L’intelligence artificielle au service de la maintenance
- Gestion des historiques des données et collecte des données temps réel dans un environnement cybersécurisé
- Synthèse de modèle de prévision pour anticiper les écarts de production et les pannes techniques
- Formation et accompagnement sur ces outils d’Intelligence Artificielle
Raffinerie
Fiabilisation de la production
Problématique
- Existe-t-il d’autres réglages que de réduire l’allure de 50 t/j d’une installation de production de diesel lorsque l’alarme courant de la pompe d’expédition est atteinte ?
Solution pratique
- Recherche des variables d’influence sur le courant de la pompe P3C
- Etablissement d’un modèle statistique de prédiction pour étendre l’identifications des variables d’influence
Bénéfices
- Eviter les pertes liées aux réductions d’allure (5 k$/j)
- Création d’un simulateur des réglages préconisés
- Identification de 10 variables d’influence avec modèle de prédiction
Agroalimentaire
Optimisation des interventions de maintenance
Problématique
- Prévoir le moment optimal pour remplacer les couteaux de coupe-racines
- Mesure de l’usure impossible à instrumenter
Solution pratique
- Utilisation des données existantes
- Assistant Hachoir conseille sur le remplacement et demande une confirmation aux opérateurs sur l’exactitude de la prédiction pour améliorer continument le modèle de prévision
Bénéfices
- -5% par an sur les coûts d’achat des couteaux
- -10% to -15% sur la consommation d’énergie
- +2% sur le rendement sucre
