Machine learning

Quel est l’intérêt de la maintenance informatique préventive ?

Pour toute entreprise qui utilise des postes de travail, l’intervention d’un technicien de maintenance informatique est devenue indispensable. La réalisation du travail lui-même, la gestion du parc et la sécurisation des données sensibles liées à ses activités nécessitent l’utilisation de ces ordinateurs.

En effet, attendre l’arrêt de la machine pour réagir est impensable, ce qui mettrait en danger la santé de l’entreprise.
En cas de panne du poste de travail, une partie des activités de l’entreprise ralentira, voire stagnera.
Par conséquent, en fonction de la panne et de son ampleur, la perte de productivité et d’argent peut s’aggraver avant un dépannage informatique.

L’informatique en alternance présente souvent certaines vulnérabilités dans le stockage des bases de données et la conservation des données.
Pour comprendre comment l’IA apprend à gérer la maintenance informatique, il est essentiel de voir le bond technologique des supports parallèles, notamment la technologie cloud et des serveurs.

Si vous n’avez pas accès aux informations essentielles au fonctionnement du service informatique, celui-ci doit rester inactif jusqu’à ce qu’il soit réparé et présente un bon fonctionnement.
Cependant, vérifier régulièrement le fonctionnement de chaque machine peut éviter de telles crises.
De plus, lorsque la maintenance des systèmes est nécessaire, il faut fournir des mises à jour des mécanismes équipés de toutes ces machines dans l’entreprise.

Quelle est l’application de l’IA à la maintenance ?

Équipée d’une nouvelle génération de logiciel de gestion de la maintenance assistée par ordinateur (GMAO), le travail d’équipe pourra initier le processus numérique.
Cela permet d’assurer la maintenance et de simplifier l’assistance aux utilisateurs et rendra les données accessibles à tous.
À l’aide d’une interface de programmation API ouverte, la GMAO moderne permet de récupérer et de compiler des données à partir de capteurs installés sur la machine.
Ces solutions informatiques et interfacables permettent également de remonter les données d’autres systèmes numériques : ERP, logiciel de gestion des achats, etc. Par exemple, la GMAO de Mobility Work est équipée d’un outil big data intégré qui peut utiliser des indicateurs personnalisables pour l’analyse en temps réel des données collectées.

En collectant ces données telles que la criticité, MTBF, MTTR, il est possible de déterminer les schémas à prendre lors des remontées d’informations relatives aux caractéristiques de l’équipement informatique ou à ses conditions de fonctionnement.

• Quelle partie de la machine a été affectée ?
• Dans quelles circonstances un échec se produira-t-il ?
• Est-ce soudain ou progressif ?
• La réponse est utilisée pour générer des algorithmes standardisés : c’est ainsi que fonctionne l’apprentissage automatique ou la machine Learning.

Étant donné que l’équipe assistance informatique peut surveiller les changements dans les indicateurs de performance des machines, prévoir les pannes et réagir aux moments appropriés, cette méthode peut réduire considérablement le nombre de pannes.
Les outils informatiques modernes de GMAO garantissent qu’ils effectuent un véritable partage d’informations.
Ce partage est particulièrement bénéfique pour le service des achats qui commanderont les pièces de la meilleure façon.

Quel serait l’impact de l’IA sur la production ?

Concentrer le processus sur les méthodes de la machine Learning peut garantir un contrôle qualité en temps réel.
Les informations collectées par les capteurs peuvent aider l’équipe à détecter les défauts et dysfonctionnements (surchauffe, vibrations, etc.) affectant la machine. Ces derniers sont généralement causés par un déséquilibre, un désalignement, un desserrage ou une usure très simple des périphériques et du matériel informatique. La détection précoce des problèmes peut éviter les temps d’arrêt et économiser du temps et de l’argent. En comprenant mieux la menace, l’équipe peut classer les pièces défectueuses.

La maintenance du matériel prescriptive est-elle l’avenir de l’usine ? Il est basé sur un système qui demande à la machine de fonctionner en fonction de l’environnement de découverte.
En analysant les conditions de fonctionnement de cette manière, l’usure de la machine peut être prédite avec précision d’exécution. Cette stratégie fournit une méthode innovante qui ne considère plus uniquement la machine, mais prend en compte les facteurs externes susceptibles de provoquer la panne.
Cela peut éviter des coûts inutiles et éviter de perdre du temps à remplacer des pièces encore utilisables.

L’adoption de cette méthode a apporté un avantage concurrentiel sans précédent à l’entreprise : en plus des avantages déjà évoqués, parce qu’ils sont conscients des risques inhérents à la production.
Ils peuvent fournir les meilleurs résultats à temps pour répondre aux besoins des clients.
Les entreprises doivent prendre des mesures pour la révolution numérique et s’orienter vers une production « Lean ».
Elles devraient également s’équiper de solutions innovantes et faire face aux bouleversements technologiques qui transforment l’industrie.

Quels sont les avantages de l’IA pour l’industrie ?

L’application de l’IA dans la maintenance informatique est une véritable révolution dans le domaine industriel.
En fait, plusieurs objets peuvent être surveillés et analysés en même temps. Ensuite, vous pouvez rassembler toutes les données collectées sur un support technique cloud, simplifiant ainsi complètement l’analyse du responsable maintenance de manière fiable et rapide.
À plus grande échelle, l’apprentissage automatique est idéal pour prédire les pannes, de sorte que le risque de temps d’arrêt de la machine peut être considérablement réduit.

Leur dysfonctionnement entraîne inévitablement les coûts directs et indirects de toute entreprise.
L’intelligence artificielle fait référence aux trois principaux types d’analyses pour établir ses résultats : l’acoustique, la thermique et vibratoire.
L’interconnexion de tous les maillons de la chaîne prouve que les machines ont la capacité de communiquer entre elles de manière totalement autonome.

En outre, la machine Learning est la dernière technologie directement liée à l’intelligence artificielle dans le secteur informatique.
Comme les entreprises doivent générer pas moins de 2,5 billions (2,5 billions, 1018) d’octets de données chaque jour, celui-ci lui permet d’apprendre à gérer les informations différemment.
Si ces données ne sont pas utilisées fréquemment (« dark data »), elles seront la pierre angulaire du big data et de la machine Learning.
Ces technologies permettent aux systèmes informatiques d’apprendre des modèles de cerveau humain grâce à des algorithmes.