L’impact de l’intelligence artificielle sur la maintenance des infrastructures électriques

Les technologies d'intelligence artificielle (IA) révolutionnent la maintenance des équipements électriques. L'IA permet aux entreprises d'acquérir 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'Internet des objets (IoT) et la capacité du haut débit ont rendu possibles ces avantages liés à l'IA. Aujourd'hui, le monde continue d'évoluer numériquement sous l'effet de l'essor du télétravail et des progrès technologiques croissants dans des domaines tels que la robotique et l'intelligence artificielle. La nécessité de la numérisation est devenue primordiale dans de nombreux secteurs industriels, indépendamment du contexte concurrentiel. La numérisation est une condition sine qua non pour toute entreprise qui aspire à gagner en efficacité et à atteindre ses objectifs de développement durable. Cette évolution souligne l'importance d'améliorer la réflexion, la structure, le fonctionnement et le développement, en adoptant de manière proactive des solutions plus innovantes pour résoudre les problèmes et s'adapter à un environnement numérique en constante évolution. Le recours croissant à l'énergie électrique est inévitable pour toutes les entreprises, et pour garantir un fonctionnement optimal, la fiabilité et la sécurité du personnel, une maintenance adéquate des infrastructures électriques est aussi essentielle que le maintien d'une alimentation électrique stable. Dans de nombreux secteurs, les entreprises se sont longtemps appuyées sur les méthodes traditionnelles de maintenance des équipements électriques. La maintenance traditionnelle des actifs repose sur des inspections périodiques, la maintenance préventive, les réparations correctives et la résolution des pannes. Historiquement, cette approche présente des lacunes, pouvant entraîner des arrêts imprévus et des coûts de maintenance plus élevés. Ces lacunes nuisent à la continuité des opérations industrielles, contrairement aux approches modernes de maintenance basées sur l'IIoT et l'IA. Avec l'avènement de l'IIoT, le paysage de la maintenance des actifs critiques a connu une transformation radicale, notamment pour les équipements électriques. Ces derniers exploitent désormais les capacités prédictives des plateformes connectées par capteurs pour une meilleure surveillance, avec des notifications d'alarme et des analyses de données permettant d'améliorer l'efficacité.

Le rôle du renseignement dans la maintenance des installations électriques

L'IA joue un rôle majeur dans la maintenance des équipements électriques, transformant positivement les organisations qui dépendent de ces infrastructures critiques pour fournir leurs produits et services. Nous explorons ici le rôle et l'impact de l'IA dans la maintenance de ces équipements. Les plateformes intelligentes peuvent automatiser certaines tâches, 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 production via l'Internet industriel des objets (IIoT), est étroitement lié aux capacités de l'IA en matière de maintenance prédictive. La maintenance prédictive est un domaine clé de la maintenance des équipements 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. Température, vibrations, consommation d'énergie et autres paramètres figurent parmi les données collectées. Le « cerveau » du système intelligent reçoit ces données de surveillance. Il recherche des schémas pouvant indiquer une détérioration, une anomalie, voire une panne, en s'appuyant sur les données environnementales et les indicateurs de performance. Grâce à la collecte de données en temps réel, cette approche de maintenance prédictive continue fournit un retour d'information permanent sur les équipements électriques critiques. Si la maintenance périodique ou réactive reste la norme dans tous les secteurs, la maintenance préventive, dans un contexte de mondialisation, ne suffit plus à elle seule comme stratégie de gestion des actifs. Un simple contrôle régulier de l'état des équipements électriques ne garantit pas leur bon fonctionnement. Il existe aujourd'hui des méthodes plus performantes et plus efficaces pour réduire les temps d'arrêt imprévus et les pertes de productivité. Les entreprises dont l'activité dépend fortement de la distribution d'énergie électrique au sein de leurs installations doivent fréquemment effectuer des opérations de maintenance pour garantir le bon fonctionnement de leurs équipements, notamment lorsque ces derniers sont utilisés pendant de longues périodes. Des études sur l'impact du vieillissement des équipements électriques sur la fréquence des pannes démontrent un lien direct avec les pratiques de maintenance adoptées. Un inconvénient majeur de la maintenance réactive ou périodique réside dans son coût potentiellement élevé, en particulier en l'absence de processus de maintenance robustes, et notamment de stratégies de maintenance de précision. La généralisation de l'automatisation et des outils numériques, tels que les plateformes IIoT, a intensifié le changement de paradigme dans la maintenance des actifs et la gestion des installations au cours de la dernière décennie. Grâce à la maintenance intelligente et prédictive, des capteurs stratégiquement positionnés 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, l'analyse et des algorithmes intelligents, l'IA peut prévenir les pannes potentielles et fournir des informations exploitables. Le système examine les tendances de température, les profils de charge, les limites et d'autres paramètres des équipements 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 pannes d'équipement. L'impact de l'IA sur la maintenance des équipements électriques continue d'évoluer, et de nouvelles pistes d'amélioration se dessinent à mesure que la technologie se développe. Parmi les effets de l'intelligence artificielle sur la maintenance des équipements électriques, on peut citer :

Amélioration de la sécurité et atténuation des risques

La gestion des actifs électriques doit privilégier la sécurité, tant du personnel que des 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 divers capteurs installés sur les actifs électriques afin de détecter les anomalies et les problèmes de sécurité. La détection précoce des problèmes permet d'atténuer les risques, de prévenir les accidents et d'offrir au personnel de maintenance et aux autres parties prenantes un environnement de travail plus sûr.

