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Intelligence Artificielle pour Optimiser la gestion des Equipments

Au cours des trois dernières décennies, le développement de solutions de collecte de données et de surveillance basées sur l'informatique visait essentiellement à mettre en œuvre l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) comme une tentative de remplacer la supervision humaine par l'intelligence artificielle.

La définition de l'intelligence artificielle était la surveillance des actifs par des ordinateurs, soit à l'aide de critères basés sur des scénarios prédéfinis des équipementiers, soit sur la base de l'expérience de l'équipe opérationnelle.

Cette ère a vu la création de grands centres de données collectant des données à partir de plusieurs sources vers des serveurs de données avancés, ouvrant désormais la possibilité d'acquérir, de stocker et de partager en ligne une grande quantité de données provenant de plusieurs sources.

En développant des plateformes d'analyse de données capables de nettoyer et traiter ces données afin d'acquérir une expérience basée sur les données collectées, ouvrait désormais la possibilité au développement de:

  • Automatisation: permettant le déclenchement d'actions prédéfinies sans action humaine et basées sur des indicateurs prédéfinis, afin d'automatiser un processus, d'augmenter la sécurité et de réduire le coût opérationnel.
  • Machine Learning: considéré comme un sous-ensemble de l'intelligence artificielle et permettant la modélisation de nouveaux scénarios, basés sur l'expérience en utilisant des algorithmes avancés et des modèles statistiques pour enrichir la base de données existante.
  • Maintenance Prédictive: permettant l'optimisation et la redéfinition des tâches de maintenance à partir d'algorithmes avancés ou de motifs sur images, permettant de réduire le coût de maintenance ou d'augmenter la sécurité en surveillant les vibrations des roulements par exemple.

Un autre avantage clé de ces plates-formes de Big Data basées sur le cloud est la possibilité de concevoir et de visualiser en temps réel l'état de l'équipement ou de consulter l'historique des données à partir de n'importe quelle tablette connectée ou ordinateur distant.

Donnant désormais aux équipes d'excellence opérationnelle et de maintenance, la possibilité de gérer plusieurs sites, de se concentrer sur la revue de nouveaux scénarios modélisés et de communiquer avec les industriels sur la validation de ces nouveaux scénarios optimisés, en attendant l'IA automatisera le suivi des actifs de faible valeur processus et déclenchera des actions de base, permettant un fonctionnement en état dégradé au moment où les techniciens de service interviendront.

Un autre avantage est la possibilité de comparer les performances des actifs entre les fabricants et les sites et d'entreprendre des mises à niveau en fonction des performances des solutions techniques.

La performance des services techniques peut être incluse dans des contrats de services, y compris des KPI sur les données collectées, permettant désormais l'achat de kilowatts par heure, au lieu de l'achat de générateurs d'électricité par exemple, avec la signature d'un contrat de service de côté.

Notre équipe a environ 25 années d'expérience dans la négociation de prestation de services pour la fourniture de maintenance par des sociétés de services du monde entier.

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