Industrie 4.0 : « Les français privilégient enfin la qualité des données à la quantité », estime Peter Livaudais, de Senseye

Fondée en 2014, la société britannique Senseye est devenue en quelques années l’un des acteurs majeurs dans le domaine de la maintenance prédictive. Sa solution logiciel permet d’automatiser et d’optimiser les opérations de maintenance machines grâce à une technologie d’agrégation et d’analyse de données fondée sur le machine learning. Implantée dans quatre pays fortement industrialisés comme l’Allemagne, le japon, les Etats-Unis, le groupe a choisi d’ouvrir début novembre une antenne française. Tour d’horizon avec Peter Livaudais, responsable France de Senseye, des spécificités de l’industrie française dans l’industrie 4.0.

 

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Industrie 4.0 : « Les français privilégient enfin la qualité des données à la quantité », estime Peter Livaudais, de Senseye
Peter Livaudais, responsable France chez Senseye, spécialiste britannique de la maintenance.

Industrie & Technologies : La notion de maintenance prédictive est maintenant bien connue dans l’industrie. Mais les industriels l’ont-ils réellement adoptée ?

Peter Livaudais : Selon l’Association française des ingénieurs et responsables de maintenance (AFIM), le coût des pannes dans l’industrie est estimé à 22 milliards d’euros par an en France. 90% des tâches de maintenance sont classées comme des interventions d’urgence. Ces chiffres montrent que même si le concept est aujourd’hui connu des industriels, la marge de progression reste importante. Les temps d’arrêt de production non planifiés sont encore très nombreux, avec bien évidemment des coûts importants qui y sont associés.

Y-a-t-il plusieurs approches possibles pour répondre aux attentes des industriels ?

Deux solutions sont possibles : soit par l’instrumentation des équipements de production, en plaçant des capteurs sur les machines, soit par la donnée déjà collectée. Les deux approches ne sont pas opposées et se complètent dans certains cas, notamment lorsque le parc machines est ancien. Certaines informations doivent être cherchées à l’aide de capteurs. Cependant, les solutions de maintenance prédictive reposant fortement sur les capteurs, se heurtent à des limites lorsqu’il s’agit de passer à l’échelle. Dans le cadre des usines aéronautiques ou encore les centrales nucléaires, il y a parfois des milliers d’actifs à surveiller. La technologie de Senseye repose sur l’analyse des données provenant des machines directement et des systèmes de maintenance assistés par ordinateur (GMAO). Ces informations viennent nourrir nos algorithmes qui sont ensuite capable d’évaluer une anomalie et d’établir des pronostics de pannes.

Cette approche par la donnée induit un certain niveau de préparation des industriels dans la collecte d’informations. Les entreprises françaises sont-elles suffisamment mûres ?

Les industriels français ont saisi très tôt l’importance de la donnée pour optimiser leur production et réduire les coûts. Et les stratégies de collectes d’informations se sont mises en place depuis quelques années déjà. Mais tout n’est pas optimal : la France a pendant longtemps privilégié une approche en volume de la donnée, alimentant des « data lake » pour une utilisation ultérieure. La qualité n’est pas toujours au rendez-vous. Par exemple, lors d’une implantation récente chez un industriel nous avions identifiés 15 indicateurs de conditions. Après analyse, 8 ont été disqualifiés car leur précision était discutable, et sur les cinq restants, 4 avaient du bruit ce qui complique la tâche de nos algorithmes. Mais depuis peu les industriels français sont passés à une approche privilégiant la qualité de la donnée. Dans l'usine 4.0, cette notion de qualité de la donnée est quelque chose de plus en plus naturelle.

Quels types d’entreprises ciblez-vous dans l’Hexagone ?

Principalement le secteur automobile, l’industrie lourde et la logistique. La plasturgie est également un secteur que nous suivons de près, car c’est une activité qui amasse beaucoup de données dans sa phase de production. En France, nous avons un partenariat avec Schneider Electric, qui est à la fois distributeur de notre solution et notre premier client sur le territoire.

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