Maintenance prédictive : DiagFit, un logiciel agnostique
DiagFit, logiciel de maintenance prédictive, s’adapte à tous types de données, tous types de capteurs et tous types d’équipements : c’est ce que l’on appelle une technologie agnostique. Une avancée majeure pour les secteurs manufacturier, du transport et de l’énergie, entre autres, qui peuvent désormais profiter des avantages de la maintenance prédictive quels que soient le type d’appareil et le type d’indicateur à analyser.
Qu’est-ce qu’un logiciel agnostique ?
Tiré du grec gnosis (connaissance) et du préfixe a-, le terme “agnostique” signifie donc “sans connaissance”. Il se rapporte, dans le langage courant, aux personnes se réclamant de l’agnosticisme, c’est-à-dire “qui pense[nt] que Dieu est inconnaissable, qui ne prétend[ent] pas connaître les secrets de l’Univers”.
Dans le langage informatique, on dit d’un outil ou d’un processus qu’il est agnostique lorsqu’il peut être opéré indépendamment du système au sein duquel il est exploité.
DiagFit est un logiciel de maintenance prédictive mis au point par Amiral Technologies en partenariat avec le CNRS. S’il est dit agnostique, c’est qu’il fonctionne sans avoir besoin de connaître le type d’équipement, le type de donnée ou le type de capteur qu’il supervise.
Dans les secteurs de l’industrie, de l’énergie ou encore du transport, l’agnosticisme d’une solution de maintenance est particulièrement important, bien qu’il ne soit pas encore légion.
Quels sont les avantages d’un logiciel de maintenance prédictive agnostique ?
Que l’on parle de sites industriels, de centrales nucléaires, d’avions ou encore de navires, il s’agit là d’environnements faits d’équipements particulièrement sophistiqués et très diversifiés, qui sont analysés par différents types de capteurs IoT et génèrent différents types de données.
Un obstacle majeur pour les équipes de maintenance qui, pour adopter une stratégie de maintenance prédictive et faire face aux exigences de l’industrie 4.0, doivent disposer d’un logiciel capable de traiter ces informations malgré leur grande diversité.
DiagFit permet à tout type de structure de mettre en place une stratégie de maintenance prédictive en étant capable de traiter toutes sortes de données (température, pression, vibration…), issues de toutes sortes de capteurs sur toutes sortes d’équipements (système de pilote automatique, presse, système de transmission, tuyaux, moteurs, équipements électroniques…). Quels que soient les actifs à contrôler, DiagFit fonctionne de la même manière :
- Le logiciel génère un modèle prédictif dédié à un équipement à partir de données saines permettant de définir un espace de fonctionnement normal de l’appareil. Contrairement aux solutions de maintenance prédictive classiques, cette étape ne prend que quelques minutes ou quelques heures, contre plusieurs semaines en temps normal, ce qui facilite l’implémentation de l’outil sur les sites contenant de nombreux équipements.
- Lorsqu’il est construit, le modèle prédictif peut être associé à un équipement par les experts métier, et ce sans nécessiter l’intervention d’un data scientist ou d’un expert en codage informatique grâce à une interface no-code intuitive.
- Le logiciel analyse ensuite en temps réel les données collectées par les capteurs et alerte les équipes de maintenance lorsqu’il détecte une anomalie, autrement dit une sortie de l’espace de normalité. Ceux-ci peuvent ensuite accepter ou rejeter ce signalement en fonction de sa pertinence et ainsi contribuer à enrichir l’algorithme pour accroître la précision des prédictions de pannes au fil du temps.
