Le rôle de l'IA dans la maintenance prédictive et la gestion des actifs

Maintenance Prédictive

Dans la révolution industrielle du XXIe siècle, les entreprises considèrent que l'utilisation des actifs et l'efficacité opérationnelle sont des facteurs essentiels pour réussir sur le plan concurrentiel. C'est pourquoi de plus en plus d'entreprises adoptent l'intelligence artificielle (IA) pour prédire les pannes et gérer les actifs. Grâce à l'utilisation de l'IA, il est possible de prédire le moment où certains équipements tomberont en panne. Elles économisent ainsi beaucoup de temps et d'argent et améliorent les performances globales des équipements.

Dans cet article, nous examinerons comment l’IA contribue aux mesures prédictives et aux innovations futures dans la gestion des opérations industrielles, sans oublier le « gouvernement de l’IA » qui lui est associé.

Qu’est-ce que la maintenance prédictive ?

La maintenance prédictive fait référence au traitement de la maintenance des actifs et des équipements afin qu'aucun temps d'arrêt ne se produise. Cela diffère de la maintenance heuristique et peut être une maintenance corrective (attendre que l'équipement soit déjà en panne) ou une maintenance préventive. Qui suit le passage du temps ou de l'utilisation avec des contrôles de routine. La maintenance prédictive s'appuie sur des données et l'IA pour évaluer l'état réel des actifs à un moment donné. Plutôt que des corrections après qu'une panne se soit produite. Cela permet d'anticiper les pannes. Parce que la notion de panne est la base principale de la gestion de la maintenance, prédire quand l'équipement tombera en panne permet aux personnes chargées de la maintenance d'éviter que cette panne ne se produise.

La pierre angulaire de la maintenance prédictive est la collecte de données opérationnelles en temps réel à partir de divers capteurs et autres dispositifs. En utilisant ces informations, telles que la température, les vibrations, la pression et les performances, les algorithmes d'IA peuvent détecter tout schéma indiquant une défaillance inévitable. Cela permet d'effectuer des activités de maintenance plus efficaces au moment opportun et de n'effectuer que les réparations nécessaires, réduisant ainsi les dépenses et augmentant l'efficacité.

Comment l'IA améliore la maintenance prédictive

L’intelligence artificielle a révolutionné les perspectives de la maintenance prédictive. Les paragraphes suivants résument la manière dont l’IA permet de réussir dans les approches de maintenance prédictive :

Les données disponibles sont aspirées et analysées en temps réel

L’analyse des données basée sur l’IA améliore la rapidité de la gestion de la relation client. Les utilisateurs peuvent obtenir toutes les informations sur l’état de l’environnement sans avoir à lire de longs rapports ni à subir une surveillance excessive, car le système évalue l’ensemble de la configuration plutôt que des parties spécifiques. Grâce à ce retour d’information, les organisations sont en mesure de prévenir les pannes potentielles à l’avance et d’effectuer les réparations au moment le plus opportun.

Reconnaissance avancée des formes

Les algorithmes d'apprentissage automatique de l'IA sont capables de découvrir des corrélations connues dans les splines qui ne peuvent pas être clairement perceptibles ou réalisables par l'humain moyen. Les machines qui suivent ce concept peuvent progressivement apprendre à partir des données historiques collectées et identifier de nombreux changements subtils dans les performances des équipements qui signalent une certaine détérioration et une éventuelle défaillance.

Amélioration de la précision

Les stratégies de maintenance préventive entraînent souvent des temps d'arrêt prolongés en raison d'une maintenance préprogrammée inutile. Cependant, AI peut prédire avec précision les pannes des machines, garantissant que la maintenance n'a lieu que lorsque cela est nécessaire, ce qui minimise considérablement la maintenance et les temps d'arrêt.

Modèles de prédiction des pannes

À partir des données collectées dans le passé, l’IA évalue la fiabilité de certains modèles et construit des modèles qui prédisent le moment où un équipement spécifique tombera en panne et la durée de vie utile restante. Au lieu d’attendre qu’une unité soit hors service et nécessite une maintenance imprévue, une compréhension des risques et de la période de panne permet à une organisation de planifier la maintenance et les ressources plus efficacement.

Automatisation des tâches de maintenance

L'IA peut non seulement prévoir les besoins de maintenance, mais aussi exécuter automatiquement certains processus de la procédure de maintenance générale. Par exemple, les systèmes d'IA sont capables d'envoyer des notifications, de créer des bons de travail et même d'acheter des pièces de rechange lorsque le besoin s'en fait sentir.

