Development  |  De données à distance

Data analysis has become more advanced

L’intégration actuelle des machines et des moteurs avec le service et les opérateurs a rendu l’analyse de données indispensable pour la fiabilité du moteur. Dans l’industrie du secteur non routier, il y a eu des changements majeurs dans les innovations technologiques de la technologie des capteurs et des systèmes de données. Cela a entraîné un changement transformateur dans l’intégration des données à distance. Les progrès de la technologie des semi-conducteurs et des nanomètres ont permis d’accroître le nombre de données analysées numériquement.

Au départ, le marché s’appuyait sur des diagnostics manuels et une surveillance sur site, ce qui consommait de nombreuses heures de service et d’indisponibilité de l’application. Les routines de maintenance étaient basées sur des horaires fixes, ce qui signifie qu’après un nombre prédéterminé d’heures de fonctionnement ou une période donnée, le moteur devait être entretenu. Cette approche a souvent entraîné une maintenance inefficace ou des problèmes manqués. Les données à distance fournissent des informations en temps réel sur les données du moteur et permettent de les capturer pour analyser les performances du moteur sur une période donnée.

Fonctionnement des systèmes de données à distance

Un système de gestion du moteur (EMS) est un système embarqué à signaux mixtes, qui interagit avec le moteur par l’intermédiaire d’un certain nombre de capteurs et d’actionneurs. Une combinaison de capteurs et d’unités de contrôle électronique (ECU) surveille en permanence les performances du moteur, telles que la température, la pression d’huile, la consommation de carburant, les émissions et le régime. Ces capteurs génèrent un flux constant de données brutes et sont donc collectés par un système de télémétrie embarqué. Cette unité sert de centre de collecte, préparant les données pour leur transmission vers le cloud.

NPS Driven - development
NPS Driven - development

La méthode de transmission des données vers le cloud dépend du lieu et de l’application. Différentes solutions peuvent être utilisées pour la transmission de données, comme les communications par satellite, les réseaux cellulaires ou les connexions Wi-Fi. Pour assurer la sécurité et l’intégrité des données pendant la transmission, les systèmes de données à distance utilisent des protocoles de chiffrement et des algorithmes de vérification d’erreurs, ce qui minimise le risque de perte ou de falsification des données.

Les données brutes sont traitées et analysées dans le cloud, à l’aide d’algorithmes avancés. Ces algorithmes nettoient, structurent et interprètent l’information, en extrayant des renseignements précieux et en signalant les problèmes potentiels. Les données traitées seront présentées aux utilisateurs finaux dans une application avec des tableaux de bord personnalisables affichant des métriques en temps réel, des tendances historiques et des alertes de maintenance prédictive. Cela donne un aperçu complet de la performance du moteur.

Projet : Mise en œuvre de l’IODA pour les générateurs marins de Zenoro

Motivés par le besoin de visibilité des données en temps réel et de capacités de service précises, nous avons lancé la mise en œuvre d’IODA Scout sur tous les générateurs marins Zenoro. IODA Scout capture des données opérationnelles en direct, y compris le RPM, les paramètres techniques clés et les mesures de performance, permettant à la fois une surveillance en temps réel et un diagnostic avancé.

NPS Driven - development

Le système ouvre des possibilités de maintenance prédictive, ce qui nous permet de résoudre les problèmes de manière proactive et d’optimiser les performances du générateur. De plus, il fournit des renseignements précieux qui peuvent aider à identifier les domaines d’amélioration future.

Alors que le système backend est encore en cours de développement, nous recueillons déjà des données historiques utilisées pour analyser le comportement du moteur dans différentes applications. Cette collecte de données continue permet d’affiner les modèles prédictifs et améliore notre compréhension des modes d’utilisation.

Le lancement de notre application interne Zenoro Coach améliore encore les capacités de surveillance, permettant aux utilisateurs de suivre divers points de données et d’apporter les ajustements nécessaires en temps réel. Grâce à l’intégration d’un tableau de bord dédié, les essais sur le terrain ont été simplifiés, offrant une plate-forme pratique pour l’évaluation et l’optimisation continues du système de données à distance.

L’avenir des données à distance

À l’avenir, le rôle des données à distance dans les applications non routières devrait s’étendre au fur et à mesure qu’il continue de se développer. Avec les nouveaux développements en apprentissage automatique et en intelligence artificielle, la télésurveillance deviendra plus sophistiquée et capable de diagnostics autonomes. En surveillant continuellement les données opérationnelles en temps réel, les intervalles de service peuvent être optimisés en fonction de l’utilisation réelle du moteur.

Ces progrès permettront de mieux comprendre comment les défauts se développent, ce qui permettra d’identifier rapidement les problèmes. Grâce aux données historiques et à la surveillance en temps réel, les problèmes potentiels peuvent être détectés tôt et résolus avant qu’ils ne prennent de l’ampleur. De plus, l’apprentissage automatique améliorera encore les capacités des données à distance. Cela peut être fait en analysant les principaux ensembles de données pour identifier des modèles et prédire le comportement du moteur. Ces algorithmes permettront d’effectuer des ajustements automatisés, améliorant ainsi l’efficacité et la fiabilité sans intervention manuelle.

Dans l’ensemble, l’intégration de solutions avancées de données à distance transformera définitivement la gestion des moteurs.

NPS Driven - Marcel
Marcel Schoemaker – Application engineer

Une transformation de l’entretien des moteurs

"L’intégration des données à distance dans le monde des moteurs marque une véritable transformation de la façon dont nous surveillons les performances et la maintenance. Alors que nous comptions autrefois sur des diagnostics manuels et des calendriers de maintenance fixes, nous pouvons désormais compter sur l’analyse de données en temps réel pour identifier les problèmes plus rapidement et planifier une maintenance proactive. Pour moi, il est fascinant de voir comment l’intégration des données à distance a complètement changé notre approche de la gestion du moteur. Chaque jour, je travaille à optimiser notre production de données tout en développant des systèmes sur mesure adaptés aux besoins de nos clients. Ce qui m’enthousiasme le plus, c’est que cette technologie améliore non seulement la fiabilité du moteur mais aussi l’expérience client à un tout autre niveau."

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