L’avènement de l’Industrie 4.0 marque une révolution majeure dans le paysage industriel moderne. Cette nouvelle ère est caractérisée par l’intégration de technologies numériques connectées au sein des processus de fabrication, communément appelé Internet Industriel des Objets (IIoT).
L’IIoT apporte une nouvelle dimension d’efficacité, de flexibilité, et d’innovation à l’industrie, ouvrant la voie à une production plus efficace au travers de la maintenance prédictive, où les données, séries temporelles industrielles, deviennent le moteur de la prise de décision et de la création de valeur.
Qu’est-ce qu’une série temporelle industrielle ?
Une série temporelle industrielle peut se définir comme étant une séquence de données collectées à intervalles réguliers sur un équipement industriel. Ces données sont collectées au travers de capteurs, placés directement sur les machines et équipements industriels. Exemple : Une série temporelle industrielle peut être représentée par les vibrations d’une turbine.
Elles peuvent concerner une vaste gamme de domaines industriels, tels que la fabrication, l’exploitation, la gestion des énergies..
Pourquoi générer et exploiter des séries temporelles industrielles ?
Dans le secteur industriel, ces séries peuvent représenter une mine d’or d’informations pour les entreprises si elles sont correctement exploitées. En effet, ces données peuvent être utilisées pour surveiller, analyser et prédire le comportement des machines et équipements industriels. Elles permettent aux entreprises et organisations d’améliorer leurs opérations, leur efficacité et leur rentabilité.
Les défis spécifiques de l’analyse de ces séries temporelles
L’analyse et la gestion des séries temporelles peuvent parfois se révéler complexes, en raison des spécificités auxquelles les acteurs industriels peuvent être confrontés. Parmi celles-ci, on peut par exemple citer :
La gestion des données massives
Dans le contexte industriel, les données temporelles peuvent être massives, en particulier lorsque de nombreuses variables sont surveillées à haute fréquence. Stocker, gérer et analyser de grandes quantités de données peut être complexe et exiger des infrastructures spécifiques.
Des données manquantes ou incomplètes
Les séries temporelles peuvent comporter des données manquantes, ce qui peut compliquer l’analyse et la modélisation. Parfois, le manque de données historiques de pannes peut rendre l’analyse des séries temporelles plus difficile.
L’évolutivité des modèles
Les modèles développés pour l’analyse des séries temporelles doivent souvent être évolutifs pour prendre en compte de nouvelles données en temps réel et maintenir leur précision.
La sécurité des données
Dans un contexte industriel, la sécurité des données est cruciale. Il est donc nécessaire de protéger les données contre les accès non autorisés et les cyberattaques.
Grâce à sa capacité de prédiction de pannes en mode aveugle, sans historique de pannes et sa capacité à traiter de large volumes de données, notre logiciel DiagFit répond à ces enjeux.
Détection d’anomalies dans les séries temporelles industrielles
La détection d’anomalies, ou détection de pannes, consiste à identifier les points de données, ou les événements, qui s’écartent de manière significative du comportement attendu, appelé « espace de normalité ».
Ces « nouveautés » détectées peuvent indiquer des problèmes, des défaillances potentielles sur les machines de production ou tout simplement des nouveaux contextes jamais perçus auparavant.
Quelles sont les étapes d’une modélisation de série temporelle ?
Le processus de détection d’anomalies dans les séries temporelles se déroule généralement de la manière suivante :
1) La collecte de données
La première étape consiste à collecter des données temporelles provenant de capteurs, d’instruments de mesure ou de systèmes de surveillance. Ces données peuvent inclure des informations sur la production, la qualité, la consommation d’énergie, la température, la pression, la vibration, etc.
2) Le prétraitement des données
Avant d’effectuer la détection de défauts, il est souvent nécessaire de prétraiter les données. Cela peut inclure l’élimination des valeurs aberrantes, le lissage, la normalisation et la gestion des données manquantes.
3) La modélisation du comportement nominal
Pour détecter les pannes, il est essentiel de modéliser d’abord le comportement « normal » des séries temporelles. Cela peut se faire en utilisant des méthodes statistiques telles que les moyennes mobiles, les moyennes glissantes, ou des modèles de régression pour capturer les tendances et les variations saisonnières.
4) L’identification des anomalies
Une fois le modèle du comportement normal établi, des irrégularités sont identifiées en comparant les données réelles aux prévisions du modèle. Les points de données qui s’écartent de manière significative du modèle sont considérés comme des anomalies.
5) La validation des anomalies
Une fois les déviations détectées, elles doivent être validées pour s’assurer qu’elles ne sont pas le résultat d’erreurs de mesure ou d’autres facteurs temporaires. Cela peut impliquer l’examen manuel des données ou l’utilisation de techniques supplémentaires, telles que des règles de validation.
6) Les actions correctives
Une fois que des anomalies sont confirmées, des actions correctives peuvent être entreprises. Il peut s’agir de réparer des équipements défectueux, d’ajuster les processus de production, de planifier la maintenance préventive, ou de prendre d’autres mesures pour résoudre les problèmes identifiés.
6) La surveillance continue
La surveillance de défauts est un processus continu. Les modèles de détection d’anomalies doivent être régulièrement mis à jour pour tenir compte des évolutions des processus et des nouvelles données.
En savoir plus sur l’approche incrémentale.
En résumé, la détection d’anomalies dans les séries temporelles industrielles contribue à la réduction des temps d’arrêt non planifiés, à l’amélioration de la qualité des produits, à l’optimisation de la maintenance et à la réduction des coûts, ce qui est essentiel pour maintenir des opérations efficaces et rentables.
DiagFit notre logiciel expert de la détection d’anomalies dans les séries temporelles industrielles
DiagFit est le logiciel d’analyse des séries temporelles industrielles, développé par Amiral Technologies, permettant de notamment de détecter les pannes sur les équipements industriels. Au travers de DiagFit, l’utilisateur a accès à une interface lui permettant de naviguer dans ses données et d’extraire de l’information pertinente. Grâce au workflow généré, l’utilisateur peut lancer un diagnostic a posteriori de l’équipement sur ses données, permettant d’identifier les pannes.
Grâce à un système de machine learning spécialisé dans la gestion de séries temporelles, DiagFit est capable de fonctionner sans avoir besoin d’historique de pannes ou sans avoir connaissance au préalable du type de données à traiter. C’est ce qu’on appelle la détection de pannes en mode aveugle.
DiagFit, a également la particularité d’être agnostique, c’est-à-dire qu’il a été spécifiquement conçu pour traiter tout type de données de séries temporelles et provenant de tout type d’équipement industriel (DiagFit n’est pas fourni avec des capteurs mais exploitent ceux présents sur l’équipement).
DiagFit permet la création de modèles de détection d’anomalies sans avoir aucune connaissance en Data Science et sans avoir besoin d’écrire une seule ligne de code ce qui le rend accessible aux experts métiers.
