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, issues des 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 dans le secteur 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, mesurées à intervalles de temps réguliers par un capteur.
Elles peuvent concerner une vaste gamme de domaines industriels, tels que la fabrication, la production, la qualité, l’énergie, la gestion des actifs, etc.
Pourquoi les séries temporelles industrielles sont-elles importantes ?
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 offrent des avantages significatifs qui peuvent aider les entreprises et les organisations à améliorer leurs opérations, leur efficacité et leur rentabilité.
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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, sauf si la solution de prédiction de pannes est capable de fonctionner sans historique, tel c’est le cas avec notre logiciel DiagFit et son mode aveugle.
- 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.
Détection d’anomalies dans les séries temporelles industrielles
La détection de pannes dans ces séries est une tâche essentielle pour garantir la qualité, la sécurité et l’efficacité des équipements industriels. Elle consiste à identifier les points de données ou les événements qui s’écartent de manière significative du comportement attendu, appelé « espace de normalité », ce qui peut indiquer des problèmes ou des défaillances potentielles sur les machines de production.
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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 :
- 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.
- 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.
- Modélisation du comportement normal
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.
- 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.
Plusieurs approches peuvent être utilisées, notamment :
- Détection statistique : En utilisant des méthodes telles que la règle des trois sigma pour identifier les points situés en dehors de l’intervalle de confiance.
- Méthodes d’apprentissage automatique : En utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique, tels que les réseaux de neurones, les machines à vecteurs de support (SVM) ou les forêts aléatoires, pour apprendre à distinguer les pannes du comportement normal.
- Comparaison à des seuils prédéfinis : En établissant des seuils de tolérance pour chaque variable surveillée et en identifiant les valeurs qui les dépassent.
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- 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.
- 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.
- 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 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.
Utilisation de DiagFit pour la détection d’anomalies dans les séries temporelles industrielles
DiagFit est le logiciel de maintenance prédictive, développé par Amiral Technologies, permettant d’anticiper et de planifier les arrêts machines. Au travers de DiagFit, l’utilisateur a accès à une interface de surveillance en temps réel ou de diagnostic a posteriori, permettant ainsi d’identifier les pannes avec leurs caractéristiques.
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.
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Notre logiciel, DiagFit, a 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. Il est donc un outil parfait pour la gestion ce type de série, qu’elles soient cycliques ou non-cycliques.
Les données issues des séries temporelles peuvent être traitées en direct depuis l’interface de DiagFit, ou en différé via l’import de vos fichiers. Cette approche permet la création de modèles prédictifs, offrant ainsi aux acteurs de l’industrie une solution fiable et pérenne. Ces modèles favorisent des économies substantielles, renforçant ainsi l’efficacité des opérations industrielles.
Autres questions fréquemment posées :
- Quelles sont les principales applications des séries temporelles industrielles ?
Elles ont de nombreuses applications importantes dans les secteurs industriels et manufacturiers. Voici quelques-unes des principales applications de ces séries temporelles : maintenance prédictive, suivi de la performance de la production, analyse des temps d’arrêt, planification des maintenances, prévision des arrêts machine.
Retrouvez l’ensemble de nos cas d’usage dans les secteurs du transport, de l’énergie et du manufacturing.
- Comment collecte-t-on des données pour créer des séries temporelles ?
Les données issues de ces séries proviennent de capteurs placés directement sur les machines et équipements connectés.
En effet, avec l’avènement de l’Internet des Objets Industriels (IIoT), les capteurs connectés sont de plus en plus utilisés dans des environnements industriels pour collecter, surveiller et échanger des données en temps réel.
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- Quels sont les principaux types de données pour les séries temporelles industrielles ?
Il existe une multitude de types de données qui peuvent être collectées et gérées à partir d’un équipement connecté. Parmi ces données, on distingue différentes catégories : les données opérationnelles, telles que les mesures de vibrations, de vitesse, de débit et de fréquence, et les données environnementales, qui incluent des paramètres tels que l’humidité, la température, et bien d’autres encore
- Les capteurs sont-ils fournis avec la solution de maintenance prédictive DiagFit ?
En tant qu’éditeurs du logiciel DiagFit, nous ne fournissons pas de capteurs et nous ne nous connectons pas aux capteurs. Les experts métiers qui utilisent DiagFit se servent de leurs propres capteurs déjà implantés sur leurs équipements et leurs machines. Notre logiciel s’alimente simplement des données issues des capteurs déjà implantés chez le client.
