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Comment réussir à concilier réduction de sa consommation d’énergie, garantie de la fiabilité de son outil de production et maîtrise de ses coûts de maintenance ? Dans un contexte de fortes tensions à la fois sur les coûts et sur les recrutements, les industriels font donc face à un double enjeu d’amélioration de performance industrielle et énergétique. Retour sur un cas client chez qui DiagRAMS Technologies déploie sa solution d’intelligence artificielle aux plus près des équipes terrain.
Avec le bon outil, l’exploitation et la valorisation de données pertinentes par l’intelligence artificielle se révèle un véritable atout pour un monde industriel confronté à des impératifs de performance de leurs activités mais aussi de leurs consommations énergétiques.
Exploiter et valoriser les données existantes
Surveillance des équipements à distance, gain de temps dans les diagnostics, identification de l’origine des dysfonctionnements et des surconsommations d’énergie (électricité, air comprimé, eau…), anticipation des plannings d’interventions… Autant d’enjeux qui nécessitent un accès aux données métiers (machine, production, maintenance). Les avantages d’une approche data-driven telle que proposée par DiagRAMS : exploiter et valoriser les données existantes (automates, logiciels métiers) pour connaître l’état de santé réel des équipements industriels sans ajouter de capteurs. Le but : bénéficier d’un outil d’aide à la décision pour mieux comprendre les phénomènes, optimiser le process et les réglages et anticiper les actions à mener.
Constituer le bon dataset
Pour constituer le bon dataset (ni trop, ni trop peu de données), l’enjeu est d’identifier les paramètres influents par rapport à la problématique cible de l’industriel. A la clé : réduction des coûts de stockage et de calcul, rapidité d’exécution et meilleures performances en termes de prédiction. Pour y arriver, le challenge aujourd’hui est d’utiliser des technologies de Machine Learning adaptées aux données terrains (données hétérogènes complexes issues de sources variées) qui prennent en compte la forte variabilité des procédés industriels.
Fiabiliser son process et maîtriser sa consommation
Au-delà de la visualisation de la donnée sur le fonctionnement machine et la consommation d’énergie, la valeur ajoutée de l’IA porte sur l’analyse et la corrélation des données pour fournir différents leviers d’actions. Elle permet notamment la stabilisation de process pour s’assurer du fonctionnement optimal des équipements et ainsi écarter tout risque de gaspillage d’énergie et de matières premières en utilisant des équipements mal réglés ou en défaut. Autre levier : la détection de dérives par rapport à un état de fonctionnement optimisé et sous contrôle, en tenant compte du contexte d’utilisation réel des équipements et en garantissant un apprentissage dans la durée pour être de plus en plus performant. Enfin, il est possible d’anticiper les dysfonctionnements pour supprimer les arrêts non-planifiés des chaînes de production et fournir un outil d’aide à la décision en temps réel.
Tous les secteurs industriels concernés
Tous les secteurs peuvent bénéficier du potentiel de l’intelligence artificielle. Storengy, filiale du groupe ENGIE, l’a par exemple choisi sur un projet de maintenance industrielle pour le stockage de gaz naturel. Le dispositif mis en place avec DiagRAMS concerne les RK, des équipements qui permettent de régénérer le TEG, ou Tri Ethylène Glycol, nécessaire à la déshydratation du gaz stocké. L’objectif était donc de détecter toute dérive et anomalie pour à la fois optimiser la performance des équipements, en prolonger la durée de vie, réduire et éviter des dysfonctionnements qui causent des surconsommations énergétiques, le tout sans ajouter de capteurs. Un enjeu de performance donc, mais aussi un volet écologique extrêmement fort pour Storengy. Très présente dans les énergies renouvelables et le biogaz, l’entreprise s’engage en effet à ce que ses installations aient l’empreinte carbone la plus faible possible.
Réunir experts et data scientists
Selon Antoine Boudehent, chef de projet digital et industriel pour Storengy, « la démarche entreprise avec DiagRAMS était de compléter nos connaissances process par une nouvelle approche basée sur la data récoltée en temps réel. Nous avons alors déterminé ensemble les paramètres qui pouvaient anticiper tout dysfonctionnement, pour ensuite créer un modèle avec l’intelligence artificielle et prédire l’ouverture d’une vanne fondamentale dans le process ». Après une première saison réussie, l’entreprise réfléchit désormais à un modèle pour un éventuel changement de stratégie d’utilisation de leurs RK. « DiagRAMS a été particulièrement à l’écoute de nos spécificités et nous a permis de réunir autour de la table les experts et les data scientists. C’est sur cette base d’échange entre experts de deux mondes différents que nous avons réussi à identifier les paramètres influents et ainsi élaborer les modèles pertinents », conclut-il.
À propos de DiagRAMS Technologies
Expert en IA et Industrie, DiagRAMS Technologies développe un logiciel pour optimiser les performances industrielles grâce à l’analyse de données. Née de la rencontre entre le monde de la recherche et de l’ingénierie industrielle, DiagRAMS Technologies permet aux industriels d’augmenter la disponibilité de leurs équipements, de booster la performance de leurs process et de réduire les coûts liés à la maintenance, la qualité et la consommation énergétique.
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