MINES LA REVUE DES INGÉNIEURS #511 - Février 2021 - 20

Dossier
L'INDUSTRIE 4.0
L'IA APPLIQUÉE
Aymeric est cofondateur et
directeur des opérations de
FieldBox.ai, une start-up
française spécialisée dans
l'utilisation de l'intelligence
artificielle pour les opérations
industrielles. Aymeric et son
équipe utilisent les dernières
technologies en data science
et en informatique pour
élaborer des solutions
d'optimisation pour divers
secteurs tels que l'énergie, la
logistique, les transports et la
production manufacturière.
AYMERIC PRÉVERAL-ETCHEVERRY (P09), co-fondateur, FieldBox.ai - aymeric.preveral-etcheverry@mines-paris.org
L'apprentissage artificiel permet, par l'utilisation d'une
base de données historique, d'entraîner un algorithme à
effectuer une tâche cognitive. Dans le monde industriel,
il s'agit principalement de détecter des pannes et d'optimiser
les conditions de production. Cela permet par
exemple de détecter une pompe défaillante, d'identifier
un four dont la température n'est pas optimale ou d'alerter
lorsqu'un défaut apparaît sur une ligne de production.
Pour réussir cet entraînement, il est en général nécessaire
que cette tâche soit suffisamment répétitive pour
que l'algorithme puisse apprendre des motifs accessibles
dans le jeu d'apprentissage. Ainsi, plus le jeu de données
d'apprentissage est riche, volumineux et représentatif,
plus l'apprentissage est précis et efficace.
Or, pour toutes les actions liées à l'optimisation de la production,
à l'amélioration de la durée de vie des équipements
ou encore à la réduction des risques industriels, il
existe souvent des bases de données conséquentes en
usine. L'optimisation de l'efficacité industrielle est par
conséquent un cas d'application propice à l'utilisation des
algorithmes d'apprentissage artificiel.
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LA MAINTENANCE PRÉDICTIVE, UN CAS
D'APPLICATION SÉDUISANT
En particulier, la maintenance des équipements industriels
est un cas d'utilisation sur lequel ces méthodes ont
déjà prouvé leur efficacité. La maintenance industrielle
consiste en un ensemble d'actions normées qui permet
soit d'éviter l'occurrence de pannes (maintenance préventive),
soit de réparer une machine défaillante (corrective).
Ces deux maintenances ont un coût important pour
les entreprises industrielles. S'il est évident qu'une
machine en panne coûte cher car elle empêche la production,
il ne faut pas négliger la mise en place d'actions
préventives qui génèrent beaucoup d'activités pour les
équipes de maintenance, nécessitant également parfois
d'arrêter l'installation industrielle. Lubrifier, nettoyer,
vérifier l'étanchéité ou la corrosion, corriger des réglages,
etc. sont autant de tâches que les équipes de maintenance
effectuent régulièrement pour éviter une casse.
Face à ce constat, il a été rapidement identifié qu'une
meilleure utilisation des données disponibles sur ces
équipements permettrait de détecter, en amont, les
#511_FÉVRIER_2021
À L'OPTIMISATION
DE LA MAINTENANCE INDUSTRIELLE
AYMERIC
PRÉVERALETCHEVERRY
(P09)
BIO
Industrie 4.0 et intelligence artificielle suscitent autant d'attentes
fortes que de scepticisme. Pourtant, des usages concrets de l'IA se
développent depuis plusieurs années dans le monde industriel.
Les données disponibles et applications visées en usine permettent
d'expliquer ces succès, qui doivent cependant surmonter des
obstacles techniques réels.

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