Les drones autonomes optimisent la gestion des actifs

La fiabilité et la disponibilité des installations et des infrastructures sont les pierres angulaires de la rentabilité d'une entreprise, et ce sans que les coûts d'exploitation ne s'envolent.

Des techniques innovantes telles que les drones à vol autonome et le traitement cognitif de l'image permettent de nouveaux concepts d'exploitation. Les avantages pour les entreprises : une efficacité et une qualité de processus accrues dans l'inspection et la maintenance.

La gestion des installations et de la maintenance devient donc une discipline clé pour éviter les pannes coûteuses et augmenter la valeur ajoutée.

L'importance de la gestion de la maintenance s'accompagne d'une exigence stratégique accrue pour des activités qui étaient auparavant essentiellement réactives. Des concepts innovants tels que la maintenance prédictive (maintenance préventive) - étayés par des techniques telles que l'analyse, l'intelligence artificielle/l'apprentissage automatique et les capteurs - favorisent les options de conception pour une meilleure efficacité et qualité des processus dans la gestion des actifs.

Gestion des actifs d'entreprise

Un exemple convaincant d'un nouveau service à valeur ajoutée dans la gestion des immobilisations corporelles, qui opère en étroite coordination avec SAP Enterprise Asset Management (EAM), est l'intégration de drones volant de manière autonome.

Les systèmes de vol équipés de caméras et de capteurs haute résolution sont de plus en plus utilisés dans le domaine de la surveillance et de la maintenance.

En raison de leurs caractéristiques de vol flexibles, ils sont utilisés de manière ciblée pour le contrôle dans des zones difficiles d'accès, des installations de grande envergure ou des infrastructures cachées.

Par rapport à l'"appui aérien" fourni jusqu'à présent par un hélicoptère ou un avion, les systèmes de vol sans pilote marquent des points grâce à des coûts moindres et à un relevé plus précis.

L'intervention de techniciens sur place n'est plus nécessaire que dans des cas isolés, car l'inspection et la détection des incidents se font quasiment au passage. Les risques d'accident pour le personnel de service ainsi que l'empreinte générale des inspections obligatoires sont réduits.

Pour exploiter pleinement le potentiel d'optimisation, il est essentiel d'intégrer la gestion du cycle de vie des immobilisations corporelles. En termes plus simples :

Il faut viser une automatisation des processus de bout en bout, depuis l'exploitation du drone jusqu'à l'exécution des services et la gestion des techniciens, en passant par l'analyse des données enregistrées, qui sont mises en contexte avec d'autres informations sur les actifs.

Le cœur du scénario de processus de bout en bout est une plateforme d'intégration et de collaboration qui organise l'échange de messages et de données entre les processus, les services et les personnes.

BTC met en place un tel environnement de gestion des actifs de niveau supérieur, qui peut être adapté de manière flexible aux exigences individuelles. La base en est SAP Cloud Platform et SAP Leonardo, qui intègrent les prestations SAP EAM.

Plateformes cloud pour drones

La description d'un processus idéal illustre l'interaction : au départ, une application d'inspection, généralement fournie sous forme de service en nuage, initie la déclaration du vol de drone, qui inclut la procédure d'autorisation administrative.

La planification et la gestion des itinéraires de vol peuvent être effectuées, si nécessaire, en interne ou en externe via des services de plateformes de drones cloud hautement spécialisées.

Des systèmes d'information géographiques ou spatiaux aident à définir des plans d'intervention et des itinéraires en quelques clics. Dans le cadre d'une gestion de projet standardisée, des drones et des pilotes sont automatiquement chargés de l'exécution auprès d'entreprises partenaires.

Les caméras orthophotographiques, les caméras multispectrales et d'autres systèmes de capteurs installés dans les drones enregistrent des données actuelles pendant le survol. En fonction du scénario d'utilisation, les images sont analysées.

Dans le cas de contrôles périodiques, l'analyse est typiquement effectuée après le vol. Dans le cas d'une inspection ad hoc, effectuée en raison d'anomalies dans l'exploitation, l'analyse des données peut également être effectuée directement, c'est-à-dire pendant le vol.

Le processus d'analyse lui-même fait appel à des méthodes d'évaluation cognitives de l'intelligence artificielle, qui permettent de détecter les écarts par rapport à l'état normal habituel à partir des données d'état.

Tableau de bord Fiori et SAP-EAM

Si l'analyse cognitive de l'image détecte une anomalie, l'agent de service reçoit une notification correspondante dans son client de tableau de bord basé sur Fiori/HTML5 ou, dans le cadre de scénarios entièrement intégrés, sous forme d'événement dans l'application SAP Asset Manager sur son iPad ou son iPhone.

