Amazon Monitron : La détection d’erreur avant l’heure

Le machine learning au service de la prévention

L’outil développé par Amazon Web Services fait appel à l’Intelligence artificielle et plus précisément au machine learning. Il s’agit de la collecte et analyse de données en masse afin d’améliorer les performances d’une machine. En l’espèce AWS propose un kit starter qui comprend 5 capteurs ainsi qu’une passerelle Amazon Monitron. A cela il faut ajouter des frais de fonctionnement comme le transfert des données des capteurs vers le cloud ainsi que le traitement de celles-ci sur le cloud. Il faut par conséquent compter près de 615 € pour le kit Starter en plus du service Amazon Monitron qui coûte approximativement 4 € par capteur et par mois.

Concrètement comment ça marche ?

L’utilisation de cet outil se divise en 4 étapes :

1. Les capteurs Monitron : placés sur les machines, ils collectent les données des machines telles que la température ou les vibrations
2. La passerelle Monitron : transfert des données des capteurs vers le cloud
3. Le monitron service : il analyse les données collectées par les capteurs avec utilisation du machine learning et des normes ISO (normes sur les exigences relatives aux vibrations de divers types de machines)
4. L’application Monitron : envoie des rapports et des notifications d’alerte en cas de comportements anormaux détectés

Ces capteurs Monitron, sont connectés aux passerelles Monitron via Bluetooth basse consommation (BLE) et à AWS par Wi-Fi. Ces données sont par la suite stockées sur le cloud AWS et automatiquement analysées par apprentissage automatique, afin de détecter d’éventuelles anomalies des équipements nécessitant une maintenance. Par la suite ces données ayant été traitées, sont envoyées sous forme de rapports détaillés ou de notifications push sur l’état de santé des machines. Une surveillance en temps réel à moindre coût Dans le secteur de l’Industrie, les arrêts de production pour cause de maintenance sont le fléau de tout ingénieur. Particulièrement coûteux tant par la perte de production pendant cette indisponibilité que par le coût de relance de ces machines, AWS a peut-être trouvé la solution pour prévenir ces défaillances. Cet outil de maintenance prédictive a pour but d’intervenir avant l’arrivée d’une erreur, limitant ainsi les temps d’arrêts et d’opérations de maintenance. A cause du caractère obsolète des machines, les nouvelles technologies du cloud n’ont jamais été déployées jusque-là dans le secteur industriel. Désormais ce secteur s’ouvre à l’innovation avec l’arrivée des IoT (Internet des objets). La principale problématique résultait dans l’utilisation de capteurs adaptés aux spécificités de chaque machine et de les connecter à un dispositif pour transférer les données sur un serveur. Cet outil universel est donc gage de surveillance d’équipements à moindre coût et permet une meilleure connaissance de l’état des machines et matériaux utilisés, ce qui est non négligeable pour des machines souvent très onéreuses.

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