Un nombre croissant d'entreprises exécutant des opérations sur des infrastructures critiques (énergie, télécommunications, construction, ...) expérimentent aujourd'hui l'immense puissance de l'IA visuelle pour l'automatisation du contrôle qualité sur le terrain. Cette technologie utilise non seulement des données visuelles pour surveiller l'état de l'infrastructure elle-même, mais améliore également la façon dont ces données sont traitées et analysées.
En effet, tout comme les humains, les équipements (ou actifs) ont une durée de vie. Une surveillance constante peut prolonger leur fonctionnalité, tandis que la négligence accélère leur déclin et leur défaillance éventuelle.
Étant donné que l'état des infrastructures est essentiel, une maintenance préventive rigoureuse n'est pas souhaitée, elle est exigée. Aucune organisation ne veut être responsable d'un bâtiment défectueux ou d'une installation défectueuse, compte tenu des graves répercussions économiques et financières et du risque potentiel pour la vie humaine.
Toutes les organisations reconnaissent cela, et certaines d'entre elles ont choisi de mettre en œuvre l'IA visuelle pour répondre à ce besoin. Elles effectuent des observations et des enregistrements systématiques pour surveiller l'état opérationnel, la santé et les performances des actifs physiques - c'est ce qu'on appelle l'Asset Management, ou la gestion du cycle de vie des actifs.
Utiliser l'Intelligence Artificelle Visuelle pour la Gestion du cycle des Actifs (Asset Lifecycle Management)
Pour certaines entreprises d'infrastructures, le besoin de maintenance est encore détecté via des audits manuels sur site, organisés de manière aléatoire. Au-delà d'un manque évident d'efficacité, cette approche ne définit pas où prioriser les opérations de maintenance.
Depuis quelques années, l'IA a également apporté son lot d'innovations dans ce domaine très spécifique. Avec l'IA visuelle, les entreprises peuvent désormais bénéficier de diagnostics plus rapides et plus fiables de la santé de leur infrastructure, maximisant la longévité des actifs physiques.
Voyons maintenant comment cela se passe concrètement sur le terrain : chaque fois qu'un ingénieur travaille sur un actif physique et prend des photos avec son smartphone, l'IA visuelle dans l'application utilise des algorithmes de détection d'objets, combinés à des modèles d'apprentissage automatique, pour identifier avec précision les défauts. Non seulement elle fournit ensuite des commentaires en temps réel en mettant en évidence les zones endommagées et en recommandant des actions correctives immédiates pour éviter une détérioration ultérieure, mais elle automatise également et améliore la précision des inspections d'actifs.
- Évaluation de la santé des équipements en temps réel : en utilisant la vision par ordinateur, l'IA attribue des scores de santé aux actifs en fonction des problèmes détectés à chaque visite sur site, mettant régulièrement à jour ces scores pour guider les décisions de maintenance et prioriser les interventions.
- Maintenance préventive : en utilisant l'analyse des données, l'IA visuelle vous indique l'état de votre infrastructure. Vous êtes informé des défaillances potentielles et des besoins de réparation, ce qui vous permet de planifier de manière proactive la maintenance, de réduire les temps d'arrêt et les coûts.
- Documentation et conformité : toutes les découvertes et activités sont automatiquement documentées, avec un traitement automatique du langage naturel aidant à l'analyse des données textuelles dans les rapports, garantissant la conformité aux normes et facilitant les audits avec un enregistrement complet et consultable. Cela permet également de retracer les dommages jusqu'à la partie responsable, qui sera tenue d'aller sur site et de corriger les anomalies.
Avec l'IA visuelle, les organisations peuvent bénéficier d'une approche plus robuste et rigoureuse de la gestion du cycle de vie des actifs. C'est plus facile, plus rapide et plus précis que toute méthode traditionnelle. C'est un processus fluide qui peut réduire les coûts, améliorer la sécurité et maximiser l'efficacité opérationnelle - autant d'éléments favorables à la croissance.
IA versus méthode traditionnelle
Si vous regardez le tableau ci-dessous, vous remarquerez la disparité d'efficacité entre l'utilisation de l'IA visuelle et les méthodes traditionnelles.
Proactivité
- Méthode Traditionnelle : Réactive. Attend que l'équipement tombe en panne avant de réagir.
