IA dans les infrastructures industrielles

Découvrez les avancées récentes dans l'application de l'IA aux infrastructures industrielles

Aperçu de la maintenance prédictive des pompes dans les infrastructures civiles grâce à l'IA

La maintenance prédictive (PdM) est une stratégie proactive qui utilise des analyses basées sur les données, des méthodes d'intelligence artificielle (IA) et des technologies avancées pour prédire les défaillances potentielles d'équipements. Par exemple, dans les infrastructures civiles, la maintenance des pompes peut bénéficier des techniques de PdM.

Trois stratégies principales de maintenance s'appliquent aux pompes dans les infrastructures civiles : la maintenance corrective, la maintenance préventive et la maintenance prédictive (PdM). La maintenance corrective consiste à diagnostiquer et réparer les défaillances après leur apparition. La maintenance préventive respecte un calendrier prédéfini, remplaçant les pièces à intervalles réguliers, qu'elles soient usées ou non. En revanche, la PdM utilise l’analyse des données en temps réel pour anticiper les problèmes. Grâce à des capteurs, des informations comme les vibrations et la température sont collectées et analysées par des algorithmes de machine learning pour identifier des schémas annonciateurs de défaillances.

Une avancée technologique récente est le cadre de maintenance prédictive (PdM) activé par ADT, conçu spécifiquement pour les pompes des stations de traitement des eaux usées (WWTP).

Pourquoi est-ce essentiel ? Cette technologie est cruciale pour éviter les pannes inattendues, améliorer la fiabilité du système, réduire les temps d'arrêt et optimiser l'allocation des ressources. L'analyse des données permet de détecter les problèmes en amont, garantissant des opérations efficaces et résilientes pour les infrastructures essentielles.

LCSA - Modèle basé sur le Machine Learning

Intelligence artificielle pour une conception de bâtiments plus intelligente et durable

Ces dernières années, l'intelligence artificielle (IA) s'est répandue dans de nombreux secteurs, de la santé à la finance, en passant par la construction.

Ce mois-ci, nous nous concentrons sur l'application de l'IA aux infrastructures industrielles, et notamment sur la construction. En particulier, nous explorons comment l'IA et le machine learning (ML) contribuent à la conception de bâtiments plus durables et à la réévaluation de l'impact environnemental des bâtiments existants.

Une technique pour réduire les impacts environnementaux négatifs de l'industrie de la construction est l'évaluation des impacts d'un projet en amont grâce à l'approche Life Cycle Sustainable Assessment (LCSA). Cette méthode prend en compte les performances environnementales (Life Cycle Assessment, LCA), économiques (Life Cycle Costing, LCC) et sociales (Social Life Cycle Assessment, SLCA) sur l'ensemble du cycle de vie d'un bâtiment, offrant ainsi une meilleure évaluation de sa durabilité.

Grâce à un modèle ML, les performances énergétiques des bâtiments peuvent être prédites, simplifiant le calcul des indices LCA, LCC et SLCA. Ce qui est souvent une tâche longue et complexe devient ainsi plus simple et rapide.

Pourquoi est-ce essentiel ? Cette méthodologie permet d'évaluer et de rejeter rapidement les projets ayant des impacts défavorables, tout en acceptant plus rapidement ceux qui sont plus durables, pour un avenir plus vert.

Inspection de qualité intelligente

Inspection de qualité basée sur l'IA pour la fabrication

L'inspection de qualité est un processus critique pour garantir un système de fabrication optimal et à faible coût. La précision des inspections réalisées par des opérateurs humains atteint environ 80 %. Une approche basée sur l'IA peut augmenter cette précision jusqu'à 99,86 %.

Le processus d'inspection de qualité intelligente (SQI) comprend six étapes. La première étape consiste à acheminer le produit vers la zone d'inspection et à le placer à un endroit spécifique. Une caméra haute résolution capture des images du produit, et les conditions d'éclairage et la distance sont ajustées. Ensuite, une architecture de réseau neuronal convolutif (CNN) sur mesure détecte les défauts. Ce modèle de détection de défauts est intégré dans une application utilisée sur le lieu de production. Lors de l'inspection, l'opérateur utilise l'algorithme pour décider d'accepter ou de rejeter le produit. Les résultats sont ensuite stockés automatiquement, facilitant le suivi et l'analyse.

Pourquoi est-ce essentiel ? Cette technologie est cruciale pour surveiller l'état de l'environnement de production, prévenir les réparations imprévues et détecter les produits défectueux, réduisant ainsi les pertes potentielles.