L'impact de l'intelligence artificielle sur le maintien des actifs électriques

Les technologies de l'intelligence artificielle (IA) révolutionnent la façon dont les actifs électriques sont maintenus. L'IA permet aux organisations d'obtenir un avantage concurrentiel en tirant parti des données de surveillance des données pour prendre de meilleures décisions basées sur les données, minimiser le temps d'inactivité, optimiser les ressources et améliorer l'efficacité opérationnelle.

Le cloud computing, l'IoT et la capacité du haut débit ont rendu ces avantages qualifiés le plus possible.

Aujourd'hui, le monde continue d'évoluer numériquement en raison de l'augmentation du travail à distance et de la progression technologique croissante 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 scénario compétitif.

La numérisation est une condition préalable à chaque organisation car elle s'efforce de devenir plus efficace et d'atteindre des objectifs de durabilité. Cette évolution favorise l'importance d'améliorer la pensée, la structure, le fonctionnement et le développement, évoluant de manière proactive vers des moyens plus innovants de résoudre les problèmes et de s'adapter au paysage numérique en développement.

Un changement croissant de l'électricité est inévitable pour chaque organisation et pour garantir le fonctionnement, la fiabilité et la sécurité du personnel idéal, le maintien approprié des infrastructures électriques est aussi essentiel que le maintien d'un approvisionnement énergétique stable.

Dans de nombreuses industries, les organisations ont fait confiance à la méthode traditionnelle de maintien des actifs électriques. Le maintien des actifs traditionnels tourne autour des inspections périodiques, de la maintenance préventive, des réparations réactives ou de la réponse aux défaillances.

Historiquement, il y a des défauts dans l'approche traditionnelle de la maintenance des actifs, ce qui peut entraîner un temps d'inactivité non parabé et des coûts d'entretien plus élevés. Ces défauts ont un impact négatif sur les opérations continues sur les industries par rapport aux approches de maintenance modernes, tirées par l'IIOT et l'IA.

Avec l'avènement de l'IoT industriel intelligent, le paysage du maintien des actifs critiques a subi un changement transformateur, évident également dans les actifs électriques. Ces actifs profitent désormais des capacités prédictives des capteurs connectés à la surveillance des actifs, fournissant des notifications d'alarme et des informations basées sur les données, entraînant une amélioration de l'efficacité.

Le rôle de l'intelligence dans le maintien des actifs électriques

L'IA joue un rôle important dans l'approche de la maintenance des actifs électriques, transformant positivement les organisations qui dépendent d'une infrastructure critique pour fournir des produits et services. Ici, nous explorons le rôle et l'impact de l'IA sur le maintien de ces actifs.

Les plates-formes de renseignement peuvent effectuer automatiquement certaines tâches, éliminant ainsi la nécessité d'interpréter les résultats et l'intervention manuelle.

Maintenance prédictive

Le développement de l'industrie 4.0, qui relie les technologies de fabrication via l'Internet industriel des objets (IIoT), est étroitement lié à la capacité de l'essence de maintenance prédictive.

La maintenance prédictive est l'un des domaines les plus importants dans le maintien des actifs électriques, où des progrès technologiques tels que l'IA sont présents. Les capteurs de l'équipement électrique permettent une surveillance prédictive de l'entretien 24 × 7 et de l'équipement continu. La température, les vibrations, la consommation d'énergie et d'autres métriques font partie des paramètres qui peuvent être collectés.

Le système intelligent «cerveau» reçoit des données de surveillance des conditions. Il cherche des modèles qui peuvent indiquer une détérioration possible, une anomalie ou pire, une défaillance, en utilisant des données liées aux conditions de métrique environnementale et de performance. Avec les données collectées en temps réel, l'approche de maintenance prédictive toujours active fournit une rétroaction continue des actifs électriques critiques.

La dépendance à l'égard des approches de maintenance périodiques ou réactives dans toutes les industries est l'approche typique de la maintenance des actifs. Dans le scénario commercial globalisé SUSL, la maintenance préventive peut ne plus être suffisante en tant que stratégie de gestion des actifs.

L'examen régulièrement de l'état de l'équipement électrique ne garantit pas de bonnes performances des actifs. Maintenant, il existe des méthodes meilleures et plus efficaces pour réduire le temps d'inactivité non planifié et la perte de productivité.

Les entreprises dont les opérations dépendent considérablement de la distribution de l'électricité dans leurs installations doivent souvent maintenir l'entretien pour garantir que leur équipement est en mesure de soutenir les exigences des opérations quotidiennes, en particulier lorsque ces actifs sont utilisés pendant de longues périodes. Les études sur l'impact du vieillissement de l'équipement électrique sur l'échec montrent une relation directe avec les pratiques de maintenance adoptées. Un inconvénient remarquable de la maintenance réactive ou périodique réside dans son potentiel de coût élevé, en particulier lorsque les processus de maintenance robustes ne sont pas mis en œuvre, en particulier si les stratégies de maintenance de précision ne sont pas adoptées.

