Un rapport publié par GlobalData dresse l’état des lieux du marché de la maintenance prédictive dans le secteur de l’énergie. L’étude révèle notamment les principaux fournisseurs, mais aussi les fournisseurs d’énergie les plus friands de cette technologie.
Les outils de maintenance prédictive permettent de surveiller l’état de l’équipement industriel, afin de prévoir à l’avance les besoins en maintenance et ainsi atteindre des performances optimales et éviter toute panne d’équipement.
Cette technologie est particulièrement utilisée dans le secteur de l’énergie, où elle permet d’augmenter la productivité tout en réduisant les coûts. En effet, les fournisseurs d’énergie doivent impérativement surveiller et maintenir leurs équipements, tout en s’assurant de répondre à la demande en temps réel.
Grâce à la maintenance prédictive, ces entreprises peuvent détecter les équipements sous-performants et ainsi comprendre immédiatement les facteurs d’anomalies. Ainsi, elles peuvent planifier leurs opérations de maintenance à l’avance.
Les analystes de GlobalData viennent de publier un rapport intitulé « Thematic Research: Predictive Maintenance in Power ». Celui-ci révèle quels sont les principaux fournisseurs de maintenance prédictive sur le secteur de l’énergie, et quels fournisseurs d’énergie utilisent les services de maintenance prédictive.
IBM
https://www.youtube.com/watch?v=SpYHy9k8ZO0
Avec sa solution Maximo Asset Performance Management (APM), IBM s’impose comme un leader sur le marché de la maintenance prédictive. Avec cet outil intégré à la suite APM, le géant américain permet aux gestionnaires de maintenance de gérer les risques de panne des équipements qui pourraient endommager les opérations des usines ou des entreprises.
Il est possible de programmer des actions en fonction d’un système de scoring prédictif, d’identifier les facteurs de risques, ou encore de profiter d’une comparaison des facteurs historiques ayant un effet sur les performances des équipements.
SAP
https://www.youtube.com/watch?v=2qpiUUfQkL4
SAP compte également parmi les leaders du marché de la maintenance prédictive avec sa solution SAP Predictive Maintenance and Service.
Cet outil permet de profiter d’une vue d’ensemble de l‘historique et des tendances des assets. Ainsi, les entreprises peuvent prendre des mesures de maintenance à l’avance avant qu’il ne soit trop tard.
Microsoft
Avec son Cloud Azure, Microsoft propose une plateforme dédiée à l’internet des objets industriel et à la maintenance prédictive.
Le groupe norvégien Agder Energi utilise ainsi Azure Digital Twins pour déterminer comment exploiter son réseau électrique de façon efficace grâce aux ressources d’énergie distribuées, aux contrôles d’appareils, et aux prévisions permettant d’éviter les mises à jour énergétiques coûteuses et délicates.
Siemens
https://www.youtube.com/watch?v=0fY2j83m0J4
Siemens développe un système d’exploitation ouvert et basé sur le Cloud pour l’internet des objets. Intitulée MindSphere, cette plateforme prédictive délivre des notifications en cas de détection d’un défaut sur un équipement.
De cette façon, les entreprises peuvent assurer le fonctionnement permanent de leurs équipements. Aucun temps d’indisponibilité imprévu n’est à craindre.
General Electric
La plateforme Predix de General Electric délivre des fonctionnalités avancées d’analyse prédictive. Elle permet notamment de surveiller les données, ou de détecter et d’identifier les problèmes liés à l’équipement.
Les entreprises peuvent ainsi planifier leurs opérations de maintenance et réduire le temps d’indisponibilité de l’équipement. Par exemple, Enel utilise cette plateforme pour examiner, prédire et améliorer la fiabilité de ses centrales énergétiques.
EDF
EDF, le fournisseur d’électricité français, est un grand utilisateur de maintenance prédictive. La firme se tourne notamment vers la solution EcoStruxure Maintenance Advisor de Schneider.
Cette solution lui a permis d’économiser plus d’un million de dollars en évitant l’endommagement d’équipement et la perte de production qui y serait liée. EDF fait aussi appel à la suite logicielle de maintenance prédictive AMS de Emerson pour permettre l’optimisation des stratégies de maintenance sur l’une de ses stations énergétiques à turbines de gaz combinées (CCGT) situées à West Burton au Royaume-Uni.
Duke Energy
De son côté, l’américain Duke Energy a pu économiser 7,5 millions de dollars grâce à la technologie Avantis PRiSM de Schneider Electric. En effet, cet outil lui a permis de détecter à l’avance une fissure dans le rotor d’une turbine.
Ce fournisseur d’énergie a aussi utilisé la solution Lean Digital de Genpact pour prédire le coût de ses opérations avec précision. Elle lui a aussi permis d’optimiser ses équipements.
E.ON
L’intelligence artificielle a permis à l’Allemand E.ON de prédire toute panne ou autre problème sur son réseau électrique.
Cette solution est aussi utilisée par l’exploitant allemand Schleswig-Holstein Netz. Ce dernier s’en sert sur ses réseaux à moyenne tension.
American Electric Power (AEP)
Grâce à son centre de surveillance et de diagnostics (M&D), AEP a pu entreprendre la réparation d’une turbine à gaz avant qu’elle ne se démantèle.
Au total, cette maintenance prédictive a permis à la firme d’économiser près de 19 millions de dollars. Là encore, cet exemple témoigne de l’intérêt de la maintenance prédictive.
Southern Company
La Southern Company utilise elle aussi la technologie d’analyse prédictive Avantis PRiSM de Schneider Electric. Cette solution lui permet d’examiner continuellement environ 2200 modèles au sein de ses stations.
De cette manière, l’entreprise a pu économiser environ 4,5 millions de dollars grâce à une meilleure efficacité en termes de performances. Elle a pu réduire le volume de besoins imprévus en maintenance, et maintenir la meilleure qualité de données possible.
