Data science

La maintenance prédictive utilise des modèles statistiques et des analyses de données pour prévoir les pannes d'équipement. En planifiant des interventions de manière proactive, elle réduit les temps d'arrêt imprévus et les coûts associés, assurant une meilleure continuité des opérations. Voici quelques exemples de méthodes utilisées pour la maintenance prédictive : l'analyse en composantes principales (PCA) combinée à l'estimation par noyau (KDE), la PCA avec la distance de Mahalanobis ou encore les méthodes autorégressives.

Les types de données nécessaires dépendent évidemment des cas d’usage. Par exemple, pour l’optimisation de la supply chain, il est possible de réaliser des recommandations pertinentes avec peu de données, avec une simple modélisation mathématique. En revanche, pour la maintenance prédictive, un historique significatif avec des données en masse est souvent exigé. Dans tous les cas, la clé reste la qualité des données et leur validation d’un point de vue métier. Ces deux conditions assurent la réussite du projet !

L'automatisation intelligente permet de surveiller et d'optimiser les opérations en temps réel. Elle améliore la qualité des produits, réduit les erreurs humaines et augmente la productivité... des gains significatifs ! Par exemple, dans le cas d'un broyeur à cru, un opérateur n’aura pas le temps d’ajuster les consignes toutes les 10 minutes, devant parfois gérer en même temps de plusieurs ateliers. Avec un système d'automatisation intelligente, l’opérateur définit en amont des cibles et des contraintes. Une fois ces consignes renseignées, le système ajuste en autonomie les paramètres, à intervalles rapides et réguliers.

Il est essentiel de mettre en place des mesures de sécurité robustes, telles que le chiffrement des données, des contrôles d'accès stricts, et des politiques de confidentialité conformes aux réglementations en vigueur. Ces mesures assurent la protection des données sensibles et la conformité aux normes de sécurité. Il est également nécessaire d'adapter les règles de sécurité au type de données utilisées. Par exemple, les données personnelles, telles que les informations identifiables (PII), requièrent des règles beaucoup plus strictes de protection de la vie privée et de sécurité (notamment pour les cas d’usage commerciaux).