Qu'est-ce que la gestion d'actifs ?

La gestion des actifs est une méthodologie organisée et complète de gestion et d'amélioration d'un actif tout au long de sa durée de fonctionnement, ce qui comprend l'acquisition, l'utilisation, l'entretien et la cession. Une gestion appropriée des actifs aide les organisations à améliorer l'efficacité de leurs actifs physiques tout en contrôlant les risques et les dépenses associés.

Par le passé, les processus de gestion des actifs comprenaient le suivi manuel des quantités, les inspections de routine et la maintenance programmée. Ce scénario est toutefois en train de changer grâce à l'encodage par l'IA d'analyses et d'informations complètes qui contribuent à une gestion efficace des ressources.

L'IA dans la gestion d'actifs

Grâce à des technologies avancées comme l'IA, les organisations gèrent leurs actifs de manière plus précise et sont capables d'analyser les données de manière plus rapide, plus efficace et plus performante. Voici comment la gestion des actifs est améliorée grâce à l'utilisation de l'IA :

Annexe C Prévision des performances globales du contrôle des actifs

Les organisations peuvent utiliser divers modèles de maintenance prédictive rendus possibles par l'aide de l'IA pour maintenir et optimiser la capacité opérationnelle de divers actifs dans un délai défini. Des sujets prédictifs à traiter par le biais de l'analyse prédictive ont également été introduits pour déterminer le moment où un actif particulier peut devoir faire l'objet de réparations ou de toute autre mesure administrative.

Systèmes de soutien pour convaincre les organisations en matière d'investissement et d'actifs

Les systèmes pilotés par l'IA fournissent aux organisations des informations exploitables avancées qui facilitent, entre autres, la répartition pertinente des actifs, les investissements et la cession des actifs. L'IA collecte de nombreuses données concernant diverses actions et recommande celle qui a le taux d'approbation le plus élevé pour l'amélioration de la valeur des actifs et les situations à risque.

Atténuation du cycle de vie

Les systèmes d'IA permettent aux organisations de gérer le cycle de vie des actifs afin de garantir que chaque actif est pleinement utilisé. Un modèle basé sur l'IA peut déterminer le meilleur moment pour remplacer ou mettre à niveau un actif afin d'éviter les interruptions opérationnelles et d'augmenter la longévité des actifs.

Réduction de risque

La technologie de l’IA minimise le risque de défaillance de tout actif en identifiant les problèmes. Cette identification réduit les risques d’arrêts imprévus, aidant ainsi les entreprises à gérer efficacement leurs opérations et à éviter les pertes inutiles.

Gestion automatisée des stocks

La gestion des stocks peut également être automatisée par l'IA en termes de prédiction du moment où certains actifs seront consommés, en traquant les tendances de consommation et en établissant des modèles utiles. Cela permet de prendre en charge les effets négatifs causés par les ruptures de stock, car les équipements ou les pièces de rechange ne sont appelés que lorsque cela est nécessaire.

Cas d'utilisation de l'IA dans la maintenance prédictive et la gestion des actifs

Il existe diverses applications de l'IA dans les domaines doubles de la maintenance prédictive dans la gestion des actifs et dans la gestion des actifs eux-mêmes. Les équipements agricoles en fournissent plusieurs exemples :

Industrie manufacturière

Les installations de fabrication utilisent généralement la maintenance prédictive basée sur l'IA pour surveiller les équipements, notamment les machines-outils, les robots, les bandes transporteuses et autres. Cette approche permet d'éviter les arrêts de production, car l'IA peut analyser les données des capteurs en temps réel pour prévoir une panne de machine et guider les efforts de maintenance.

Secteur de l'énergie

Dans le secteur de l'énergie, les entreprises utilisent des applications d'IA pour entretenir des composants cruciaux tels que les éoliennes, les centrales électriques, les canalisations et, surtout, pour effectuer une maintenance prédictive des actifs. La maintenance de ces actifs permet de maximiser l'efficacité de la production d'énergie en minimisant les pannes ou les réparations coûteuses.

Transport et Logistique

Il est désormais possible de suivre les véhicules, les avions et les navires à l'aide La technologie AIAvec l’aide de l’IA, il est possible de prévoir quels composants sont les plus susceptibles de nécessiter un entretien, évitant ainsi la perte de temps opérationnel pour les flottes et réduisant le coût de maintenance tout en améliorant la sécurité.

