L’IA au service de la maintenance des installations hydrauliques
La start-up fribourgeoise GradeSens utilise l’intelligence artificielle pour transformer radicalement la maintenance industrielle. Lors d’une conférence organisée lors du dernier salon Aqua Pro, Yvan Jacquat, co-fondateur et CEO de l’entreprise, a démontré comment sa technologie permet d’anticiper les pannes coûteuses sur des installations critiques, notamment dans le domaine de l’eau et de l’énergie.
GradeSens s’est spécialisée dans l’analyse et le traitement de séries d’informations industrielles. « Notre métier consiste à collecter des données, mais surtout à les valoriser », explique Yvan Jacquat. L’entreprise intervient dans trois marchés principaux : l’énergie, la logistique et l’industrie.
Le CEO de GradeSens distingue plusieurs niveaux de maintenance. « Historiquement, nous pratiquions la maintenance curative, c’est-à-dire que nous intervenions uniquement en cas de panne. Puis est venue la maintenance préventive, basée sur les heures de fonctionnement ou un calendrier fixe ». Un troisième niveau, la maintenance conditionnelle, utilise des capteurs pour suivre le fonctionnement des machines en temps réel.
Aujourd’hui, la maintenance prédictive basée sur l’intelligence artificielle représente l’évolution la plus avancée. « Nous collectons énormément d’informations, mais la vraie question est : qu’en fait-on ? C’est là toute la valorisation de ces données », souligne Yvan Jacquat.
Un cas concret : une turbine de 3 MW surveillée en permanence
Pour illustrer sa technologie, Yvan Jacquat a présenté le cas d’une installation hydroélectrique de 3 MW. L’architecture mise en place combine des capteurs de vibration sans fil et les paramètres existants du système SCADA. « Nous calculons plusieurs indicateurs : la performance du générateur, sa température, ainsi que les températures et vibrations des paliers », détaille-t-il.
Le système fonctionne en deux temps. D’abord, une phase d’apprentissage de trois mois environ. « La machine doit apprendre, elle doit avoir vu différentes situations, par exemple avec des périodes de précipitations. En quelques mois, le système s’adapte automatiquement ». Ensuite, une fois le « jumeau numérique » (digital twin) opérationnel, celui-ci surveille en permanence le comportement normal de la machine.
« Dès qu’un paramètre réel se comporte différemment du modèle, c’est qu’il y a un problème. On calcule des zones de prédiction et le comportement normal de la machine », précise Yvan Jacquat. Les anomalies sont caractérisées par des indicateurs : plus ils sont élevés, plus la déviation est importante.
Des économies substantielles
Dans le secteur hydroélectrique, GradeSens affiche des résultats remarquables. Sur une station de pompage-turbinage, l’entreprise a permis d’éviter 500’000 francs de dégâts. Plus impressionnant encore, une casse de plus de 20 millions de francs a été évitée grâce à une détection deux mois à l’avance sur une installation énergétique.
« La maintenance prédictive, c’est une approche structurée. Si les choses sont bien faites, la couverture des risques est améliorée et les défauts anticipés », conclut Yvan Jacquat. Un argument de poids pour les gestionnaires d’installations critiques, où chaque heure d’arrêt peut représenter des pertes financières considérables.
Informations complémentaires : www.gradesens.ch