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Innovations marquantes 2017 - TIC & électroniqueArticle de référence | Réf : IN3103 v1
Auteur(s) : Éditions T. I.
Date de publication : 10 déc. 2019
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Gilles ZWINGELSTEIN : Ingénieur de l’École nationale supérieure d’électrotechnique, d’électronique, d’informatique, d’hydraulique et des télécommunications de Toulouse (ENSEEIHT), docteur-ingénieur, docteur ès sciences, professeur associé des universités en retraite, université Paris-Est Créteil, France
La prédiction d’une panne sur un équipement est une préoccupation majeure des responsables de la maintenance pour définir les stratégies les plus pertinentes aux plans techniques et économiques. La diffusion des nouvelles technologies numériques a conduit au développement de la maintenance prédictive intelligente pour l’industrie 4.0. A souligner que le niveau de confiance de la prédiction dépend de façon prépondérante du volume de données relatives à une même défaillance, sans oublier une connaissance approfondie des mécanismes physiques de dégradation. Ce sont actuellement les facteurs essentiels qui conditionnent un retour d’investissement satisfaisant pour les utilisateurs potentiels.
Domaine : maintenance
Degré de diffusion de la technologie : croissance
Technologies impliquées : intelligence artificielle, analyses statistiques, big data, data mining
Domaines d'application : industrie 4.0
La maintenance prédictive intelligente a vu le jour il y a environ une décennie dans le cadre de la quatrième révolution industrielle en exploitant toutes les composantes de l’industrie 4.0. Deux approches distinctes ont été développées pour la maintenance prévisionnelle conventionnelle qui dans la majorité des cas ne concerne que les données relatives à un équipement bien identifié. La première approche repose sur l’utilisation d’analyses statistiques et de fiabilité sur les défaillances (pertes de l’aptitude d’un bien à accomplir une fonction requise) connues de l’équipement en exploitant les données archivées dans les logiciels de GMAO (gestion de maintenance assistée par ordinateur). Ces analyses statistiques permettent de développer des modèles de prévision des défaillances et d’établir...
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