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⌚Horodatages :
00:00 - Introduction
00:14 - Exemple de vibration de moteur
00:47 - Comment savons-nous quand la vibration est inhabituelle ?
01:54 - État de fonctionnement normal
04:28 - Inscription au webinaire
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Voici un exemple de base de la façon dont l'apprentissage automatique peut être utilisé pour la maintenance prédictive. Vous n'avez pas besoin d'être ingénieur pour comprendre cela. C'est très basique et amusant et vous pouvez le comprendre très facilement.
Nous avons ici deux capteurs de vibration. Les capteurs de vibration sont généralement utilisés sur des équipements rotatifs tels que des moteurs, des ventilateurs, des pompes, des réducteurs, etc.
Disons que nous avons nos deux capteurs de vibration installés sur un moteur électrique. Nous pouvons utiliser ces capteurs pour mesurer la vibration de ce moteur.
En fonctionnement normal, nous avons une vibration normale pour le moteur. Mais, lorsqu'il y a quelque chose qui ne va pas avec le moteur, nous aurons une vibration inhabituelle.
Maintenant, la question est : comment savons-nous quand la vibration est inhabituelle ? Que devrions-nous considérer comme une vibration inhabituelle ?
Eh bien, pour cela, de nos jours, avec tous les progrès de l'IA ou de l'intelligence artificielle, nous pouvons utiliser des techniques simples d'apprentissage automatique pour le découvrir.
Pour ce faire, je peux simplement mesurer la vibration pour le capteur A, à un moment aléatoire, et l'écrire. Ensuite, en même temps, je peux mesurer la vibration pour le capteur B. Donc, à un moment donné, j'ai mesuré la vibration pour les deux capteurs.
Je vais répéter cette mesure une fois de plus. Les valeurs sont un peu plus élevées mais restent dans la même plage.
Une chose à prendre en considération ici est qu'il n'importe pas quand je mesure ces valeurs. Je veux dire que je pourrais mesurer ces valeurs à n'importe quel moment aléatoire.
Mais la seule chose qui compte ici est que la mesure pour les deux capteurs doit se faire en même temps. Cela signifie que je dois mesurer les valeurs pour le capteur A et le capteur B en même temps.
Ok, je vais répéter ce processus de mesure des valeurs pour les deux capteurs encore quelques fois. En faisant cela, je peux obtenir plus de points de données sur la vibration du moteur dans des conditions normales.
Maintenant, pourquoi est-ce que je mesure ces valeurs ou points de données, vous demandez ?
La raison pour laquelle je mesure ces valeurs est de pouvoir élaborer un modèle pour la vibration du moteur dans des conditions de fonctionnement normales.
Cela signifie qu'en utilisant ces points de données, je peux maintenant avoir une assez bonne compréhension de ce que la valeur de vibration du moteur pourrait être approximativement lorsque le moteur fonctionne en mode normal et sans problèmes.
Maintenant, disons qu'un jour, et encore à un moment aléatoire, je vois que la valeur du capteur A est 8, et en même temps, la valeur du capteur B est 2. C'est clairement une valeur inhabituelle.
Comment puis-je dire cela ?
Parce que j'ai déjà mesuré la vibration de ce moteur plusieurs fois et j'ai APPRENDU que lorsque le moteur fonctionne en mode normal et sans problème, les valeurs de vibration devraient généralement se situer dans cette zone, n'est-ce pas ?
C'est le modèle que j'ai développé pour les moments où le moteur fonctionne en mode normal et sans problème.
Maintenant que je vois une valeur en dehors de cette zone ou en dehors de ce modèle, je peux facilement dire que cette nouvelle valeur n'est pas normale et peut indiquer qu'il pourrait y avoir quelque chose qui ne va pas avec le moteur.
C'est ainsi que je peux utiliser l'apprentissage automatique pour détecter le comportement inhabituel d'une machine.
Donc, c'était un exemple simple d'utilisation de l'apprentissage automatique pour la maintenance prédictive.
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