L'impact de l'intelligence artificielle sur la maintenance des actifs électriques

Les technologies d’intelligence artificielle (IA) révolutionnent la manière dont les actifs électriques sont entretenus. L'IA permet aux organisations d'acquérir un avantage concurrentiel en exploitant les données de surveillance des conditions pour prendre de meilleures décisions basées sur les données, minimiser les temps d'arrêt, optimiser les ressources et améliorer l'efficacité opérationnelle.

Le cloud computing, l’IoT et la capacité haut débit ont rendu possibles ces avantages liés à l’IA.

Aujourd’hui, le monde continue d’évoluer numériquement en raison de l’essor du travail à distance et des progrès technologiques croissants dans des domaines tels que la robotique et l’intelligence artificielle. Le besoin de numérisation est devenu plus important dans de nombreux secteurs industriels, quel que soit le paysage concurrentiel.

La numérisation est une condition préalable pour chaque organisation qui s'efforce de devenir plus efficace et d'atteindre ses objectifs de développement durable. Cette évolution souligne l’importance d’améliorer la réflexion, la structure, le fonctionnement et le développement, d’évoluer de manière proactive vers des moyens plus innovants de résoudre les problèmes et de s’adapter au paysage numérique en constante évolution.

Un passage croissant à l’énergie électrique est inévitable pour chaque organisation, et pour garantir un fonctionnement, une fiabilité et une sécurité du personnel optimaux, un bon entretien de l’infrastructure électrique est aussi essentiel que le maintien d’une alimentation électrique stable.

Dans de nombreux secteurs, les organisations se sont appuyées sur la méthode traditionnelle de maintenance des actifs électriques. La maintenance traditionnelle des actifs s'articule autour d'inspections périodiques, de maintenance préventive, de réparations réactives ou de réponse aux pannes.

Historiquement, l'approche traditionnelle de la maintenance des actifs présente des failles, qui peuvent entraîner des temps d'arrêt imprévus et des coûts de maintenance plus élevés. Ces pannes ont un impact négatif sur les opérations en cours dans les industries par rapport aux approches de maintenance modernes pilotées par l'IIoT et l'IA.

Avec l’avènement de l’IoT industriel intelligent, le paysage de la maintenance des actifs critiques a subi un changement transformateur, évident également pour les actifs électriques. Ces actifs exploitent désormais les capacités prédictives des plates-formes connectées à des capteurs pour mieux surveiller les actifs, en fournissant des notifications d'alarme et des informations basées sur les données, ce qui se traduit par une efficacité améliorée.

Le rôle de l’Intelligence dans la maintenance du parc électrique

L’IA joue un rôle important dans la maintenance des actifs électriques, transformant positivement les organisations qui s’appuient sur des infrastructures critiques pour fournir des produits et des services. Nous explorons ici le rôle et l’impact de l’IA dans le maintien de ces actifs.

Les plateformes équipées d'intelligence peuvent effectuer certaines tâches automatiquement, éliminant ainsi le besoin d'interprétation des résultats et d'intervention manuelle.

L'IA dans la maintenance prédictive

Le développement de l’Industrie 4.0, qui connecte les technologies de fabrication via l’Internet industriel des objets (IIoT), est étroitement lié à la capacité de l’IA en matière de maintenance prédictive.

La maintenance prédictive est l’un des domaines les plus importants de la maintenance des actifs électriques, où des avancées technologiques telles que l’IA sont présentes. Les capteurs à l’intérieur des équipements électriques permettent une maintenance prédictive 24h/24 et 7j/7 et une surveillance continue des équipements. La température, les vibrations, la consommation d’énergie et d’autres mesures font partie des paramètres pouvant être collectés.

Le « cerveau » du système intelligent reçoit les données de surveillance d'état. Il recherche des modèles pouvant indiquer une éventuelle détérioration, une anomalie ou, pire encore, une défaillance, à l'aide de données liées aux conditions environnementales et aux mesures de performance. Grâce aux données collectées en temps réel, l’approche de maintenance prédictive permanente fournit un retour d’information continu sur les actifs électriques critiques.

Le recours à des approches de maintenance périodique ou réactive dans tous les secteurs est l’approche typique de la maintenance des actifs. Dans le paysage commercial mondialisé, la maintenance préventive pourrait ne plus suffire en tant que stratégie de gestion des actifs.

Examiner régulièrement l’état des équipements électriques ne garantit pas le bon fonctionnement des actifs. Il existe désormais des méthodes meilleures et plus efficaces pour réduire les temps d'arrêt imprévus et la perte de productivité.

Les entreprises dont les opérations dépendent largement de la distribution d'énergie électrique dans leurs installations doivent fréquemment effectuer des opérations de maintenance pour garantir que leurs équipements sont capables de résister aux exigences des opérations quotidiennes, en particulier lorsque ces actifs sont utilisés pendant de longues périodes. Les études sur l'impact du vieillissement des équipements électriques sur l'apparition de pannes démontrent une relation directe avec les pratiques de maintenance adoptées. Un inconvénient notable de la maintenance réactive ou périodique réside dans son coût potentiellement élevé, en particulier lorsque des processus de maintenance robustes ne sont pas mis en œuvre, notamment si des stratégies de maintenance précises ne sont pas adoptées.

