La technologie derrière la maintenance prédictive : capteurs, IA et IoT

Dans partie 1nous avons exploré comment maintenance prédictive contribue à réduire les temps d’arrêt et à prolonger la durée de vie de l’équipement. Mais transformer les premières informations en actions nécessite la bonne combinaison de connectivité, d’analyse et d’évolutivité.

Qu’il s’agisse de la maintenance d’équipements médicaux, d’infrastructures intelligentes ou de systèmes industriels, la capacité à anticiper les problèmes dépend d’une base technologique capable d’ingérer, d’analyser et d’agir sur de grands volumes de données en temps réel.

Chaque organisation a une maturité des données, des systèmes et des priorités différents. C’est pourquoi la flexibilité est tout aussi importante que la fonctionnalité. Un fort approche de maintenance prédictive nécessite un partenaire capable de vous rencontrer là où vous êtes, avec des outils qui évoluent et s’adaptent à mesure que vos besoins évoluent.

Ce blog décrit les fonctionnalités essentielles de la maintenance prédictive et la manière dont les technologies d’analyse et d’IoT d’OpenText les mettent en œuvre.

La technologie derrière la maintenance prédictive : capteurs, IA et IoT

La maintenance prédictive est aussi efficace que la technologie qui la sous-tend. Pour passer du réactif au prédictif, vous avez besoin d’un entrepôt de données ou lac de données plate-forme qui peut se connecter à vos actifs, capturer des données en temps réel et transformer ces données en informations, rapidement. Voici comment cela fonctionne :

Commencez avec les bonnes données : les capteurs intelligents

La première étape de la maintenance prédictive consiste à obtenir des données claires et fiables de votre équipement. Cela signifie :

• Équiper les actifs critiques de capteurs intelligents

• Surveillance des mesures en temps réel telles que la température, les vibrations, la pression, la qualité de l’huile, etc.

• Diffusion continue de ces données vers un système central

Les capteurs fournissent la télémétrie brute. Sans eux, il n’y a rien à analyser et aucun moyen de détecter les signes avant-coureurs.

Rendre les choses intelligentes : IA et apprentissage automatique

C’est ici qu’intervient la partie « prédictive ». Avec suffisamment de données de capteur, modèles d’apprentissage automatique peut apprendre à quoi ressemble la « normalité » pour chaque actif et signaler les anomalies qui suggèrent une défaillance potentielle.

Mais les modèles de maintenance prédictive efficaces nécessitent :

• Données historiques et en temps réel– pour qu’ils puissent comparer ce qui se passe maintenant à ce qui s’est passé avant

• Contexte— comme le type d’actif, la charge de travail, l’historique de maintenance et les conditions de fonctionnement

• Apprentissage continu— pour que les modèles évoluent avec votre environnement

Pour un conseil: Recherchez des plates-formes avec des séries chronologiques intégrées et des fonctionnalités ML. Vous ne voulez pas vous lancer dans l’IA plus tard : vous voulez qu’elle soit intégrée dès le départ.

Gardez les données en mouvement : IoT et connectivité

Les données des capteurs sont inutiles si elles sont enfermées dans un silo. La maintenance prédictive nécessite une intégration de données rapide, sécurisée et flexible entre :

• Systèmes OT (par exemple, SCADA, automates, historiens comme OSIsoft PI)

• Systèmes informatiques (par exemple, ERP, plateformes EAM comme Maximo et SAP)

• Moteurs d’analyse en temps réel

• Tableaux de bord pour les décideurs

La connectivité IoT industriel (IIoT) vous permet de collecter et d’analyser des données sans les déplacer via des outils déconnectés, ce qui permet de gagner du temps et de réduire les risques.

De la vision à l’action : visualisation et alertes

L’objectif de la maintenance prédictive est l’action, pas seulement la sensibilisation. Les équipes ont besoin d’outils qui traduisent les informations de l’IA en tableaux de bord visuels, alertes et rapports faciles à comprendre et à exploiter.

Recherchez des solutions qui prennent en charge :

• Création de tableaux de bord par glisser-déposer

• Accès et filtrage basés sur les rôles

• Alertes basées sur des déclencheurs liées à des scores ou à des seuils d’anomalies

• Explicabilité claire du modèle

Ce qui est nécessaire pour que la maintenance prédictive fonctionne

Voici ce que nous avons appris des équipes qui ont mis en œuvre avec succès PdM :

Comment OpenText permet une maintenance prédictive évolutive

Une fois que les bonnes données circulent, vous avez besoin d’une plateforme conçue pour les gérer, à grande échelle, en temps réel et dans tous les environnements. OpenText fournit les outils nécessaires pour faire fonctionner la maintenance prédictive dans divers secteurs et cas d’utilisation.

Base de données d’analyse OpenText™ (Vertica)

Conçu pour des analyses rapides et de gros volumes, Base de données d’analyse OpenText ingère les données des appareils IoT à l’échelle du pétaoctet, jusqu’à 10 millions d’enregistrements par minute. Grâce à des fonctions de séries chronologiques intégrées et à l’apprentissage automatique, il analyse les données là où elles se trouvent, éliminant ainsi les retards et permettant des prédictions précises sans avoir besoin de déplacer les données entre les systèmes.

OpenText™ Aviateur IoT

OpenText Aviateur IoT connecte vos actifs physiques à la couche d’analyse, permettant aux organisations de surveiller l’état des équipements, de capturer des mesures opérationnelles et d’agir en fonction des informations en temps réel, dans les usines intelligentes, les systèmes de terrain ou les réseaux d’infrastructure.

Intelligence OpenText™ (Magellan)

Ce plateforme de business intelligence et de reporting transforme des ensembles de données complexes en tableaux de bord et visualisations intuitifs. Avec Intelligence OpenTextles équipes bénéficient d’un accès rapide à des informations critiques sur les performances et les risques, afin de pouvoir agir avant que des anomalies mineures ne se transforment en problèmes opérationnels.

Ensemble, ces technologies constituent une base flexible et évolutive pour la maintenance prédictive, offrant à votre équipe une visibilité en temps réel, des prévisions précises et les outils nécessaires pour que les opérations continuent de fonctionner efficacement.

Maintenir les opérations en bon état

Pour transformer les données des équipements en actions, il ne suffit pas de les surveiller : cela nécessite une infrastructure de données, une IA et des renseignements en temps réel adaptés. Avec une base adéquate, la maintenance prédictive devient un avantage stratégique.

A venir dans la troisième partie : Retour sur investissement réel grâce à la maintenance prédictive : découvrez comment les équipes mesurent les gains de disponibilité, la réduction des coûts et une planification plus intelligente des ressources.

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