- IA Visuelle : Proactive. Utilise l'analyse prédictive de la santé des actifs pour résoudre les problèmes avant qu'ils ne deviennent graves.
Efficacité et Précision
- Méthode Traditionnelle : Chronophage et sujet aux erreurs humaines.
- IA Visuelle : Automatise le contrôle qualité et fournit une précision élevée et constante sur tous les systèmes surveillés.
Scalabilité
- Méthode Traditionnelle : L'expansion implique une augmentation linéaire de la main-d'œuvre et des coûts.
- IA Visuelle: Surveille simultanément plusieurs actifs sans augmentation proportionnelle de la main-d'œuvre.
Rentabilité
- Méthode Traditionnelle : Coûts élevés dus aux temps d'arrêt non planifiés et aux réparations d'urgence ; coûts importants de formation et de rétention de la main-d'œuvre.
- IA Visuelle : Réduit les coûts en minimisant la main-d'œuvre manuelle et les temps d'arrêt ; prolonge la durée de vie de l'équipement grâce à des interventions opportunes.
Parmi ses nombreux avantages, peut-être le plus transformateur est la capacité de l'IA visuelle à convertir les stratégies de maintenance réactive en stratégies proactives. Ce changement décisif aide les organisations à anticiper les problèmes, passant d'une approche passive à une approche active de la gestion.
L'IA visuelle en action : Une étude de cas de TDF
Une entreprise française d'exploitation d'infrastructures appelée TDF cherchait des moyens d'améliorer la maintenance de ses actifs de fibre optique. Avant Deepomatic, TDF rencontrait des problèmes de qualité de connexion sur son réseau de fibre, ce qui affectait la satisfaction client et la conformité réglementaire. Les contrôles de qualité traditionnels étaient manuels et sporadiques, rendant le contrôle qualité efficace difficile.
Solution
TDF a mis en œuvre la plateforme de vision par ordinateur de Deepomatic, qui utilise une technologie de vision par ordinateur avancée, pour analyser systématiquement les photos de rapport d'exploitation fournies par les entrepreneurs travaillant sur son réseau. Cette solution a automatisé les contrôles qualité pour chaque installation.
Mise en œuvre
Après avoir intégré Deepomatic, la plateforme d'IA visuelle a fourni une gamme de fonctionnalités clés :
Contrôles qualité automatisés : Chaque photo de connexion soumise par les FAI et leurs entrepreneurs a été analysée pour évaluer la qualité, l'exhaustivité et la conformité aux normes réglementaires.
- Attribution d'anomalies : TDF pouvait retracer l'erreur potentielle laissée sur le terrain à la partie responsable et lui demander de retourner sur le site pour corriger le travail non conforme.
- Gestion des actifs : La plateforme a suivi l'état de l'infrastructure dans le temps, permettant à TDF de surveiller l'usure et de déclencher les opérations de maintenance au bon moment.
- Centre d'intelligence : Cette fonctionnalité a agrégé des données sur les performances des installations, aidant TDF à prendre des décisions éclairées sur la gestion et la maintenance des infrastructures.
Résultats
Depuis la mise en œuvre de la solution d'IA visuelle de Deepomatic, TDF a bénéficié de nombreux avantages qui ont révolutionné tout, de la performance à l'efficacité en passant par les coûts.
Pour commencer, la solution a amélioré le contrôle qualité en analysant systématiquement les rapports d'exploitation, ce qui a renforcé leur exhaustivité et leur qualité globale, assurant ainsi une plus grande conformité aux normes réglementaires.
TDF a également bénéficié d'une efficacité accrue, les opérations rationalisées accélérant l'identification et la résolution des défauts, ce qui a évité des réparations étendues.
De plus, les diagnostics améliorés et la surveillance de l'état ont réduit à la fois les dépenses de maintenance préventive et corrective, réduisant ainsi les coûts de maintenance.
L'IA visuelle est le pivot de la santé optimale des infrastructures
Indéniablement, la technologie IA a ouvert la voie à une nouvelle manière de réaliser la maintenance préventive. Tout est plus rapide, plus fiable, plus précis, plus automatique.
Qu'est-ce que cela entraîne ?
Une santé infrastructurelle solide qui vous récompense par une efficacité opérationnelle maximale, des perturbations minimales et une santé financière renforcée.
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