La prévalence de l'automatisation et des outils numériques, telles 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. Avec l'intelligence et la maintenance prédictives, les capteurs stratégiquement positionnés dans l'équipement permettent une surveillance continue de la viscosité, de la consommation d'énergie, des vibrations et de la température. En tirant parti des données en temps réel, en analyse intelligente et en algorithmes, l'IA peut avertir des défaillances potentielles avant qu'elles ne se produisent et fournir des informations exploitables. Le système examine les tendances de température, les modèles de charge, les limites et autres paramètres dans les actifs électriques tels que les transformateurs, les disjoncteurs et les câbles. Cela permet à la plate-forme de fournir des problèmes potentiels avant que les anomalies ne se transforment en échecs actifs.

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

Amélioration de la sécurité et de l'atténuation des risques

La gestion active électrique devrait hiérarchiser la sécurité du personnel et des biens. Les capacités prédictives de l'IIOT aident à identifier les risques de sécurité liés aux éventuelles défaillances des actifs. Intelligent IIOT peut analyser les données de divers capteurs des actifs électriques pour identifier les anomalies et les préoccupations de sécurité. Les risques de sécurité sont atténués par la détection précoce des problèmes, la prévention des accidents et la fourniture du personnel de maintenance et d'autres parties prenantes un environnement de travail plus sûr.

Efficacité et fiabilité de l'équipement amélioré

Pour la fabrication, la logistique et les opérations, des techniques telles que les vérifications de maintenance périodiques peuvent ne pas être suffisantes pour vérifier la fiabilité des actifs dans un environnement complexe et accéléré. Grâce à la surveillance et à l'analyse continue des données en temps réel, l'équipement électrique sera plus fiable. De grands volumes de données de capteurs collectés à partir des actifs électriques peuvent être surveillés par des algorithmes intelligents pour trouver les connexions et les modèles que les humains ne réalisent souvent pas lors de l'utilisation de sondages thermographiques. L'entretien peut être programmé avec précision pour minimiser les interruptions, aider à prévenir les effondrements catastrophiques et maximiser la longévité des actifs, identifier les anomalies et les premiers indicateurs de détérioration. En veillant à ce que les actifs fonctionnent dans des paramètres idéaux, cette stratégie proactive réduit les chances de défaillances imprévues et augmente la fiabilité.

Réduction des coûts et optimisation des ressources

Avec la détection précoce des échecs, les organisations peuvent optimiser leurs coûts en appliquant des méthodes correctives précises dès qu'une anomalie est identifiée. Cela réduit considérablement le besoin de chèques de maintenance périodique et de temps inutile et longs, qui ne garantissent souvent pas l'efficacité des actifs par rapport à l'approche prédictive faite par l'intelligence artificielle dans l'IoT. Le temps d'inactivité imprévu, qui peut être coûteux pour une organisation, est atténué par les prédictions axées 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 dans le maintien des actifs électriques fournit des capacités prédictives en analysant de grandes quantités de données de divers capteurs, des enregistrements historiques et des systèmes de surveillance en temps réel pour identifier les anomalies, faciliter les processus de prise de décision basés sur les données. Les informations de ces données génèrent des tâches qui aident les organisations à surveiller la santé des actifs et à mettre en œuvre des interventions précises telles que les calendriers de maintenance, le remplacement des pièces et l'évaluation des performances, guidant les actions correctives éclairées.

Détection des défauts et maintenance proactive

Les algorithmes identifient les échecs potentiels en temps réel lors de l'analyse des données du capteur. L'identification possible d'anomalies et de défaillances prévisibles dans les équipements électriques aide les organisations à effectuer des interventions proactives pour éviter les échecs non planifiés et le temps d'inactivité, ce qui améliore l'efficacité des actifs et optimise le fonctionnement. La surveillance continue des actifs électriques élimine la maintenance inutile, l'optimisation de l'efficacité opérationnelle et l'évitement des coûts de maintenance supplémentaires.

Conclusion

En conclusion, le scénario de maintenance des actifs électriques est constamment transformé en raison du développement de l'IA dans l'IIOT. L'approche idéale implique des implémentations progressives, en commençant par la paramétrisation de l'opération à travers des règles intelligentes. Cela permet au système d'identifier rapidement les problèmes opérationnels, fournissant des gains considérables dans une courte période. Avec la mise en œuvre initiale d'une intelligence opérationnelle minimale et de base, les avantages sont déjà impressionnants. 

Dans une deuxième étape, on peut passer à la mise en œuvre d'un système d'IA capable d'analyser et d'identifier les changements comportementaux dynamiques. Bien qu'il y ait des dépenses initiales impliquées dans l'intégration de l'IA et un temps considérable est nécessaire pour former le système à la maintenance prédictive, les avantages à long terme dépassent considérablement 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 restrictions sur les ressources et les coupes budgétaires. 

L'informatique innovante, l'Internet des affaires industrielles, 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 pour actif promet un avenir plus prometteur pour un écosystème de maintenance très réactif et efficace. 

Ces changements technologiques ouvrent des portes 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. 

Application

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Avec des informations: exertherm

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