Les technologies d'intelligence artificielle (IA) révolutionnent la maintenance des actifs électriques. L'IA permet aux entreprises de gagner un avantage concurrentiel en exploitant les données de surveillance de l'état des installations pour prendre de meilleures décisions, minimiser les temps d'arrêt, optimiser les ressources et améliorer l'efficacité opérationnelle.
Le cloud computing, l’IoT et les capacités à large bande passante ont rendu possibles ces avantages liés à l’IA.
Aujourd'hui, le monde continue d'évoluer numériquement grâce à l'essor du télétravail et aux avancées technologiques croissantes 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 contexte concurrentiel.
La digitalisation est une condition préalable pour toute organisation souhaitant gagner en efficacité et atteindre ses objectifs de développement durable. Cette évolution souligne l'importance d'améliorer sa réflexion, sa structure, ses opérations et son développement, en adoptant proactivement des solutions innovantes pour résoudre les problèmes et s'adapter à un paysage numérique en constante évolution.
Le passage croissant à l’énergie électrique est inévitable pour chaque organisation, et pour garantir un fonctionnement optimal, une fiabilité et la sécurité du personnel, un entretien approprié de l’infrastructure électrique est aussi essentiel que le maintien d’une alimentation électrique stable.
Dans de nombreux secteurs, les organisations ont eu recours à des méthodes traditionnelles de maintenance des actifs électriques. Celle-ci s'articule autour d'inspections périodiques, de maintenance préventive, de réparations réactives ou de réponses aux pannes.
Les approches traditionnelles de maintenance des actifs ont toujours présenté des failles, pouvant entraîner des temps d'arrêt imprévus et des coûts de maintenance plus élevés. Ces failles impactent négativement la continuité des activités dans les industries par rapport aux approches de maintenance modernes basées sur l'IIoT et l'IA.
Avec l'avènement de l'IoT industriel intelligent, le paysage de la maintenance des actifs critiques a connu une transformation profonde, notamment pour les actifs électriques. Ces derniers exploitent désormais les capacités prédictives des plateformes connectées à des capteurs pour une meilleure surveillance des actifs, en fournissant des notifications d'alarme et des informations basées sur les données, améliorant ainsi leur efficacité.
Le rôle du renseignement dans la maintenance des actifs électriques
L'IA joue un rôle majeur dans la maintenance des actifs électriques, transformant positivement les organisations qui dépendent d'infrastructures critiques pour fournir leurs produits et services. Nous explorons ici le rôle et l'impact de l'IA sur la maintenance de ces actifs.
Les plateformes dotées 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 la technologie de fabrication via l’Internet industriel des objets (IIoT), est étroitement lié aux capacités 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 les avancées technologiques telles que l'IA sont omniprésentes. Des capteurs intégrés aux 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 paramètres peuvent être collectés.
Le « cerveau » du système intelligent reçoit les données de surveillance de l'état. Il recherche des schémas susceptibles d'indiquer une détérioration, une anomalie ou, pire encore, une panne, en utilisant les données relatives aux conditions environnementales et aux indicateurs 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.
Dans tous les secteurs, la maintenance des actifs repose généralement sur des approches de maintenance périodique ou réactive. Dans le contexte économique mondialisé actuel, la maintenance préventive pourrait ne plus suffire comme stratégie de gestion des actifs.
L'inspection régulière de l'état des équipements électriques ne garantit pas leur bon fonctionnement. Il existe désormais des méthodes plus efficaces pour réduire les temps d'arrêt imprévus et les pertes de productivité.
Les entreprises dont les activités dépendent fortement de la distribution d'énergie électrique dans leurs installations doivent fréquemment effectuer des opérations de maintenance afin de garantir la capacité de leurs équipements à supporter les exigences des opérations quotidiennes, notamment lorsque ces actifs sont utilisés pendant de longues périodes. Les études sur l'impact du vieillissement des équipements électriques sur la survenue des pannes démontrent une relation directe avec les pratiques de maintenance adoptées. Un inconvénient majeur de la maintenance réactive ou périodique est son coût potentiellement élevé, notamment en l'absence de processus de maintenance rigoureux, et notamment en l'absence de stratégies de maintenance de précision.
La prévalence de l'automatisation et des outils numériques, tels que les plateformes IIoT, a accéléré 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 artificielle et à la maintenance prédictive, des capteurs stratégiquement placés au sein des équipements permettent une surveillance continue de la viscosité, de la consommation d'énergie, des vibrations et de la température. En exploitant les données en temps réel, les analyses et les algorithmes intelligents, l'IA peut alerter des défaillances potentielles avant qu'elles ne surviennent et fournir des informations exploitables. Le système examine les tendances de température, les schémas de charge, les seuils et d'autres paramètres des actifs électriques tels que les transformateurs, les disjoncteurs et les câbles. Cela permet à la plateforme d'anticiper les problèmes potentiels avant que les anomalies ne dégénèrent en défaillances.
