L’utilisation de l’Intelligence Artificielle (IA) dans l’industrie est un tout nouvel enjeu issu de l’Industrie 4.0. En effet, dans l’industrie, les techniques de détection des pannes sont au cœur des discussions afin de pouvoir améliorer considérablement la fiabilité des équipements et d’en tirer le maximum de bénéfices.
Mais alors, comment détecter des anomalies sur les équipements industriels ? Quelle méthodologie est à privilégier ? Découvrez dans cet article la détection d’anomalies, ses enjeux et les méthodologies qui s’y réfèrent.
La détection d’anomalie : Définition et enjeux
La détection d’anomalie est un processus d’analyse de données visant à identifier des points de données qui se démarquent de manière significative du reste de l’ensemble de données.
Une anomalie est une observation qui diffère considérablement des autres données en termes de caractéristique, de comportement ou de valeur. La détection d’anomalies sur les machines est devenue un pilier central de la maintenance prédictive, utilisée dans la surveillance des machines, pour sécuriser repérer des événements ou des situations inhabituelles, potentiellement préjudiciables ou dignes d’attention pour les entreprises de ce secteur.
Elle repose sur des techniques statistiques, d’apprentissage automatique ou d’analyse de séries temporelles industrielles pour identifier ces observations anormales.
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Les avantages de la détection précoce d’anomalies
La détection précoce des anomalies revêt d’une importance capitale pour plusieurs raisons essentielles :
- Réduction des temps d’arrêt non planifiés
En identifiant les anomalies à un stade précoce, les entreprises peuvent des nouvelles informations pour prendre des mesures correctives avant que l’appareil ne tombe en panne. Cela réduit les temps d’arrêt non planifiés, qui peuvent représenter un coût important, notamment en termes de pertes de production et de réparations d’urgence.
- Préservation de la productivité
Avec la réduction des temps d’arrêt non prévus, les entreprises peuvent alors maintenir un niveau de productivité élevé en évitant ainsi les interruptions majeures. Cela est particulièrement crucial dans les secteurs du manufacturing où le moindre arrêt de production peut entraîner des pertes considérables.
- Optimisation de la maintenance
Plutôt que de suivre un calendrier de maintenance préventive rigide, une détection précoce d’anomalie permet une maintenance prédictive basée sur l’état de santé réel de l’équipement. Cela signifie que les instruments connectés et autres machines sont utilisés de manière plus efficace, car toute intervention est effectuée uniquement lorsque cela est nécessaire.
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- Économies financières
Si l’on réduit les temps d’arrêt et que l’on optimise la révision des appareils, alors d’importantes économies financières peuvent être réalisées. En effet, les coûts liés aux réparations d’urgence, à la perte de production et aux pièces de rechange inutiles sont drastiquement réduits.
- Durée de vie prolongée de l’équipement et sécurité
En prenant des mesures pour corriger les anomalies dès que celles-ci se produisent, les entreprises de ce secteur peuvent ainsi prolonger la durée de vie de leurs instruments connectés, limitant ainsi les coûts de remplacement.
Egalement en terme de sécurité, la maintenance prédictive s’avère très utile pour surveiller les machines et appareils, d’autant plus dans l’industrie où les risques de départs de feux sont importants si une machine venait à être défaillante.
Pour atteindre ces avantages, les entreprises ont recours à des solutions de maintenance prédictive qui utilisent des technologies avancées telles que l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et des capteurs IoT, pour surveiller l’état de leurs machines. La détection précoce des anomalies est donc un pilier essentiel de la gestion efficace des actifs dans le secteur industriel.
Les conséquences d’une panne non détectée
Dans l’industrie, l’impact d’une anomalie non détectée peut s’avérer dévastateur. L’incapacité à repérer rapidement une déviation par rapport à un espace de normalité peut avoir des conséquences importantes pour l’entreprise, comme listé précédemment.
Outre ces conséquences directes, il est important de noter que les anomalies non détectées peuvent avoir des répercussions à long terme. La qualité de la production peut être altérée si une machine présente un défaut, rendant ainsi l’ensemble d’un lot défectueux. Les anomalies dans la production peuvent également entraîner des retards de livraison auprès des clients. Le risque est alors de créer une perte de confiance des clients et des parties prenantes de l’entreprise si celle-ci ne parvient pas à maintenir un niveau de service fiable et constant en raison d’anomalies non détectées.
