How to Build Your Virtual Maintenance Engineer for Root Cause Analysis
Découvrez comment transformer les capacités actuelles de l’IA en un soutien concret pour la maintenance et comment passer de simples applications GPT à des assistants capables de comprendre le contexte et à des agents autonomes.
- Consacrez moins de temps à la recherche de données pour vos RCA.
- Transformez des données de maintenance fragmentées en un contexte exploitable.
- Utilisez l’IA pour accélérer les investigations, et non pour remplacer le jugement des ingénieurs.
L’analyse des causes racines (Root Cause Analysis – RCA) est essentielle pour améliorer la fiabilité, mais une grande partie du temps consacré à l’investigation peut être perdue avant même que l’analyse proprement dite ne commence. Lorsque les informations sont réparties entre les historians, les systèmes ERP et GMAO, les feuilles de calcul, les manuels, les journaux et les notes d’intervention, il faut d’abord trouver les bonnes données, synchroniser les horodatages, reconstituer la séquence des événements et vérifier les alarmes ou les interventions.
Pour une équipe de maintenance, cela crée un équilibre difficile à trouver. Vous souhaitez analyser rapidement les défaillances, tant que l’événement est encore récent, mais vous avez également besoin de conclusions traçables, reproductibles et fondées sur le contexte opérationnel approprié. Les ingénieurs expérimentés peuvent ainsi consacrer une part importante de leur travail de RCA à la collecte et à la mise en cohérence des informations, plutôt qu’à l’analyse des causes de la défaillance.
L’intelligence artificielle peut contribuer à une partie de ce travail, mais une mise en œuvre efficace nécessite davantage que la simple connexion d’un modèle d’IA à vos données de maintenance. Le système doit avoir accès aux bonnes informations, comprendre le contexte physique dans lequel vos actifs fonctionnent et respecter des limites claires quant à la manière dont ses conclusions sont générées et utilisées.
Au cours de ce webinaire, vous découvrirez ce qu’un Virtual Maintenance Engineer peut concrètement faire aujourd’hui, quelles sont ses limites et comment développer progressivement ce concept. Plutôt que de considérer l’IA comme une boîte noire qui produit des réponses, vous apprendrez comment elle peut devenir un partenaire de raisonnement qui soutient la collecte de données et les investigations, permettant ainsi à vos ingénieurs de se concentrer sur la compréhension des mécanismes de défaillance et la définition des actions appropriées.
Contenu du webinaire
L’IA peut-elle réellement prendre en charge le travail de maintenance ?
- Ce que les technologies d’IA actuelles peuvent et ne peuvent pas faire dans un environnement de maintenance industrielle
- Les domaines dans lesquels l’expertise humaine en ingénierie reste essentielle
- Des exemples de tâches qui peuvent déjà être prises en charge ou assistées par l’IA
Les trois défis entre votre organisation de maintenance et l’IA
- Mettre à disposition les données opérationnelles et de maintenance nécessaires
- Fournir à l’IA suffisamment de contexte pour comprendre la réalité physique de vos actifs et de vos processus
- Combiner des informations provenant de différentes sources, telles que les manuels, les journaux, les systèmes de GMAO et les données opérationnelles
Une approche pratique pour démarrer et passer à l’échelle
- Niveau 1 – Utiliser des GPT : travailler avec des données saisies manuellement afin d’explorer les premiers cas d’usage
- Niveau 2 – Construire un assistant virtuel : connecter un chatbot aux données et au contexte pertinents
- Niveau 3 – Évoluer vers un agent : explorer l’exécution plus autonome de tâches liées à la maintenance
Que découvrirez-vous ?
Vous apprendrez comment lancer ou développer davantage des initiatives d’IA dans le domaine de la maintenance, quelles sont les conditions nécessaires pour mettre en place un Virtual Maintenance Engineer utile et quelles questions poser lors de l’évaluation de solutions et de fournisseurs potentiels. Vous disposerez également d’un cadre pratique pour passer progressivement d’une IA assistée manuellement à des applications plus intégrées et autonomes.
Informations pratiques
14:45 Bienvenue sur la plateforme BEMAS Live Learning
15:00 Début de la présentation
16:00 Conclusion et Q&A
À propos des intervenants
David Ariens – Co-fondateur, The IT/OT Insider ; co-auteur de The IT/OT Handbook
David Ariens est ingénieur mathématicien et possède une expertise en data science, cybersécurité industrielle et digitalisation industrielle. Il a commencé sa carrière chez BASF, où il a travaillé sur des projets de cybersécurité industrielle et d’Industry 4.0, avant de diriger des équipes de digitalisation industrielle sur le site d’Anvers. Il a ensuite dirigé Analytics for Industry, un spécialiste de l’Industrial DataOps. Avec Willem van Lammeren, il a fondé The IT/OT Insider en 2023, avec pour objectif de partager des connaissances pratiques sur l’IT/OT, les données industrielles et la transformation numérique.
Willem van Lammeren – Co-fondateur, The IT/OT Insider ; co-auteur de The IT/OT Handbook
Willem van Lammeren est titulaire d’un master en génie chimique de la KU Leuven et possède une expérience dans les domaines de la production, de l’Operational Technology et de l’IT d’entreprise. Au cours de sa carrière, il a occupé différents postes chez Barry Callebaut, AB InBev et BASF, où il a travaillé dans des domaines tels que la logistique, les laboratoires, la production, l’infrastructure IT, l’ERP et le middleware. Il est actuellement Delivery Manager chez Syensqo, où il participe au développement du data lake opérationnel de l’entreprise. Avec David Ariens, il a fondé The IT/OT Insider en 2023.
À propos de The IT/OT Handbook
David Ariens et Willem van Lammeren sont les auteurs de The IT/OT Handbook, un guide pratique pour combler le fossé entre l’Information Technology (IT) et l’Operational Technology (OT) dans l’industrie manufacturière, l’industrie des procédés et les infrastructures critiques.
Fruit de deux années de recherche, d’échanges avec des professionnels de l’industrie et de l’expérience des auteurs dans le domaine de la digitalisation industrielle, le livre aborde les défis aussi bien techniques qu’organisationnels liés à la convergence entre l’IT et l’OT. Il est structuré autour de trois étapes : Understand, Cooperate et Scale. Celles-ci couvrent les différences entre l’IT et l’OT, les modèles de collaboration efficaces ainsi que les fondements en matière de données, de contexte et d’organisation nécessaires pour réussir la mise à l’échelle des initiatives de digitalisation.
Le livre est publié par IT Revolution Press et sa publication est prévue en octobre 2026, en formats paperback, ebook et audiobook.
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