L'impact de l'IA sur la maintenance des équipements électriques continue d'évoluer, et de nouveaux axes d'amélioration sont à prévoir à mesure que la technologie progresse. Parmi les avantages de l'IA pour la maintenance des équipements électriques, on peut citer :
Sécurité renforcée et atténuation des risques
La gestion des actifs électriques doit privilégier la sécurité, tant pour le personnel que pour les biens. Les capacités prédictives de l'IIoT permettent d'identifier les risques liés aux défaillances potentielles des actifs. L'IIoT intelligent peut analyser les données de plusieurs capteurs installés sur les actifs électriques afin d'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 la sécurisation de l'environnement de travail du personnel de maintenance et des autres intervenants.
Amélioration de l'efficacité et de la fiabilité des équipements
Pour la fabrication, la logistique et l'exploitation, des techniques telles que les contrôles de maintenance périodiques peuvent s'avérer insuffisantes pour vérifier la fiabilité des actifs dans un environnement complexe et dynamique. Grâce à la surveillance et à l'analyse continues des données en temps réel, les équipements électriques gagneront en fiabilité. De grands volumes de données de capteurs collectées sur les actifs électriques peuvent être surveillés par des algorithmes intelligents afin d'identifier les connexions et les schémas souvent ignorés par les humains grâce à l'imagerie thermique. La maintenance peut être planifiée avec précision pour minimiser les pannes, prévenir les pannes catastrophiques et maximiser la longévité des actifs en identifiant les anomalies et les premiers indicateurs de détérioration. En garantissant le fonctionnement optimal des actifs, cette stratégie proactive réduit le risque de pannes imprévues et améliore 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 mesures correctives précises dès qu'une anomalie est identifiée. Cela réduit considérablement le besoin de maintenance périodique inutile et de contrôles chronophages, souvent inefficaces pour garantir l'efficacité des actifs, contrairement à l'approche prédictive permise par l'intelligence artificielle de l'IIoT. Les temps d'arrêt imprévus, potentiellement coûteux pour une organisation, sont atténués par les prédictions basées sur l'IA qui optimisent l'allocation des ressources et réduisent les coûts d'exploitation.
Prise de décision basée sur les données
L'intégration de l'intelligence à la maintenance des actifs électriques offre des capacités prédictives grâce à l'analyse de grandes quantités de données provenant de multiples capteurs, d'historiques et de systèmes de surveillance en temps réel, afin d'identifier les anomalies et de faciliter les processus décisionnels basés sur les données. Les informations issues de ces données génèrent des tâches qui aident les organisations à surveiller l'état des actifs et à mettre en œuvre des interventions précises, telles que des programmes 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 grâce à l'analyse des données des capteurs. Identifier les anomalies et les pannes prévisibles des équipements électriques permet aux entreprises de prendre des mesures proactives pour prévenir les pannes et les temps d'arrêt imprévus, améliorant ainsi l'efficacité des actifs et optimisant les opérations. La surveillance continue des actifs électriques élimine les opérations de maintenance inutiles, optimise l'efficacité opérationnelle et évite les coûts de maintenance supplémentaires.
Conclusion
En conclusion, le paysage de la maintenance des actifs électriques est en constante évolution grâce au développement de l'IA dans l'IIoT. L'approche idéale implique des mises en œuvre progressives, commençant par le paramétrage des opérations via des règles intelligentes. Cela permet au système d'identifier rapidement les problèmes opérationnels, générant des gains considérables en peu de temps. Avec la mise en œuvre initiale d'une intelligence opérationnelle minimale et basique, les bénéfices sont déjà impressionnants.
Dans un deuxième temps, des progrès pourront être réalisés vers la mise en œuvre d'un système d'IA capable d'analyser et d'identifier les changements comportementaux dynamiques. Malgré les coûts initiaux liés à l'intégration de l'IA et le temps considérable nécessaire à la formation du système à la maintenance prédictive, les bénéfices à long terme dépassent largement les coûts opérationnels (OPEX) et les coûts d'investissement (CAPEX). Cette avancée est particulièrement cruciale pour les secteurs fréquemment confrontés à des contraintes de ressources et à des coupes budgétaires.
L'informatique innovante, l'Internet industriel des objets, l'analyse de données et les modèles prédictifs avancés redéfinissent radicalement l'environnement de maintenance. L'intégration de l'IA à un modèle de maintenance prédictive des actifs promet un avenir prometteur pour un écosystème de maintenance hautement réactif et efficace.
Ces changements technologiques ouvrent la porte à une maintenance plus proactive et plus 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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