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ASTRIIS : le logiciel qui murmure à l’oreille des machines, ou comment traitement du signal et IA multi-capteurs révolutionnent la maintenance prédictive des machines tournantes

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La maintenance préventive, un enjeu fort pour l’industrie 4.0

Les processus de la maintenance industrielle constituent le pilier de la productivité des industries. Ainsi, de nombreux types d’opérations de maintenance des systèmes coexistent afin de fournir aux industriels des possibilités d’optimisation de leurs chaînes de production (aéronautique, agroalimentaire, électronique, électrotechnique, hydraulique, électromécanique, pharmaceutique, électronique, etc.).

Il existe trois grands types de maintenance :

  • La maintenance curative : on attend la panne pour changer les pièces usagées
  • La maintenance préventive systématique : on change les pièces à un rythme régulier pour éviter les pannes et les ruptures de production
  • La maintenance prédictive ou prévisionnelle : qui a pour objectif de changer les pièces en anticipation, mais au plus près de la future panne

Cette dernière est l’un des axes prioritaires de l’industrie 4.0 car elle permet d’éviter des ruptures de chaînes de production, qui peuvent s’avérer particulièrement critiques selon l’activité, sans gaspiller des ressources à changer systématiquement des pièces qui pourraient fonctionner plus longtemps. 

La maintenance prédictive s’appuie sur les technologies IOT pour instrumenter les machines et pièces à surveiller avec les capteurs adéquats, et analyser les données grâce à des algorithmes IA pour en déduire un risque de panne à court terme.

Capteurs, IA, IOT et machine learning sont donc les piliers technologiques de la maintenance préventive, qui pourrait permettre aux industries 4.0 d’économiser près de 560 milliards d’euros d’ici 2025 ! Sans compter l’impact positif d’une telle démarche sur le bilan carbone où la durabilité des pièces et machines est l’un des enjeux clés de l’industrie « décarbonée ».

La vibration, premier paramètre de détection de défaillance

Les vibrations constituent l’un des principaux paramètres de détection d’une défaillance ou d’un dysfonctionnement. Dans le secteur industriel, la plupart des entreprises disposent de machines conçues pour pouvoir fonctionner sans vibration. De ce fait, la surveillance vibratoire permet d’identifier très rapidement et très en amont un défaut sur une machine, des vibrations anormales ressenties sur la machine annonçant une panne à venir.

Si d’autres paramètres peuvent également être suivis, comme la température, la pression des machines ou le son, en fonction du type d’équipement, la vibration est le paramètre principal de l’industrie, et notamment pour les machines tournantes.

De nombreux parcs machines sont donc équipés de capteurs de vibration. En revanche, le traitement des données récoltées n’est pas optimisé car les solutions disponibles ne sont pas totalement automatisées et nécessitent des experts métiers. Le traitement est souvent long, peu précis et coûteux, sans compter que les solutions proposées sont souvent spécialisées.

Sortie de la SATT Linksium, Astriis vient de rejoindre le Tarmac pour accélérer le développement de son logiciel de maintenance prédictive pour machines tournantes et préparer son lancement commercial.

Incubée au sein de la SATT Linksium, Astriis a développé un logiciel Saas de maintenance prévisionnelle basée sur plus de 30 années de recherche en traitement du signal avancé, permettant de gagner en précision et en temps. La détection des défauts repose donc sur l’analyse d’un phénomène physique. Il est ensuite interprété par des modules d’IA.

Basé sur un traitement automatique des signaux, AStrion est capable, sur chaque signal, de détecter toutes les fréquences représentatives de l’état de chaque pièce. En suivant dans le temps l’évolution d’indicateurs associés à chaque fréquence, le logiciel repère toute évolution anormale grâce à des algorithmes d’apprentissage basés uniquement sur la base de données en cours de surveillance.

Situé sur un serveur de calcul, il peut surveiller à distance chaque partie d’une exploitation et analyser de grandes bases de données. Son interface pratique permet de rendre le diagnostic compréhensible pour un opérateur et augmente l’efficacité des experts en leur permettant d’accéder au détail de l’ensemble des résultats.

Le cœur de la technologie, basé sur des techniques avancées en traitement du signal et en analyse spectrale peut être utilisé dans n’importe quel contexte et produit des résultats immédiatement, sans besoin d’historique de données.

La force d’Astriis est également de pouvoir s’interfacer avec n’importe quel type de capteurs de vibrations déjà en place pour effectuer l’analyse.

Détection des défauts jusqu’à 8 mois avant la panne chez les parcs éoliens pilote

Actuellement fonctionnel, le démonstrateur est déployé sur plusieurs parc éoliens pilotes. Et les résultats sont bluffants : détection des défauts jusqu’à 8 mois avant la panne !

Le logiciel Astrion est disponible sur abonnement annuel par machine. Il permet ainsi d’avoir une vue d’ensemble de tous son parc machine depuis une seule et même interface afin de planifier et piloter efficacement les interventions.

Plus d’1 million d’euros de budget R&D et une industrialisation en cours

Pour l’année en cours, la startup s’est dotée d’un budget R&D de plus d’1 million d’euros en partie financée par BPI France et l’ADEME (Agence de l’environnement et de la maîtrise de l’énergie), preuve du potentiel que représente cette solution innovante pour la transition énergétique.

Astriis prévoit en parallèle d’industrialiser sa solution dans les prochains mois afin de pouvoir la déployer à grande échelle sur des parcs comprenant plus centaines, voire milliers de machines.

Principalement déployé sur le marché des parcs éoliens terrestre, l’objectif à terme est de déployer la solution sur les parcs éolien flottant. De belles perspectives pour cette startup qui s’est constituée une équipe expérimentée aux compétences complémentaires pour être à la hauteur de ces ambitions :

  • Nicolas Saubin (Directeur Général) 10 ans d’expérience en tant qu’entrepreneur. Création, développement et vente de 3 sociétés
  • Paul Roy (directeur Technique) 12 ans dans l’informatique et 1 entreprise créée
  • Nadine Martin (directrice scientifique) 40 ans de recherche en traitement avancé du signal
  • Pascal Gain (directeur commercial) 30 ans d’expérience dans le développement commercial  international et la direction de Business Unit.

4 recrutements sont en cours pour venir compléter les rangs. Une croissance qui a motivé Astriis à rejoindre les pistes du Tarmac pour accélérer son lancement commercial.

Avis aux intéressés ! https://www.astriis.com/fr/jobs

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À propos d'Inovallée

Labellisée par Retis, inovallée est une technopole de l’innovation durable située près de Grenoble, au pied des montagnes.

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