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L’excellence dans la planification est la résultante d’une mise à disposition de toutes les informations utiles et centralisées au même endroit, en temps réel. Grâce à l’IA et à ses interconnexions, tout devient maîtrisable car la donnée circule, parle et anticipe instantanément.
Qu’est-ce que l’IA (intelligence artificielle) ?
L’IA, ou intelligence artificielle, fait référence au développement de systèmes informatiques capables d’effectuer des tâches pour lesquelles une intelligence humaine est normalement requise, telles que la réflexion, la résolution de problèmes, la reconnaissance vocale et la prise de décision.
La technologie de l’IA comprend l’apprentissage automatique, où les ordinateurs peuvent apprendre à partir de données, mais aussi « l’apprentissage profond » où les machines sont capables de traiter et de comprendre de grandes quantités de données, de reconnaître des motifs et de prendre des décisions en fonction de ces données.
Quelles sont les formes d’IA appliquées à la maintenance des actifs ?
Il existe plusieurs formes d’IA qui peuvent être appliquées à la maintenance des actifs, selon les besoins et les exigences spécifiques de l’application. Voici quelques exemples :
Maintenance prédictive : il s’agit d’une forme d’IA qui analyse des données pour prédire les problèmes avant qu’ils ne se produisent. Elle utilise des techniques d’apprentissage automatique pour identifier des motifs dans les données et détecter des écarts, permettant aux équipes de maintenance d’effectuer des opérations de maintenance de manière proactive avant qu’une panne ne se produise.
Maintenance basée sur l’état : cette forme d’IA utilise des capteurs et d’autres équipements de mesure pour surveiller l’état des actifs. Elle analyse les données en temps réel et génère des alertes lorsqu’elle détecte des écarts, permettant aux équipes de maintenance d’intervenir rapidement avant que des dommages graves ne surviennent.
Détection et diagnostic de pannes : ce type d’IA utilise des algorithmes avancés pour détecter et diagnostiquer les erreurs et les pannes. Elle utilise des données provenant de différents capteurs et autres sources pour identifier des motifs et détecter des écarts qui peuvent indiquer des problèmes avec l’actif.
Maintenance cognitive : il s’agit d’une forme d’IA qui utilise l’apprentissage automatique et le traitement naturel du langage pour communiquer avec les opérateurs et les techniciens et les soutenir dans leurs opérations de maintenance. Elle utilise des chatbots, des interfaces vocales et d’autres moyens de communication pour répondre rapidement aux questions et aux problèmes des utilisateurs et pour fournir des instructions de maintenance.
L’IA combinée à un système de planification de maintenance
L’IA peut être utilisée en combinaison avec un système de planification de maintenance pour améliorer et rendre le processus de maintenance plus efficace. Un système de planification de maintenance est conçu pour organiser et planifier le processus de maintenance, ainsi que pour optimiser la disponibilité des actifs. L’IA peut être utilisée pour analyser les données et prévoir quand la maintenance est nécessaire, ce qui optimise le processus de planification et minimise le temps d’arrêts des actifs.
En utilisant des techniques d’apprentissage automatique, l’IA peut identifier des modèles dans les données et détecter des anomalies, permettant ainsi de prédire les problèmes avant qu’ils ne se produisent. Cela signifie que la maintenance peut être planifiée en fonction des besoins réels des actifs, plutôt que sur la base d’un calendrier prédéfini.
Un système de planification de maintenance peut également être utilisé pour collecter des données sur le processus de maintenance et les performances des actifs. L’IA peut ensuite analyser ces données pour identifier des améliorations dans le processus de maintenance et recommander des améliorations. Cela peut par exemple conduire à l’optimisation de la planification de maintenance, à la réduction des coûts de maintenance et à l’amélioration de la disponibilité et de la fiabilité des actifs.
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Auteur: Charles Grisel
Industry Expert Asset Management & Sr. Account Manager