Amélioration de l'efficacité et de la fiabilité des équipements

Dans les secteurs de la production, de la logistique et de l'exploitation, les techniques telles que les contrôles de maintenance périodiques peuvent s'avérer insuffisantes pour garantir la fiabilité des équipements dans un environnement complexe et dynamique. Grâce à la surveillance et à l'analyse continues des données en temps réel, les équipements électriques gagnent en fiabilité. Les volumes importants de données collectées par les capteurs des équipements électriques peuvent être analysés par des algorithmes intelligents afin de détecter des connexions et des schémas souvent imperceptibles lors d'inspections thermographiques. La maintenance peut ainsi être planifiée avec précision pour minimiser les temps d'arrêt, prévenir les pannes catastrophiques et optimiser la durée de vie des équipements en identifiant les anomalies et les premiers signes de détérioration. En assurant un fonctionnement optimal des équipements, cette stratégie proactive réduit les risques de défaillances imprévues et accroît la fiabilité.

Réduction des coûts et optimisation des ressources

Grâce à la détection précoce des pannes, les entreprises 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 chronophages, qui, contrairement à l'approche prédictive permise par l'intelligence artificielle dans l'IIoT, ne garantissent souvent pas l'efficacité des actifs. Les temps d'arrêt non planifiés, potentiellement coûteux pour une entreprise, sont atténués par les prédictions basées sur l'IA, qui optimisent l'allocation des ressources et réduisent les coûts opérationnels.

Prise de décision fondée sur les données

L'intégration de l'intelligence artificielle dans la maintenance des équipements électriques offre des capacités prédictives grâce à l'analyse de volumes importants de données provenant de divers capteurs, de l'historique des opérations et des systèmes de surveillance en temps réel. Cette analyse permet d'identifier les anomalies et de faciliter la prise de décision basée sur les données. Les informations issues de ces données génèrent des tâches qui aident les organisations à suivre l'état de leurs équipements et à mettre en œuvre des interventions précises, telles que la planification de la maintenance, le remplacement de pièces et l'évaluation des performances, guidant ainsi les actions correctives.

Détection des pannes et maintenance proactive

Les algorithmes identifient les défauts potentiels en temps réel grâce à l'analyse des données des capteurs. La détection d'anomalies et de défauts prévisibles dans les équipements électriques permet aux entreprises d'anticiper les pannes et les arrêts imprévus, d'améliorer l'efficacité des actifs et d'optimiser les opérations. La surveillance continue des équipements électriques élimine les interventions de maintenance inutiles, optimise l'efficacité opérationnelle et réduit les coûts de maintenance.

Conclusion

En conclusion, le paysage de la maintenance des équipements électriques est en constante transformation grâce au développement de l'IA dans l'IIoT. L'approche idéale repose sur des implémentations progressives, en commençant par la paramétrisation des opérations via des règles intelligentes. Ceci permet au système d'identifier rapidement les problèmes opérationnels, générant des gains considérables à court terme. Dès la mise en œuvre initiale d'une intelligence opérationnelle minimale et basique, les avantages sont déjà impressionnants.  Dans un second temps, il est possible de mettre en œuvre un système d'IA capable d'analyser et d'identifier les changements dynamiques de comportement. Bien que l'intégration de l'IA engendre des coûts initiaux et qu'un temps considérable soit nécessaire pour entraîner le système à la maintenance prédictive, les avantages à long terme surpassent largement les coûts d'exploitation (OPEX) et d'investissement (CAPEX). Cette avancée est particulièrement cruciale pour les secteurs fréquemment confrontés à des contraintes de ressources et à des restrictions budgétaires.  L'informatique innovante, l'Internet industriel des objets, l'analyse des données et les modèles prédictifs avancés redéfinissent en profondeur le secteur de la maintenance. L'intégration de l'IA dans un modèle de maintenance prédictive des équipements promet un avenir plus radieux pour un écosystème de maintenance hautement réactif et performant.  Ces évolutions technologiques ouvrent la voie à une maintenance plus proactive et efficace, permettant aux organisations d'anticiper les problèmes, de réduire les coûts et d'optimiser la disponibilité de leurs équipements électriques.  Informations fournies par : Exertherm

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