Pour toutes ces raisons, la prédictions des anomalies est devenue une priorité majeure dans l’industrie. Aujourd’hui, les entreprises investissent dans des solutions de maintenance prédictive pour minimiser les conséquences potentiellement désastreuses d’une anomalie non détectée.
Quelles sont les méthodes de détection d’anomalies des équipements industriels ?
La détection de pannes dans les machines et instruments connectés peut être abordée de deux manières principales : soit en se basant sur des modèles construits à partir de données historiques, soit en surveillant en mode aveugle, c’est-à-dire sans référence aux données historiques.
Utilisation de modèles basés sur les données historiques
Cette approche repose avant tout sur la collecte de données historiques provenant des capteurs présents sur les machines. Ces données peuvent inclure des mesures telles que la température, la pression, la vitesse, la vibration, l’humidité, etc.
Ensuite une analyse exploratoire des données est réalisée pour identifier les tendances, les schémas saisonniers, et les comportements normaux des actifs. Grâce à cette analyse, il est désormais possible de créer des modèles de référence pour décrire le comportement normal de l’équipement. Ces modèles peuvent prendre la forme de moyennes mobiles, de courbes de régression, de séries chronologiques ou de tout autre modèle approprié à vos données.
Les données générées en temps réel peuvent alors être comparées avec les modèles de référence. Si un écart trop important est remarqué entre les données en temps réel et les modèles de référence, cela peut indiquer une anomalie. Il devient alors intéressant de définir un seuil d’alerte pour indiquer quand une anomalie est détectée. Ces seuils dépendent de la gravité de l’anomalie et du niveau de tolérance choisi.
Enfin, en configurant un système d’alerte qui génère des notifications lorsque des anomalies sont détectées, les équipes de réparation, ou les responsables concernés, peuvent intervenir en amont de la panne. Cette méthode est particulièrement efficace pour anticiper les problèmes avant même qu’ils ne deviennent critiques.
La détection d’anomalies en mode aveugle avec DiagFit
La prédiction de pannes en mode aveugle est une méthode de Machine Learning qui permet de prévoir une défaillance sur un appareil ou machine sans avoir à se baser sur des données historiques de pannes.
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DiagFit, la solution de maintenance prédictive pour équipements industriels développée par Amiral Technologies, permet de détecter les pannes en produisant des modèles prédictifs, sans avoir à connaître le type d’équipement qu’il supervise, et sans avoir besoin de données historiques de pannes. Grâce à ce type de fonctionnement, il est possible d’effectuer une mise en œuvre extrêmement rapide du logiciel.
La méthode repose sur la création d’un espace de fonctionnement nominal de l’appareil lors de la mise en place de la solution. Grâce à son approche « non supervisée », DiagFit apprend sur les données saines de l’appareil et construit automatiquement un espace de normalité robuste et fiable. Ainsi, tout résultat en dehors de cet espace est considéré comme une anomalie et signalé aux équipes de répération.
Ainsi, grâce au mode aveugle et à sa facilité d’implémentation, DiagFit peut couvrir un grand nombre de cas d’usage sur nos différents marchés clés : les transports, le manufacturing et l’énergie). Retrouvez l’ensemble de nos cas d’usage ici.
En résumé, la détection d’anomalie en 3 points :
- Comment détecter des anomalies sur les équipements ?
La détection d’anomalie repose sur l’analyse de données pour identifier des points qui se démarquent significativement du reste. Cela s’effectue en utilisant des techniques statistiques, d’apprentissage automatique et d’analyse de série temporelle pour repérer des observations anormales sur les actifs.
- Quels sont les avantages de la détection précoce d’anomalies dans les équipements industriels ?
La détection précoce d’anomalies offre de nombreux avantages, notamment la réduction des temps d’arrêt non planifiés, la préservation de la productivité, l’optimisation des réparations et entretiens, des économies financières significatives, et la prolongation de la durée de vie des machines.
- Quelles sont les méthodes de détection d’anomalies pour les équipements industriels ?
La détection d’anomalies peut se faire en se basant sur des modèles construits à partir de données historiques ou en surveillant en mode aveugle sans référence aux données passées. La seconde approche offre plus de possibilités sur les cas d’usage auprès des clients et permet une mise en œuvre plus rapide d’une solution de maintenance prédictive.
