Aujourd’hui, les industries intègrent les technologies numériques, telles que l’Internet des objets (IoT), le cloud computing et l’intelligence artificielle, pour développer de nouvelles solutions et outils au service de l’exploitation, de la maintenance, de la surveillance des installations et de la formation des salariés. C’est le concept d’« industrie 4.0 ». L’objectif est d’apporter plus de disponibilité, de performance et de flexibilité, tout en garantissant la sécurité des opérateurs.
MAINTENANCE 4.0
La maintenance 4.0 englobe un ensemble d’opérations et de procédures digitalisées, faisant appel à l’analyse de données numériques et à l’intelligence artificielle, pour augmenter la fiabilité et la durée de vie des équipements. Ce type de maintenance contribue à réduire significativement le nombre de pannes subites et d’améliorer la productivité.
Grâce au numérique, nous sommes passés de la maintenance curative à la maintenance prédictive. Prochaine étape : la maintenance prescriptive, autrement dit la capacité à définir les paramètres d’exploitation les plus favorables à la durée de vie de l’équipement.
RÉALITÉ VIRTUELLE ET MODÉLISATION 3D
Ces technologies de visualisation permettent de définir en amont les scénarios d’intervention, de préparer les équipes et de développer des modules de formation représentatifs de nos environnements industriels.
ROBOTIQUE
La digitalisation des opérations, ainsi que l’utilisation de la robotique, facilitent les interventions sur le terrain en milieu radioactif, et améliorent les conditions de travail des collaborateurs.
IOT
L’Internet des objets (ou objets connectés) assure la collecte et le suivi des données en temps réel par l’utilisation de capteurs connectés et de technologies de transmission sans fil à bas coût énergétique. Ces données contribuent à piloter la productivité en temps réel, à anticiper les défaillances ou encore à renforcer l’analyse des fonctionnalités d’un équipement.
ANALYSE DE DONNÉES
La Data Science permet l’analyse, le diagnostic et le pronostic d’événements en combinant des données en temps réel, des données historiques de l’installation et des algorithmes d’analyse et d’apprentissage. Le traitement statistique des données permet de modéliser les processus et de fournir des pistes d’amélioration de performance aux équipes « métier ».
