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Les logiciels d'analyse prédictive permettent d'éviter les temps d'arrêt pour les industriels

auteur :
Ronda Swaney

En tant qu'industriel, les temps d'arrêt nuisent à votre efficacité et, par conséquent, à votre chiffre d'affaires. Il est vital de pouvoir prédire et éviter les temps d'arrêt et les défaillances de vos équipements afin que votre entreprise puisse continuer à fonctionner avec souplesse et productivité. Les industriels se tournent vers des logiciels d'analyse prédictive pour surveiller étroitement leur infrastructure critique et prévenir les temps d'arrêt. En prévoyant les défaillances de vos équipements et en y répondant par une maintenance préventive ou un remplacement de matériel, votre entreprise continue à tourner au meilleur de son efficacité.

La convergence des technologies permet d'accéder facilement aux analyses prédictives

La convergence de multiples technologies et fonctionnalités engendre une augmentation des analyses prédictives. Les appareils connectés à Internet permettent de saisir des données en temps réel ou quasi réel. Dans le même temps, le stockage dans le cloud facilite et réduit les coûts de stockage et d'analyse d'ensembles de données toujours plus volumineux. Avant, les modèles prédictifs ne reposaient que sur des ensembles de données historiques ou descriptifs. Ces modèles ne pouvaient utiliser qu'une étroite tranche de données puisque les capacités de stockage étaient moindres, la puissance de traitement des données était limitée et il était naturellement plus compliqué de les capturer en temps réel. Aujourd'hui, on peut traiter une quantité illimitée de données à l'aide de logiciels utilitaires open-source comme Hadoop. Les données sont stockées à bas coût, ce qui permet aux équipes en charge des données de bâtir des modèles plus robustes et d'accéder à un ensemble complet de données, plutôt qu'à une infime partie de celui-ci. Cette possibilité accroît les chances de capturer davantage de fonctions et d'attributs prédictifs, permettant ainsi aux entreprises de tous types et de toutes tailles d'utiliser les analyses prédictives à plus grande échelle.

Applications concrètes des logiciels d'analyse prédictive

Noble Energy est une entreprise pétrolière et gazière indépendante, présente à l'international. Cette entreprise a commencé à utiliser une plateforme de big data afin de prévoir et d'éviter les temps d'arrêt au sein de son infrastructure. Frank Besch, responsable de l'intégration de l'entreprise chez Noble Energy, constate que « l'infrastructure est créatrice de valeur : elle crée de l'argent. Elle génère des ventes. Quand cette capacité n'est pas pleinement utilisée, c'est autant de valeur qui n'est pas récupérée. » L'analyse prédictive permet à cette entreprise de mieux maintenir son infrastructure d'hydrocarbures. Noble Energy envisage d'utiliser l'analyse prédictive pour améliorer la sécurité sur son site et éviter que des employés ne se blessent.

La société de forage offshore Rowan Companies ne disposait d'aucune architecture de données distribuée et en temps réel. Sans accès à des données en temps réel, les équipages avaient des difficultés à fournir une assistance à distance. Cette société avait besoin d'une solution IoT (Internet des Objets) capable d'établir une liaison transparente entre la mer et la côte. Aujourd'hui, la société Rowan recueille des données en temps réel depuis ses systèmes industriels, avant de les transférer instantanément. Il est ainsi possible d'effectuer un suivi à distance de certaines conditions, dont certaines sont vitales. Grâce à l'analyse prédictive et la prévision de la maintenance, Rowan devrait réduire ses temps d'arrêt de même que le nombre de trajets de dépannage vers ses plateformes.

L'intérêt pour les industriels d'aujourd'hui

La plupart des entreprises exécute désormais une maintenance réactive (réparation de l'équipement lors de la panne) ou préventive (réalisation de procédures de maintenance généralement recommandées par le fabricant de l'équipement). Mais pour tirer leur épingle du jeu et se démarquer au sein de leur marché, certains industriels appliquent une maintenance prédictive. À l'aide de données en temps réel et de modèles prédictifs, les industriels peuvent optimiser leur calendrier de réparation, puisqu'ils savent, avec une précision de plus en plus grande, à quel moment une pièce d'un équipement ou d'une infrastructure va se détériorer ou tomber en panne. Grâce à ces informations, ils peuvent optimiser l'utilisation de leur équipement et réduire leurs coûts en effectuant la maintenance au moment le plus opportun. De cette façon, aucun arrêt de la production n'est causé par des défaillances critiques, les actifs sont utilisés de façon optimale et le personnel peut se focaliser sur les missions les plus essentielles.

Dans le cadre d'une maintenance prédictive, l'utilisation d'un logiciel d'analyse prédictive améliore la maintenance des actifs et la prise de décisions au niveau interne, donnant ainsi aux industriels un avantage concurrentiel.

Regardez cette vidéo pour découvrir comment Noble Energy utilise un logiciel d'analyse prédictive pour entretenir son infrastrcture et améliorer la sécurité de ses employés.

Comments

Jaidyn Moore says:

Thanks for sharing such a nice post regarding preventive maintenance and downtime tracking. Reducing downtime can help in minimizing the overall loss of any manufacturing industry and it is a very important factor which every manufacturing manager should take care of. Using a good Downtime Tracking Software is a great idea for handling critical machine downtime situations.

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