L’utilisation de l’intelligence artificielle dans l’industrie s’inscrit pleinement dans la dynamique de l’Industrie 4.0. Parmi les enjeux majeurs, la détection d’anomalies des équipements industriels occupe une place centrale.
Objectif : améliorer la fiabilité des actifs, réduire les arrêts non planifiés et maximiser la performance opérationnelle. Mais concrètement, comment détecter des anomalies sur des équipements industriels ? Quelles méthodologies privilégier ?
Dans cet article, nous détaillons les principes, les enjeux et les principales approches de détection d’anomalies appliquées à l’industrie.
La détection d’anomalie : définition et enjeux
La détection d’anomalies est un processus d’analyse de données visant à identifier des observations qui s’écartent significativement du comportement normal d’un système.
Une anomalie correspond à une déviation inhabituelle en termes de comportement, de caractéristiques ou de valeur mesurée. Dans un contexte industriel, elle peut être le signal précurseur d’une défaillance.
La détection d’anomalies constitue aujourd’hui un pilier de la maintenance prédictive. Elle repose sur :
-
des méthodes statistiques
-
des techniques de machine learning
-
l’analyse de séries temporelles industrielles
Son rôle est d’identifier précocement des dérives avant qu’elles n’aboutissent à une panne.
💡 A lire aussi : L’importance des séries temporelles dans le secteur industriel
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.
💡 A lire aussi : Détection de l’état de santé du capteur
- 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 anomalie 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.
💡 A lire aussi : Qu’est-ce qu’un logiciel de maintenance prédictive en mode aveugle ?
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.
Conclusion
La détection d’anomalies des équipements industriels est aujourd’hui un levier stratégique pour améliorer la fiabilité, la disponibilité et la performance opérationnelle.
Si les approches traditionnelles basées sur l’historique conservent leur pertinence dans certains contextes, les méthodes non supervisées en mode aveugle ouvrent de nouvelles perspectives, notamment pour les industriels disposant de peu de données de pannes.
Au-delà de la détection, l’enjeu réside désormais dans la capacité à guider le diagnostic et à accélérer la prise de décision maintenance.
