Les capacités prédictives de l’IA révolutionnent les processus de maintenance

Le rôle de la maintenance prédictive s’accroît rapidement, car de plus en plus d’entreprises manufacturières mettent en œuvre l’intelligence artificielle pour exploiter d’énormes volumes de données en temps réel et prédire le moment où l’équipement est susceptible de tomber en panne. Grâce à sa capacité révolutionnaire de déceler les problèmes potentiels avant qu’ils ne perturbent les processus de travail essentiels, l’IA permet de programmer la maintenance, ce qui améliore la fiabilité et l’efficacité globales et réduit au minimum les temps d’arrêt coûteux.

Une grande organisation canadienne de services publics a été confrontée à d’importants problèmes de fiabilité de milliers de capteurs et de transmetteurs qui fournissent des relevés de niveau d’eau et des données essentielles sur l’équipement et les opérations. Des capteurs vieillissants fonctionnaient fréquemment de manière incorrecte et les opérateurs des installations avaient besoin de plusieurs jours ou semaines pour cerner et résoudre manuellement les problèmes liés aux équipements, tout en étant confrontés au risque immédiat d’un déversement d’eaux usées et d’effets néfastes sur l’environnement. La nécessité de moderniser les capacités, d’améliorer la prise de décision et de réduire les risques était évidente.

L’IA améliore la fiabilité et la sécurité
Les ingénieurs de l’usine ont entrepris d’améliorer la surveillance des transmetteurs et la visibilité de tout problème opérationnel nécessitant une attention immédiate. Ils ont fait appel aux experts en IA de CGI pour les aider à transformer leurs capacités de maintenance. La mise en œuvre d’un algorithme d’IA prédictive pour détecter les signes précurseurs de défaillance des équipements et la nécessité de désactiver ou de remplacer les capteurs a été considérée comme étant la bonne solution pour relever ce défi.

Dans un premier temps, l’équipe de CGI a travaillé avec les ingénieurs de l’usine pour explorer et comprendre les données opérationnelles, définir les besoins et valider une solution. En l’espace de deux mois, nous avons fourni une validation de principe qui définissait précisément le modèle d’IA nécessaire. La deuxième étape de cette initiative nous a permis de mettre au point un prototype autonome pour tester et évaluer la solution d’IA en temps réel, dans des conditions réelles. Le modèle d’IA que nous avons créé peut détecter des anomalies et des problèmes potentiels qui sont instantanément affichés sur une carte permettant une réaction rapide des ingénieurs. Le programme d’intelligence artificielle intuitif est facile à configurer pour apporter les améliorations nécessaires afin que l’usine fonctionne de manière fiable et sûre 24 heures sur 24.