Améliorer les solutions de maintenance en misant sur l’Internet des Objets, l’intelligence artificielle et l’Edge Computing est au coeur du partenariat lancé par CARL Software, expert en gestion technique de patrimoine et des équipements (GMAO/EAM) et Adeunis, spécialiste des solutions IOT par radio. Les deux acteurs ont annoncé le développement d’une solution commune de gestion de maintenance connectée sur le 2ème semestre 2020, s’appuyant sur une approche articulant intelligence artificielle et Edge computing.
La maintenance de demain va permettre d’atteindre de nouveaux paliers d’efficience. Il faut pour cela ajouter la dimension de la donnée à l’espace traditionnel de la GMAO. Cependant, la génération, transmission, le traitement de données de capteurs IoT dans les process de maintenance nécessitent une approche parfaitement intégrée et optimisée à chaque étape pour éviter d’y perdre toute efficacité, énergie et rationnel économique.
Le partenariat entre Adeunis et CARL Software permet a pour objectif d’optimiser toute la chaine de valeur depuis la génération de la donnée jusqu’à sa prise en compte opérationnelle dans le pilotage de la maintenance équipement :
« Nous souhaitons développer une solution IoT globale, universelle, intelligente et bas coût (adaptée économiquement à l’échelle d’un bâtiment) intégrant de l’Intelligence Artificielle et du Edge Computing, basée sur un traitement de l’information à répartir entre les traitements Cloud et les traitements embarqués dans le capteur physique » indiquent Jean-Luc Baudouin, Directeur Général Délégué d’Adeunis et Youssef Miloudi Responsable projet scientifique et technologie de CARL Software.
Youssef Miloudi a également tenu à préciser :
« Notre crédo : simplifier la vie de nos clients et proposer de nouveaux usages à la pointe de l’innovation avec ce service de maintenance prévisionnelle simple à gérer et à déployer, qui s’affranchit des obstacles techniques à forte incidence économique grâce au Edge Computing »
« Via l’intégration des algorithmes et éléments de décisions de maintenance dans les capteurs Adeunis et l’utilisation du Edge Computing, nous permettrons à nos clients d’économiser du temps de calcul, de l’espace de stockage, des risques liées à la sécurité et et in fine de leur faciliter l’exploitation, d’accroître la réactivité, et de réduire le cout de mise en œuvre de solutions de maintenance prévisionnelle ».
La solution
CARL Software a développé sa propre plateforme IoT pour manipuler et traiter les données propres à enrichir les process de maintenance de son produit CARL Source. L’offre Adeunis / CARL Software intègre plus d’intelligence dans les capteurs Adeunis et facilite l’implémentation d’algorithmes d’Intelligence Artificielle dans la plateforme IoT CARL Software pour répondre à l’objectif suivant : prévenir et anticiper la maintenance technique des équipements grâce à la génération de modèles prédictifs qui ont pour rôle de détecter des dysfonctionnements d’équipements ou des dérives dans le temps.
« Nous prévoyons deux étages à notre solution. Le premier consiste à développer un produit ‘augmenté’ embarquant la capacité de traiter plusieurs modalités physiques dans des fenêtres temporelles flexibles et pilotées par le Cloud. Nous appliquons à ces fenêtres des traitements mathématiques évolués. Le deuxième étage consiste à embarquer directement des algorithmes d’IA et de détection de dysfonctionnement dont l’apprentissage aura été fait sur le Cloud » explique Jean-Luc Baudouin.
Des bénéfices techniques et économiques pour la maintenance
Directement intégrés à la GMAO CARL Source, les objets connectés Adeunis sont susceptibles de créer, sans intermédiaire, des ordres de maintenance à partir des analyses embarquées. À la différence des systèmes classiques IoT ou de supervision, il n’est plus nécessaire de fixer des seuils d’alertes et des interfaces d’échanges ; la coopération « objet connecté Adeunis – CARL Source » étant à présent transparente et automatique.
Grâce aux informations transmises, plus pertinentes et plus précises, le mainteneur peut ainsi anticiper ses besoins ou améliorer sa réactivité, mieux cibler ses actions de maintenance, diminuer les coûts de maintenance et d’intervention, mais aussi d’agir sur la performance énergétique et la durabilité des équipements.
Le projet pilote
Dans un premier temps les deux entités ont choisi de s’appuyer sur le capteur Adeunis Delta P. Ce capteur, disposé dans le bâtiment CARL Software assure la surveillance du bon fonctionnement des systèmes de ventilation. L’intelligence apportée permettra, au travers notamment d’analyses de cycles, d’anticiper la maintenance des systèmes et de mieux connaître les pannes détectées. Ce premier projet sert de base pour la création d’une plateforme d’algorithmes embarqués commune à tous les capteurs Adeunis.
« Ce projet constitue la première brique d’un programme structurant pour Adeunis. Les évolutions technologiques du silicium et le développement rapide de l’Intelligence Artificielle rendent possible des traitements inenvisageables il y a encore quelques années. Cette opportunité, couplée à la possibilité de collaboration avec le Cloud offre des perspectives exceptionnelles pour l’IoT et l’usage qu’en font nos clients. Nous sommes en route pour bâtir un socle technique solide et de nouvelles compétences permettant de nous positionner en leader de cette révolution », s’enthousiasme Jean-Luc Baudouin.
Zoom sur la valeur ajoutée de l’Edge Computing
L’analyse de données pour la maintenance prévisionnelle nécessite de collecter une quantité d’informations à des fréquences d’échantillonnages variables en fonction de la dynamique du système (de l’ordre de la seconde pour un système tournant entrainé par un moteur électrique à l’heure pour un système avec une grande inertie thermique).
Lorsqu’il est nécessaire d’assurer un traitement des données en temps réel, il est préférable que les unités de calcul soient rapprochées au plus près des sources de données. Cela permet d’éviter ainsi les problèmes récurrents de latence ou de surabondance de données inutiles, rencontrés avec les solutions de Cloud plus classiques.
L’utilisation de l’Edge Computing privilégie un traitement des données en local au niveau de passerelles Edge, voire même de l’objet connecté. Seules les données qui ne peuvent pas être traitées localement, ou qui doivent être mises en ligne, sont téléchargées dans le Cloud, ce qui simplifie le respect des exigences de sécurité informatique.
De plus, lorsque les données générées sur le plan local sont à haute fréquence (de l’ordre de la seconde à la minute), elles utilisent souvent une très large bande passante. Dans ce cas de gros volumes de données, il n’est généralement pas possible de procéder à un transfert en temps réel de l’ordinateur central vers le Cloud. En optant pour un traitement décentralisé de ces données en périphérie du réseau, le problème peut ainsi être évité.
Les étapes du projet
1- Aujourd’hui : phase d’incubation technique et développement de la solution
2- Q1/Janvier-Mars 2020 : tests réels sur pilote
3- S2 2020/Juillet-Décenbre : mise à disposition d’une offre commune Adeunis / CARL Software
