Ces dernières années, l’intelligence artificielle (IA) et la numérisation croissante ont radicalement transformé le paysage industriel, devenant des éléments clés pour l’optimisation des processus de production et la gestion avancée des données. Dans ce scénario de transformation, les plateformes traditionnelles de surveillance représentent un modèle désormais obsolète, conçu principalement pour acquérir des données provenant des dispositifs IoT et les transférer vers des outils d’analyse externes, tels que des tableurs ou des logiciels de business intelligence standard. Cette logique de fonctionnement, fondée sur une gestion statique et fragmentée des informations, a aujourd’hui été remplacée par des plateformes intelligentes de nouvelle génération. Le résultat est un écosystème numérique capable de transformer la surveillance d’une simple lecture passive en un outil proactif de gestion stratégique.
Digital Twin, Machine Learning et Deep Learning : le moteur des modèles prédictifs
Les plateformes industrielles de dernière génération basées sur l’IA reposent sur un nouveau paradigme opérationnel fondé sur l’intégration de plusieurs technologies avancées. Un élément central est la création d’un Digital Twin du réseau : un modèle numérique dynamique et toujours à jour qui reproduit fidèlement l’infrastructure physique, permettant de simuler des scénarios opérationnels et d’évaluer l’impact des interventions potentielles de manière prédictive.
Pour compléter cette architecture, on trouve la gestion avancée des modèles prédictifs, construits et constamment mis à jour grâce à l’utilisation combinée de machine learning et deep learning.
- Machine learning : utilise des algorithmes qui apprennent à partir des données pour faire des prédictions ou prendre des décisions ; il est particulièrement utile pour anticiper les pannes et optimiser les processus de production.
- Deep learning : utilise des réseaux neuronaux artificiels pour modéliser des données complexes, réduisant ainsi le besoin d’intervention humaine lors de l’analyse des données.
Ces solutions avancées, grâce à l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle, ne se contentent pas de traiter et de corréler les données en temps réel, mais anticipent également les scénarios opérationnels futurs, automatisent les analyses prédictives et suggèrent des actions correctives directement au sein de la plateforme elle-même. De cette manière, les entreprises peuvent optimiser l’efficacité, la sécurité et la durabilité de leurs infrastructures.
Fonctionnalités principales des plateformes industrielles IA :
- Connectivité et intégration : elles relient les dispositifs et machines en garantissant un flux de données continu et un contrôle centralisé.
- Collecte et gestion des données : les données provenant des capteurs IoT sont stockées de manière sécurisée et utilisées pour la surveillance en temps réel.
- Analyse avancée : grâce à l’analyse prédictive, elles identifient des motifs récurrents, prévoient les pannes et optimisent les processus.
- Sécurité et conformité : elles garantissent des normes de sécurité élevées grâce au chiffrement, à l’authentification et à la conformité avec les réglementations sectorielles.
- Interopérabilité et évolutivité : elles sont conçues pour s’intégrer facilement aux systèmes existants et s’adapter à la croissance de l’entreprise.
Plateforme ACE d’Onyax : la réponse « clé en main » pour les gestionnaires et les industries
Le fonctionnement d’une plateforme d’IA repose sur la collecte et le traitement des données provenant de capteurs et de dispositifs IoT qui, en particulier dans le domaine des réseaux de distribution d’eau, de gaz et d’énergie, surveillent des paramètres de grande importance tels que les températures, les pressions, les vibrations, les fuites et les émissions, les grandeurs électriques et les consommations d’énergie.
Pour répondre aux besoins de surveillance à distance des secteurs industriels, Onyax a conçu et développé la plateforme multiservices ACE (Acquisition, Contrôle, Écosystème) ; une solution full-cloud prête à l’emploi, capable de regrouper dans un seul écosystème numérique les données provenant de dispositifs IoT propriétaires ou de tiers et les fonctionnalités avancées acquises par l’utilisation constante de logiques d’intelligence artificielle.
L’intégration dans ACE des algorithmes de machine learning, deep learning et des modèles mathématiques et statistiques permet non seulement d’analyser de grands volumes d’informations et de détecter des anomalies en temps réel, mais aussi de gérer l’évolutivité et la sécurité des réseaux et installations grâce à la puissance du Cloud.
Ces caractéristiques innovantes facilitent la mise en place de stratégies de maintenance prédictive à grande échelle, améliorant l’efficacité opérationnelle et la durabilité des réseaux de distribution.
Pour garantir une flexibilité opérationnelle maximale, la plateforme offre deux modes d’accès :
- ACE Web : fournit une vue complète du réseau, permettant la surveillance des données et la génération automatique de rapports quotidiens pour soutenir l’analyse préventive et l’optimisation des processus.
- ACE Mobile : optimise les opérations sur le terrain, offrant des outils avancés tels que des alarmes, des informations géographiques détaillées, la navigation intégrée et des notifications en temps réel. Les opérateurs peuvent gérer le réseau de capteurs IoT directement depuis un smartphone, améliorant ainsi l’efficacité et la rapidité des interventions.
EVALD : la solution avancée pour la détection des fuites
L’une des principales applications de l’intelligence artificielle dans ACE est le projet EVALD (Electro-Vibro-Acoustic-Leakage-Detect), une solution innovante pour la détection des fuites et des émissions fugitives dans les réseaux de distribution d’eau et de gaz.
EVALD exploite les capacités de la plateforme full-cloud ACE pour gérer dans un seul écosystème numérique les données provenant des dispositifs IoT et des algorithmes de deep learning, en intégrant des analyses acoustiques, de pression, électriques et vibratoires pour détecter les zones les plus susceptibles de fuites et effectuer des analyses prédictives sur les éventuelles détériorations du réseau impliqué.
Conclusion
Les plateformes industrielles de l’IA représentent un moteur de transformation pour de nombreux secteurs, grâce à leur capacité à collecter, analyser et agir sur les données en temps réel. Des solutions telles qu‘ACE montrent concrètement comment la numérisation et l’intelligence artificielle peuvent générer de la valeur ajoutée, en optimisant les processus de production et en réduisant les coûts opérationnels.
Onyax, avec son expertise technologique et le développement constant de solutions innovantes, se confirme comme un partenaire stratégique pour les entreprises souhaitant relever le défi de la numérisation avec des outils innovants et à haute performance.
