition dans le monde de la maintenance. Grâce aux informations en temps réel qu'elle fournit sur l'état et les performances des machines et des équipements, l'IA change véritablement la donne, car les professionnels de la maintenance sont de plus en plus en mesure d'anticiper les problèmes majeurs liés aux actifs.
L'efficacité de l'IA dépend des données fournies. Une entreprise doit donc avant tout apprendre à valoriser (la qualité de) ses propres données. La méthodologie de mesure détermine en partie la qualité du résultat, et il s'agit là aussi d'un processus d'apprentissage. En ce qui concerne les capteurs, par exemple, la question est de savoir combien et où ils sont nécessaires. Souvent, les capteurs supplémentaires sont considérés comme un élément de coût, et l'on accorde trop peu d'attention au rendement final. En outre, les données historiques sont souvent écrasées lors du remplacement d'un composant, ce qui entraîne la perte d'informations utiles pour identifier les composants susceptibles de tomber en panne.
Non seulement l'IA maximise l'approximation de la réalité, mais le système peut également effectuer des comparaisons plus objectives et de meilleure qualité avec des événements antérieurs. Dans la pratique, il peut même être combiné à un modèle de processus (simulation) pour évaluer rapidement, objectivement et correctement n'importe quelle situation. En outre, l'utilisateur est en mesure d'anticiper l'évolution des conditions externes, par exemple les changements dans les exigences de production et/ou de qualité.
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La maintenance intelligente devient plus intelligente grâce à l'IA
La pratique montre aujourd'hui que l'IA est un complément précieux pour la maintenance intelligente et prédictive, qui fonctionne ainsi plus rapidement et de manière plus fiable que si l'on utilisait uniquement des algorithmes. Cela s'explique en partie par le fait que l'IA fournit des informations en temps réel et qu'elle est également capable d'auto-apprentissage. La maintenance prédictive prend ainsi une nouvelle dimension.
La grande différence entre la maintenance prédictive basée sur les données, mais sans l'IA, est que l'approche traditionnelle a besoin d'un grand nombre de données de défaillance pour faire une prédiction fiable. Ces données de défaillance manquent souvent en quantité suffisante, ce qui rend difficile l'obtention de la fiabilité et de la rapidité de prédiction souhaitées. Ici, la capacité d'auto-apprentissage des algorithmes d'IA signifie que cette quantité de données n'est pas nécessaire pour faire des prédictions fiables et rapides.
L'IA existe sous différentes formes. Pour la maintenance (prédictive) en particulier, l'apprentissage automatique supervisé et non supervisé est important, de même que l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond. Dans le premier cas, une machine fait de l'apprentissage supervisé. Cela signifie qu'un algorithme utilise des règles fixes pour enseigner à la machine la relation entre certaines données; le résultat est connu à l'avance. Dans l'apprentissage automatique non supervisé, le résultat n'est pas connu à l'avance, mais l'algorithme choisit une solution similaire sur la base de ce qu'il sait déjà.
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Maintenance prédictive: la maintenance, c'est de l'anticipation
La maintenance prédictive a le potentiel d'accroître la fiabilité des immobilisations, de réduire les coûts de maintenance et d'augmenter le temps de fonctionnement des installations, mais elle est complexe et difficile à réaliser. Dans le cadre du projet PrimaVera, une équipe de scientifiques et d'entreprises développe de nouveaux algorithmes de big data pour mieux prévoir les défaillances et planifier la maintenance.
Lors de l'introduction de la maintenance prédictive - et en fait de toute forme d'analyse de données - il est important d'avoir une idée claire de ce qu'une entreprise ou une organisation souhaite réaliser avec les données collectées: effectuer la maintenance, augmenter le temps de fonctionnement ou réduire les coûts. Un conseil: commencez petit.
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Mesures des vibrations pour la maintenance prédictive
Les vibrations dans les machines sont souvent un indicateur fiable de problèmes tels que le désalignement, le déséquilibre et l'usure. En conséquence, les niveaux de bruit et la consommation d'énergie augmentent, tandis que la vitesse de production et la qualité des produits diminuent. Dans le pire des cas, la machine tombe complètement en panne ou endommage les personnes, l'environnement ou la machine elle-même. Avec les coûts et les souffrances qui en découlent.
C'est pourquoi l'une des méthodes les plus couramment utilisées pour surveiller l'état des machines consiste à mesurer les vibrations des pièces rotatives. Il y a plus de quatre-vingts ans, on en parlait déjà, mais les possibilités étaient encore limitées. Les progrès réalisés en matière de capteurs, de communication, de logiciels d'analyse, de puissance de calcul et d'intelligence artificielle font désormais de la mesure et de l'analyse des vibrations un moyen fiable d'effectuer et même de prévoir la maintenance conditionnelle.
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