Industrie du pétrole et du gaz

Dans le secteur du pétrole et du gaz, les entreprises utilisent principalement l’IA dans la gestion des actifs et la maintenance prédictive. Ces systèmes se concentrent sur la sécurité des actifs immobilisés tels que les systèmes de pipelines, les plates-formes de forage et divers autres équipements en prédisant les problèmes avant qu’ils ne conduisent à des incidents ou à des temps d’arrêt de la production.

matière de soins de santé

Dans le secteur de la santé, les organisations appliquent des systèmes d’IA à la gestion prévisionnelle d’actifs tels que les IRM et les respirateurs. La maintenance prédictive assure le bon fonctionnement de ces actifs, contribuant ainsi à améliorer la qualité des services proposés aux patients tout en minimisant les frais généraux impliqués.

Avec les progrès continus de la technologie, il est certain que l'impact de l'IA dans la maintenance prédictive des services de cordons de magasin et dans la gestion de ses actifs sera davantage adopté. Certaines tendances clés futures de l'IA qui seront remarquables incluent, sans s'y limiter :

Interopérabilité avec l'IoT

L’IA et l’IoT amélioreront l’efficacité de la gestion des actifs grâce à une surveillance en temps réel des actifs. Ces dispositifs génèrent des quantités massives de données continues, permettant aux systèmes d’IA de calculer « dans quelle mesure la santé et les performances d’un actif sont susceptibles d’être bonnes ».

EdgeComputing

Ouf ! L'edge computing sera très utile pour permettre l'exécution d'algorithmes d'IA sur les différents appareils qui se trouvent à la périphérie des réseaux. Grâce à cela, les développeurs construiront des systèmes qui permettront un calcul rapide au sein de l'appareil, sans dépendance au cloud. Cela sera important pour les secteurs et les applications avec des temps de réponse courts.

Automatisation de la maintenance pilotée par l'IA

Avec le développement de l'IA au fil du temps, la réalisation de davantage de tâches de maintenance améliorera la maintenance des systèmes. Les techniciens ne se contenteront pas d'anticiper les besoins de maintenance ; les machines exécuteront et distribueront également les plans de réparation nécessaires et effectueront les tâches temporaires essentielles, réduisant ainsi encore les coûts d'exploitation et minimisant les temps d'arrêt des machines.

Pour aller plus loin

Introduite dans divers secteurs, l'IA a pris d'assaut la maintenance prédictive et la gestion des actifs en mettant en place des outils efficaces qui aident à minimiser les pertes, à maximiser l'efficacité et à améliorer la durée d'utilisation des actifs. Avec davantage d'innovations technologiques, les entreprises continueront d'améliorer leurs capacités prédictives, changeant ainsi à jamais la façon dont elles gèrent les actifs dans les entreprises.

FAQs

Q- De quelle manière l’IA améliore-t-elle la maintenance prédictive ?

Réponse : – La technologie de l'IA améliore la maintenance prédictive en analysant les capteurs en temps réel données,, en reconnaissant les schémas associés aux pannes d'équipement et en déterminant le moment idéal pour effectuer la maintenance. Ce concept permet aux organisations d'entreprendre la maintenance en fonction des besoins, réduisant ainsi les dépenses et évitant les arrêts de travail inutiles.

Q- Quel est l’avantage le plus significatif de l’IA dans les activités de gestion d’actifs ?

Réponse : – Dans les pratiques de gestion d’actifs, l’IA est utile pour fournir des analyses sophistiquées visant à évaluer les performances d’un actif, à améliorer la qualité des décisions prises, à maximiser le cycle de vie de l’actif, à réduire les incertitudes et à gérer les stocks. Cela optimise l’utilisation des actifs et réduit la probabilité de défaillance à un moment donné.

Q- Quels types d’industries bénéficient le plus de l’IA dans les applications de maintenance prédictive ?

Réponse : – Le cas d’utilisation de la maintenance prédictive par l’IA a le plus d’impact sur les secteurs tels que la fabrication, l’énergie, les transports, le pétrole et le gaz et les soins de santé qui exploitent de grandes machines et de gros équipements. Ces secteurs recherchent une disponibilité des actifs de 365 jours et minimisent la perte de temps induite par l’IA.

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