Industrie, les économies dues au big data

L’Internet des objets et le big data s’imposent dans l’industrie pour gérer les questions énergétiques. A l’occasion du salon Smart énergies, Serigne Gaye consultant sénior pour l’industrie chez Teradata, spécialisé dans le stockage et le traitement analytique des données explique le tournant pris par les industriels.

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« Nous faisons de la R&D dans les données, proclame Serigne Gaye consultant chez Teradata. Les cas d’applications industrielles de l’analyse des données sont montés en puissance ces dernières années. Aujourd’hui, nous traitons une question que l’on n’imaginait même pas voici deux ans. Grâce aux données de nos clients dans l’industrie, nous écoutons le bruit des machines ».

Pour mieux connaître les usages et l’évolution des installations industrielles, beaucoup de capteurs ont été installés. Recueillir des données à partir des machines industrielles, puis les traiter et les analyser, devient un passage obligé pour réduire la consommation énergétique et prévoir les réparations pour éviter que les machines ne lâchent. En recueillant des informations issues de plusieurs sites industriels, il est même possible de généraliser les réponses aux problèmes rencontrés. Et d’autres questions arrivent : dans un système est-ce critique si un élément ne fonctionne pas au mieux ? Jusqu’à quel point ? Et donc à quel moment faut-il intervenir ?

Le croisement de données très diverses apporte de nouvelles informations et une plus-value économique non négligeable. « Nous avons travaillé sur une plate-forme pétrolière pour laquelle nous avons croisé des données géologiques avec le comportement mécanique des foreuses. Là, on a pu voir que selon les couches que l’on fore, les effets sur la machine sont différents ». Un moyen de prévenir la dégradation des outils. Ce croisement de données surprend souvent les ingénieurs et les techniciens car il met à leur disposition des informations inattendues. Dans le secteur de l’énergie, Teradata permet ainsi aux compagnies d’énergie de croiser des données de consommation et de fonctionnement des réseaux. L’entreprise travaille avec GDF Suez depuis 2013 et ErDF, devenu Enedis, pour s’occuper des grandes quantités de données générées par les smarts grids.

De nouveaux types de données

Mais la nouveauté provient surtout des types de données. « Voici 15 ans déjà que nous traitons des quantités énormes de données, des petabytes, reprend Serigne Gaye. Pour les opérateurs de télécommunications par exemple. Mais jusque-là c’étaient des données numériques structurées. Aujourd’hui elles sont beaucoup plus variées. Nous traitons de l’image, du son, et même du texte ».

Cela a pu débuter avec la voiture connectée de Volvo qui apportait de nombreuses données issues des caméras et des radars. D’autres ont ensuite développé leur propre système de traitement de données. C’est le cas de Siemens Mobility qui récupère des données en permanence depuis les trains pour estimer l’état de santé des différents éléments. Dans l’industrie, certains constructeurs ont voulu observer une nouvelle variable pour vérifier l’état des machines tournantes : leur signature sonore.

« Que ce soit pour les hélicoptères, les avions, les machines à papiers ou les trains, la signature sonore apporte des informations sur leur état de santé. Nous avons un contrat avec un fournisseur de réacteur d’avion pour écouter le moteur par exemple ».

Analyser le langage

Après le bruit des moteurs, l’innovation à venir se trouve dans le langage humain. « Maintenant nous n’avons plus besoin de capteurs, les informations arrivent directement de l’homme, observe le consultant de Teradata. Nous sommes capables de traiter le langage, à partir d’un texte par exemple on arrive à analyser une flotte de machines et estimer parfaitement leur état. La prochaine étape est le Vocal Reporting. Les hommes pourront faire leur compte-rendu quotidien oralement. Puis nous utiliserons une analyse pour le traduire en texte et nous réappliquerons celle pour traiter le texte ».

Si recueillir les observations techniques et donc analyser l’évolution des machines peut prendre encore quelques années, cela pourrait en effet apporter des analyses complexes propres à réagir plus efficacement dans de nombreuses situations d’usage.

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