Parallèlement, la panne est signalée dans l'environnement habituel de gestion des actifs de l'entreprise, par exemple dans SAP-EAM ou S/4 Asset Management, et une commande est automatiquement créée. Ensuite, une gestion mobile de la main-d'œuvre reçoit un message push avec toutes les données nécessaires, y compris la description du trajet à partir du système d'information géographique.

Sur place, des systèmes d'assistance en réalité augmentée (AR) guident pas à pas le processus de travail via des appareils d'affichage mobiles tels que des lunettes de données. Une fois la panne réparée, un message de fin de commande est généré automatiquement dans SAP-EAM.

Le déroulement du processus esquissé permet de reconnaître deux caractéristiques fondamentales d'une future gestion des installations et de la maintenance : les processus commerciaux sont orchestrés par le biais de plusieurs services d'application et les données de différentes provenances sont collectées, combinées et analysées.

L'offre mise à disposition par SAP promet, du moins en perspective, une mise en œuvre simple d'une telle gestion des actifs de prochain niveau.

SCP et Cloud Foundry

La plateforme SAP Cloud, avec son environnement Cloud Foundry et l'intégration de la plateforme Cloud comme base logicielle, facilite la mise à disposition de nouveaux services en complément des fonctions de gestion des actifs existantes et l'échange de données.
entre différentes fonctions d'application.

Des services de maintenance spécifiques, tels que la gestion des drones et le traitement cognitif de l'image, seront prochainement mis à disposition par BTC sous forme de tuiles via le launchpad Fiori et pourront être combinés de manière variable avec les fonctions d'application existantes dans le backend.

Réseau d'intelligence des actifs

La participation au réseau commercial B2B SAP Asset Intelligence Network - qui est une sorte de Facebook pour les exploitants d'installations, les fabricants et les prestataires de services - simplifie d'une part la gestion des données de base liées aux installations ; d'autre part, elle favorise l'échange de données sur l'utilisation et les erreurs ainsi que les stratégies de maintenance.

Ces connaissances élargissent la base de données de base dans la gestion des immobilisations corporelles, par exemple lorsqu'en cas de détection d'une anomalie pendant le vol du drone, des informations complémentaires sur le profil d'utilisation, la charge et les conditions environnementales sont intégrées.

Les informations peuvent être compilées en indicateurs de gestion pertinents. L'utilisation de SAP Geographical Enablement Framework pour la référence spatiale des données opérationnelles souligne la note stratégique ainsi apportée à la gestion des actifs.

En un coup d'œil, l'utilisateur peut connaître l'efficacité de l'installation, le taux de défaillance ou le taux de résolution au premier essai. Les informations détaillées correspondantes, y compris la comparaison avec d'autres installations, permettent de tirer des conclusions, par exemple, sur le meilleur moment pour effectuer une maintenance préventive et sur les étapes à suivre pour compléter le processus de gestion des actifs afin d'optimiser l'efficacité et la productivité des installations.

L'un des enseignements que l'on peut en tirer est de s'intéresser de plus près à l'intégration de la gestion des drones et du traitement cognitif de l'image décrite ci-dessus.

La technique d'IA/d'apprentissage en profondeur détecte les anomalies

L'environnement d'analyse pour la Unusual State Detection (USD) de BTC fonctionne sur la base de procédés d'apprentissage en profondeur. Concrètement, il s'agit de réseaux neuronaux multicouches.

USD se caractérise par son acquisition autonome de connaissances. Pour ce faire, elle est dans un premier temps alimentée par des données historiques, à partir desquelles les experts en IA de la CTB déduisent un modèle qui est entraîné à reconnaître les dépendances implicites dans les données des capteurs.

Grâce aux connaissances acquises, le modèle USD est en mesure de détecter les incohérences comme des anomalies par rapport au comportement normal. Cela inclut non seulement les écarts connus, mais aussi les écarts inconnus.

Les spécialistes peuvent appeler le modèle inconnu signalé d'une image d'état et le classer grâce à leur expertise, élargissant ainsi la base de connaissances de l'outil.

Avec le temps, dans le scénario d'application considéré, quasiment à chaque vol, l'outil devient plus "intelligent" dans l'évaluation des écarts et des conditions d'erreur.

En plus de la fonction générale de comparaison des modèles d'images, le service est rempli de "connaissances" de la part de BTC, afin de reconnaître automatiquement les travaux de terrassement ou les engins de chantier dans les prises de vue, par exemple.