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Pour SKF, l’intelligence artificielle (IA) est la pierre angulaire de l’usine du futur. Elle est indispensable pour le Groupe, dont l’objectif depuis sa création est de se développer et d’innover tout en tenant compte des grands enjeux sociétaux et environnementaux. Avec sa solution Enlight AI (Intelligence Artificielle), SKF fait de sa nouvelle technologie un puissant levier de développement, en proposant une maintenance 4.0 au cœur des machines de ses clients. Cette innovation est capable de prédire des pannes jusqu’à plusieurs semaines à l’avance. L’objectif est donc de prévenir les défaillances avant qu’elles ne surviennent et entraînent des arrêts-machines qui impacteraient la production et qui engendreraient des coûts de maintenance.

La stratégie de SKF est basée sur la performance des équipements tournants, qui s’appuie notamment sur la science de la donnée, ou « Big data », et la forte capacité de SKF à collecter ces données, à les analyser puis à mettre en place les solutions techniques adéquates. Et cette compétence à très haute valeur ajoutée s’est renforcée à la faveur des récents progrès technologiques, notamment grâce à l’IA.

Sitti Poinen, SKF AI Business Development Manager pour le Benelux et la France, au sujet de l’Intelligence Artificielle dans l’industrie : « Dans l’industrie, l’IA s’adresse à des systèmes physiques ou virtuels qui interprètent des données acquises pendant le fonctionnement des machines en milieu industriel. Son principal atout : automatiser le process de tâches de maintenance réalisées jusque-là par des opérateurs, tout en continuant d’y associer le savoir-faire humain ».

La création de la solution SKF Enlight AI

SKF a noué plusieurs partenariats R&D avec des start-ups françaises et européennes spécialisées notamment dans les logiciels embarqués, l’analyse de données ou l’intelligence artificielle, dans le but de faire émerger des nouvelles solutions technologiques qui permettent d’améliorer la performance durable et la qualité des services en milieu industriel.

Avec l’acquisition de Presenso, startup israélienne spécialisée dans l’intelligence artificielle, SKF dispose des ressources informatiques et technologiques relatives à l’IA et à la maintenance prédictive. Des compétences qui complètent celles historiques de SKF en matière d’ingénierie et de tribologie, renforçant ses expériences humaines, métiers et marchés. C’est de ce rapprochement qu’est née la solution SKF Enlight AI, imaginée à partir des concepts fondamentaux de l’Automatic Machine Learning (AML). Cette solution concerne les secteurs d’activités ayant des process industriels en continu : seul un flux de données collecté de manière constante est propice à alimenter les algorithmes d’une solution de type SKF Enlight AI. Cette solution représente un puissant levier de développement pour SKF au service de la performance des équipements.

Un exemple concret : SKF a été sollicité par un papetier afin de résoudre un taux élevé de défaillances sur une pompe. Sitti Poinen commente « Nos équipes ont analysé les données recueillies par les capteurs posés sur 7 machines, réussissant à prédire 2 à 3 événements critiques futurs, avec des alertes jusqu’à 12 à 14 jours en amont ». Bénéfices à la clef : d’importantes économies pour le client, grâce à une proposition de valeur formulée en lien avec le montant moyen des coûts d’arrêt entraînés par une panne machine.

Vers une maintenance 4.0 grâce à l’Intelligence Artificielle

En matière de prédiction, les experts SKF travaillent sur des solutions visant à rassurer des clients qui s’interrogent sur leurs machines : ma machine a-t-elle un problème ou un problème potentiel ? (détection), quelle est la cause première sous-jacente du problème ? (diagnostic), puis-je continuer à exploiter ma machine jusqu’à la prochaine opération de maintenance planifiée ou dois-je agir dès maintenant pour préserver son intégrité ? (pronostic).

L’Intelligence Artificielle permet à SKF de monter en compétence sur sa maintenance prédictive de parcs de machines utilisant des équipements tournants, sachant que plus de 90 % des roulements durent plus longtemps que les machines dans lesquelles ils sont installés. Elle s’appuie sur des compétences d’analyse vibratoire reconnues depuis de nombreuses années pour les défaillances mécaniques. Et elle élargit les possibilités d’analyse des données process pour des défaillances fonctionnelles. Finalement, l’IA complète le champ des applications de SKF en ouvrant la possibilité d’analyser de nouvelles données. L’objectif de SKF reste de prédire, longtemps à l’avance, des causes de défaillances liées non pas aux composants mais aux machines elles-mêmes. Au fil des ans, les technologies analytiques ont évolué pour faciliter l’analyse après-coup d’une panne, puis le jour même, et enfin très en avance sur l’événement. De quoi planifier à temps l’approvisionnement des pièces et réaliser un dépannage à moindre coût : un grand bond en avant pour la maintenance 4.0.

http://www.skf.com/