Cas d’usage
Mesures de vibration, cartes de température, images des surfaces… Les données capteur sont une mine d’or sur l’état de santé des machines. Encore faut-il savoir comment les exploiter.
Une manière de faire est de disposer de données historiques sur la machine. Cela permet d’identifier deux choses.
En premier lieu les régimes anormaux qui n’ont pas été vus auparavant. Ce sont des situations qui peuvent être normales, ou non, et qui méritent que vous soyez alertés.
En allant plus loin, il est possible de reconnaître et généraliser à partir de données capteur obtenues lors de précédentes pannes. L’I.A. va apprendre à reconnaître les signes qui peuvent amener à un dysfonctionnement.
Sur certains systèmes, il est possible de modéliser le comportement physique de la machine afin de disposer d’un jumeau numérique. L’intérêt de ce jumeau numérique est de pouvoir calculer les impacts potentiels de situations nouvelles.
Enfin, il est possible de réaliser de l’acquisition en temps réel à partir de technologies I.A. comme la vision par ordinateur, sur des données qui ne peuvent pas facilement être surveillées par les capteurs traditionnels. Par exemple, la vision peut permettre d’identifier les départs de corrosion sur une surface, ou de contrôler la pollution du liquide de lubrification.