Comment l'IA permet d'atteindre 0 % de temps d'arrêt imprévus

Les temps d'arrêt imprévus représentent un problème d'un million de dollars. Les arrêts imprévus pendant la production ou les opérations peuvent coûter aux entreprises en moyenne 2 millions de dollars (1,70 million d'euros) à la fois, et 82 % des entreprises subissent au moins une panne imprévue tous les trois ans (selon étude Aberdeen ).

Chaque panne présente le risque d'heures de production perdues, de produits endommagés, de coûts de main-d'œuvre supplémentaires et de commandes urgentes de pièces de rechange. .

Tenez compte des dommages causés à la confiance des clients ainsi que de l'impact sur la santé et la sécurité des systèmes défaillants et fonctionnant de manière inefficace, et il devient clair que les temps d'arrêt imprévus deviennent un problème bien plus important que le simple coût.

Jusqu'à récemment, l'approche visant à minimiser les temps d'arrêt était largement centrée sur des stratégies réactives et préventives qui ont été soit inefficaces, soit inefficaces. Réagir à plusieurs reprises aux problèmes de maintenance  après leur apparition n'est pas viable à long terme. Pendant ce temps, les stratégies préventives qui surveillent l'horloge et tentent d'anticiper les pannes entraînent souvent des contrôles inutiles sur des équipements sains, tandis que jusqu'à 85 % de tous les équipements peuvent tomber en panne de manière aléatoire, quelle que soit la quantité de maintenance préventive appliquée.

Tout cela constitue une contradiction majeure par rapport au scénario idéal si l'on considère que 72% des organisations citent l'objectif de zéro temps d'arrêt imprévu comme une priorité élevée. Réduire les conjectures sera la clé pour éradiquer toutes les défaillances inattendues.

Le téléchargement sur temps d'arrêt

Des centaines de millions d'actifs constituent le cœur battant de l'économie industrielle; moteurs électriques, pompes, ventilateurs, mélangeurs, rouleaux, vannes… la liste est longue. Les organisations du monde entier, couvrant des secteurs aussi divers que la gestion de l'eau et l'énergie, en passant par la chimie et l'acier, se tournent de plus en plus vers la surveillance en temps réel de l'état des machines pour éliminer autant que possible les temps d'arrêt imprévus.

Tous les défauts et pannes de la machine ont une origine. Les données sont la clé pour détecter les signes de panne bien à l'avance et permettre de les corriger à un moment opportun avant qu'ils ne posent un plus grand défi. Cela nécessite une multitude de données qui doivent être acquises et traitées 24 heures sur 24. L'ère de l'IoT a rendu possible l'acquisition de ces données, mais le volume d'analyse requis pour ce qui peut être des pétaoctets de données va bien au-delà des capacités humaines.

C'est là qu'intervient l'IA.

Correction de l'approche de maintenance

Le potentiel de l'IA pour la surveillance de la santé des actifs a été reconnu dès le début de son évolution. Offrant une alternative bienvenue aux stratégies réactives et préventives traditionnelles, l'IA offre aux organisations des informations exploitables et un moyen non seulement de réparer et de prévenir, mais aussi de prévoir quand des défis et des échecs pourraient survenir.

Contrairement aux analystes humains, l'IA peut traiter de grandes quantités de données machine entrantes, en temps quasi réel et sans pause. En utilisant seulement quelques semaines de données, l'IA peut créer une image fidèle de la santé de la machine. À partir de ce modèle de base, il est capable d'établir et de détecter les déclencheurs ou les « empreintes digitales » des modèles de comportement établis en cas de défaillance qui indiquent un type de dommage spécifique.

Ce même modèle de base détecte les écarts par rapport au comportement normal de la machine qui indiquent des opérations inefficaces. Comme les moteurs électriques sont souvent les plus gros consommateurs d'électricité dans les organisations industrielles, remédier à ces inefficacités peut réduire considérablement les coûts et minimiser l'impact environnemental.

Agir au lieu de réagir - la nouvelle normalité

Comme pour toutes les technologies basées sur l'IA, elles ne font que devenir plus intelligentes avec le temps. Plus la bibliothèque de données passées est grande, plus le logiciel peut apprendre et améliorer sa précision. L'IA est désormais bien établie en tant qu'outil inestimable pour réduire les temps d'arrêt imprévus, et déjà des milliers d'actifs dans le monde dans divers secteurs en bénéficient.

Les solutions de pointe sont capables de détecter plus de 90 % des pannes jusqu'à cinq mois à l'avance. Avec une innovation rapide à l'horizon, nous travaillons constamment vers un avenir où 0 % de temps d'arrêt imprévu sera la nouvelle norme.

Cela apporte également un changement culturel important et bienvenu, car l'IA encourage les organisations du monde entier à agir au lieu de réagir. Avec une pénurie croissante de professionnels de la maintenance expérimentés, la technologie basée sur l'IA peut transformer leur travail en faisant des tournées autour du site de production à l'application de leur expertise là où elle est le plus nécessaire.

Permettre aux organisations d'adopter une approche proactive de la maintenance est un cercle vertueux. Avec plus de données, les systèmes deviennent encore plus intelligents, permettant aux organisations d'agir plus tôt et à leur tour, d'économiser davantage sur les temps d'arrêt imprévus et les actifs inefficaces. Pour les organisations du monde entier, prendre le contrôle et prendre des mesures éliminera les perturbations causées par des problèmes de maintenance inattendus.

L'auteur est Jasper Hoogeweegen, PDG de Samotics .