La labellisation des anomalies est une étape centrale de la maintenance prédictive. Son importance est prouvée au travers de la complémentarité entre les Hommes, experts métiers, et les machines. Dans cet article, découvrez en quoi consiste la labellisation des anomalies et en quoi cette étape cruciale permet de renforcer la maintenance prédictive.
Qu’est-ce que la labellisation des anomalies dans le cadre de la maintenance prédictive ?
Une étape cruciale de la maintenance prédictive
DiagFit, logiciel de maintenance prédictive en mode aveugle
Le Machine Learning est un atout certain pour les industriels dans le cadre de la maintenance prédictive. C’est sur la base de cette technologie qu’un logiciel de maintenance prédictive, tel que DiagFit, parvient à identifier le mode de fonctionnement sain d’un équipement. De plus, utiliser notre logiciel DiagFit permet de bénéficier du mode aveugle, notre innovation permettant aux industriels de ne avoir besoin de données historiques de pannes pour fournir des prédictions de pannes fiables.
Ainsi, toute sortie de cet espace de normalité est repérée instantanément et traduite par notre logiciel. DiagFit prescrit alors la marche à suivre pour corriger cette anomalie afin de prévenir la panne future. Dans le même temps, le logiciel enrichit son dictionnaire d’anomalies pour la repérer facilement si celle-ci venaient à se reproduire. En ce sens, cela permet aux experts maintenance de définir la pertinence et la priorité d’une intervention.
Développé par Amiral Technologies, DiagFit permet aux industriels de planifier ces interventions avec comme objectif de concilier augmentation et amélioration de la productivité avec une réduction des coûts de maintenance.
La collaboration entre les Hommes et les machines
La maintenance prédictive vise à établir un équilibre entre les Hommes et les machines. Il n’est nullement question de remplacer l’un ou l’autre, mais plutôt de créer une complémentarité. Les tâches automatisées par l’intelligence artificielle et les logiciels ne peuvent fonctionner de manière optimale sans la supervision des experts-métier. C’est là, par exemple, tout l’intérêt de la labellisation des anomalies. Grâce aux ajouts des experts-métier, l’Apprentissage Incrémental, c’est-à-dire un apprentissage dynamique, peut être utilisée tout au long de la vie de l’équipement, et ainsi enrichir ses connaissance pour les prédictions futures.
De ce fait, un capteur placé sur une batterie de véhicule électrique indiquera par exemple un niveau d’usure anormale, nécessitant d’être analysé par un Homme. C’est à l’expert maintenance de confirmer ou d’infirmer la pertinence d’une intervention pouvant mener à un changement de la pièce pour prévenir d’un arrêt du véhicule.
L’objectif : renforcer la maintenance prédictive
Un logiciel de maintenance prédictive, tel que DiagFit est doté d’algorithmes de machine learning puissant qui permet aux entreprises d’être autonome une fois l’environnement assimilé. Toutefois, le contrôle humain est indispensable. La labellisation des anomalies vise à raffermir la maintenance prédictive dans les entreprises compétitives. En supervisant le logiciel, les experts maintenance augmentent sa fiabilité.
A terme, DiagFit déterminera lui-même le score de confiance associé aux résultats de ses propres analyses. La finalité visée est l’autonomie des systèmes de production, certaines interventions devront être effectuées par des experts-métier.
En somme, la maintenance prédictive facilite quant à elle l’ensemble de ces processus mais nécessite une attention particulière, notamment en ce qui concerne la labellisation des anomalies. Une fois ces dernières recensées et notées en fonction de leur priorité, l’expert maintenance exerce alors son métier avec tous les éléments fournis par DiagFit.
