Du jumeau numérique à la gestion intelligente des actifs : intégrer les SIG, la 3D, la maintenance et l’IA pour les réseaux d’infrastructures

La gestion des actifs d’infrastructure exige de plus en plus de prendre des décisions à partir d’informations réparties entre plusieurs systèmes : plateformes SIG, documentation technique, modèles 2D et 3D, rapports d’inspection, ordres de travail, données sur l’état des actifs et historiques de maintenance. Le défi ne consiste pas simplement à collecter davantage de données, mais à déterminer quelles informations sont réellement nécessaires et comment les combiner pour améliorer les décisions de gestion des actifs.

Cette tâche devient encore plus complexe lorsqu’il s’agit d’infrastructures existantes. Les informations relatives aux actifs peuvent être incomplètes, la qualité des données peut varier fortement et la création de représentations numériques détaillées de réseaux étendus peut demander des efforts considérables. Il faut en même temps hiérarchiser les inspections, identifier les actifs critiques, comprendre les risques et déterminer où la maintenance, la réhabilitation ou le remplacement apporteront le plus de valeur.

Les jumeaux numériques et l’IA peuvent aider à relever ces défis, à condition que la technologie réponde d’abord à des besoins clairement définis en matière de gestion des actifs et d’exploitation, plutôt que de devenir une fin en soi.

Dans ce webinaire, vous découvrirez comment MACE Qatar combine les informations sur les actifs, les SIG, les représentations 2D et 3D, les données d’état et de maintenance ainsi que l’IA dans une approche concrète de gestion des infrastructures. S’appuyant sur l’expérience acquise dans la gestion de vastes infrastructures de drainage et d’assainissement au Qatar, cette session montre comment des informations intégrées peuvent contribuer à l’évaluation de la criticité et des risques, à la priorisation des inspections, à l’optimisation de la maintenance et aux décisions d’investissement à long terme.

• Créer une représentation numérique utile des infrastructures existantes
  • Déterminer les informations sur les actifs réellement nécessaires
  • Traiter les informations historiques incomplètes ou fragmentées
  • Choisir le niveau de représentation numérique approprié au lieu de créer systématiquement un modèle 3D complet
  • Acquisition rapide de la réalité par LiDAR embarqué sur drone et scanner laser 3D : plus de 200 millions de points capturés en environ deux heures, avec des modèles prêts pour les SIG en moins d’une heure
• Intégrer les informations sur les actifs entre différents systèmes
  • Combiner les informations SIG, BIM, 2D et 3D
  • Relier les informations techniques sur les actifs aux données de maintenance et aux ordres de travail
  • Intégrer les données d’état, d’inspection et de contexte
  • Collecter et valider les données de terrain en temps réel avec GeoMACE_v2 afin de réduire le décalage de disponibilité des données entre le terrain et le bureau
  • Visualiser les ordres de travail Maximo dans les modèles 3D des installations, en réunissant les ouvrages en surface et les réseaux enterrés dans une seule vue
  • Gouverner les informations conformément aux normes ISO 19650 et ISO 55001 afin de préserver un fil conducteur fiable des informations sur les actifs
• Évaluation de la criticité et des risques assistée par l’IA
  • Combiner des informations provenant de plusieurs sources pour évaluer la criticité des actifs
  • Appliquer les normes de criticité et les critères de risque
  • Visualiser géographiquement la criticité et les risques
  • Accélérer des analyses qui nécessitaient auparavant un important travail manuel
  • Utiliser GeoMACE_v2, la plateforme SIG et de gestion des actifs développée en interne par MACE Qatar et intégrant l’IA, pour l’analyse prédictive et l’aide à la décision
• Passer d’une gestion réactive à une gestion proactive des infrastructures
  • Tirer des enseignements des défaillances, des interventions d’urgence et des anciens ordres de travail
  • Identifier les endroits où la probabilité ou les conséquences d’une défaillance sont plus élevées
  • Prioriser les inspections et les interventions sur de vastes réseaux d’infrastructures
  • Simuler des scénarios de précipitations et d’obstruction afin de planifier la prévention des inondations avant la saison des pluies
• Optimiser la maintenance selon le comportement réel des actifs
  • Combiner les informations d’inspection, d’état, de maintenance et de défaillance
  • Recommander les fréquences de maintenance à partir de données sur les performances des actifs
  • Éviter les interventions de maintenance inutiles susceptibles de contribuer elles-mêmes à la dégradation des actifs
• Appuyer les décisions de réhabilitation, de remplacement et d’investissement
  • Combiner les données d’état, de criticité, de défaillance et de maintenance
  • Identifier les actifs nécessitant une intervention en raison de leur dégradation, de problèmes récurrents ou de contraintes de capacité
  • Établir une base factuelle pour prioriser la réhabilitation et les investissements en capital
• Déployer cette approche à l’échelle des infrastructures
  • Retour d’expérience pratique d’un environnement d’exploitation et de maintenance à long terme des réseaux de drainage au Qatar
  • Gestion de plus de 3 000 kilomètres de réseaux d’eaux pluviales, d’eaux usées et d’eaux traitées et de plus de 40 installations, dont la station de traitement Doha West et 47 stations de pompage
  • Adoption numérique à grande échelle : 931 utilisateurs du portail, 422 utilisateurs mobiles et plus de 346 000 rapports de terrain générés à ce jour
  • Placer les exigences d’ingénierie et de gestion des actifs au centre de la démarche, la technologie numérique jouant un rôle de facilitateur

Vous découvrirez comment les informations intégrées sur les actifs, les jumeaux numériques et l’IA peuvent aller au-delà de la visualisation et contribuer directement à l’évaluation de la criticité, à la priorisation fondée sur les risques et aux décisions de maintenance. Vous comprendrez également comment combiner l’ingénierie, les SIG, le BIM et l’IA pour transformer des données d’infrastructure dispersées en informations exploitables. La session s’appuie sur le MACE Qatar Drainage O&M Portal, un jumeau numérique opérationnel réunissant les SIG, le BIM et la télémétrie en temps réel dans un cadre aligné sur les normes ISO 55001 et ISO 19650, ainsi que sur GeoMACE_v2, la plateforme SIG et de gestion des actifs développée en interne par MACE Qatar et intégrant l’IA. Elle retrace également l’évolution depuis l’absence de SIG en 2020 jusqu’au jumeau numérique opérationnel utilisé aujourd’hui.