La prédominance de l’automatisation et des outils numériques, tels que les plateformes IIoT, a intensifié le changement de paradigme en matière de maintenance des actifs et de gestion des installations au cours de la dernière décennie. Grâce à l'intelligence et à la maintenance prédictive, des capteurs stratégiquement positionnés au sein de l'équipement permettent une surveillance continue de la viscosité, de la consommation d'énergie, des vibrations et de la température. En exploitant des données en temps réel, des analyses et des algorithmes intelligents, l’IA peut vous alerter des pannes potentielles avant qu’elles ne surviennent et vous fournir des informations exploitables. Le système examine les tendances de température, les modèles de charge, les limites et d'autres paramètres des actifs électriques tels que les transformateurs, les disjoncteurs et les câbles. Cela permet à la plateforme de prédire les problèmes potentiels avant que les anomalies ne se transforment en défaillances d'actifs.

L’impact de l’IA sur la maintenance des actifs électriques continue d’évoluer, avec de nouveaux domaines d’amélioration à mesure que la technologie se développe. Certains des effets de l'intelligence sur la maintenance des actifs électriques comprennent :

Sécurité améliorée et atténuation des risques

La gestion des actifs électriques doit donner la priorité à la sécurité du personnel et des biens. Les capacités prédictives de l'IIoT aident à identifier les risques de sécurité liés aux pannes potentielles des actifs. Smart IIoT peut analyser les données de plusieurs capteurs sur les actifs électriques pour identifier les anomalies et les problèmes de sécurité. Les risques pour la sécurité sont atténués par la détection précoce des problèmes, la prévention des accidents et l'offre au personnel de maintenance et aux autres parties prenantes d'un environnement de travail plus sûr.

Amélioration de l’efficacité et de la fiabilité des équipements

Pour la fabrication, la logistique et les opérations, des techniques telles que les contrôles de maintenance périodiques peuvent ne pas suffire à vérifier la fiabilité des actifs dans un environnement complexe et en évolution rapide. Grâce à une surveillance continue et à l'analyse des données en temps réel, les équipements électriques seront plus fiables. De grands volumes de données de capteurs collectées à partir d'actifs électriques peuvent être surveillés par des algorithmes intelligents pour trouver les connexions et les modèles que les humains manquent souvent lors de l'utilisation d'enquêtes thermographiques. La maintenance peut être planifiée avec précision pour minimiser les perturbations, aider à prévenir les pannes catastrophiques et maximiser la longévité des actifs en identifiant les anomalies et les premiers indicateurs de détérioration. En garantissant que les actifs fonctionnent selon des paramètres optimaux, cette stratégie proactive réduit le risque de pannes imprévues et augmente la fiabilité.

Réduction des coûts et optimisation des ressources

Grâce à la détection précoce des pannes, les organisations peuvent optimiser leurs coûts en appliquant des méthodes correctives précises dès qu'une anomalie est identifiée. Cela réduit considérablement le besoin de maintenance périodique inutile et de contrôles fastidieux, qui ne garantissent souvent pas l'efficacité des actifs par rapport à l'approche prédictive permise par l'intelligence artificielle dans l'IIoT. Les temps d'arrêt imprévus, qui peuvent être coûteux pour une organisation, sont atténués par des prévisions basées sur l'IA qui optimisent l'allocation des ressources et réduisent les coûts opérationnels.

Prise de décision basée sur les données

L'intégration de l'intelligence dans la maintenance des actifs électriques offre des capacités prédictives en analysant de grandes quantités de données provenant de plusieurs capteurs, enregistrements historiques et systèmes de surveillance en temps réel pour identifier les anomalies, facilitant ainsi les processus décisionnels basés sur les données. Les informations tirées de ces données génèrent des tâches qui aident les organisations à suivre l'état des actifs et à mettre en œuvre des interventions précises telles que des calendriers de maintenance, le remplacement de pièces et l'évaluation des performances, guidant ainsi des actions correctives éclairées.

Détection des pannes et maintenance proactive

Les algorithmes identifient les pannes potentielles en temps réel en analysant les données des capteurs. L'identification possible des anomalies et des pannes prévisibles des équipements électriques aide les organisations à mener des interventions proactives pour prévenir les pannes et les temps d'arrêt imprévus, ce qui améliore l'efficacité des actifs et optimise les opérations. La surveillance continue des actifs électriques élimine la maintenance inutile, optimisant l'efficacité opérationnelle et évitant les coûts de maintenance supplémentaires.

Conclusion

En conclusion, le paysage de la maintenance des actifs électriques est en constante évolution en raison du développement de l’IA dans l’IIoT. L’approche idéale implique des implémentations progressives, en commençant par le paramétrage du fonctionnement au travers de règles intelligentes. Cela permet au système d'identifier rapidement les problèmes opérationnels, offrant ainsi des gains considérables en peu de temps. Avec la mise en œuvre initiale d’une intelligence opérationnelle de base minimale, les avantages sont déjà impressionnants.  

Dans un deuxième temps, on peut s’orienter vers la mise en place d’un système d’IA capable d’analyser et d’identifier les changements dynamiques de comportement. Même si l'intégration de l'IA implique des dépenses initiales et qu'un temps considérable est nécessaire pour former le système à la maintenance prédictive, les avantages à long terme dépassent largement les coûts d'exploitation (OPEX) et les coûts d'investissement (CAPEX). Cette avancée est particulièrement cruciale pour les secteurs qui sont souvent confrontés à des contraintes de ressources et à des coupes budgétaires.  

L’informatique innovante, l’Internet industriel des objets, l’analyse des données et les modèles prédictifs avancés redéfinissent complètement l’environnement de maintenance. L’intégration de l’IA dans un modèle de maintenance prédictive des actifs promet un avenir meilleur pour un écosystème de maintenance hautement réactif et efficace.  

Ces changements technologiques ouvrent la porte à une maintenance plus proactive et efficace, permettant aux organisations d'anticiper les problèmes, de réduire les coûts et de maximiser la disponibilité de leurs actifs électriques. 

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Avec informations : Exertherm

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