Comment FEST rend les données de processus exploitables pour l'exploitation, l'analyse et la maintenance
En s'appuyant sur le système iba, FEST a développé une architecture de données qui couvre l'ensemble du processus.
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FEST GroupComment FEST rend les données de processus exploitables pour l'exploitation, l'analyse et la maintenance
Success Stories
À mesure que l'économie de l'hydrogène se développe, les exigences liées à l'exploitation des usines d'électrolyseurs s'accroissent également. Les exploitants attendent une disponibilité élevée, des indicateurs de performance transparents et une analyse rapide des causes profondes en cas de défaillance. Parallèlement, les électrolyseurs PEM modernes génèrent d'importants volumes de données d'exploitation et de processus qui peuvent fournir des informations précieuses sur l'état et le comportement de l'installation.
Le véritable défi, cependant, ne réside pas dans l’acquisition des données en soi. Les usines d’électrolyse modernes se composent de nombreux systèmes différents qui génèrent des données en continu. Outre les piles d’électrolyseurs elles-mêmes, l’alimentation électrique, le traitement de l’eau, les systèmes de refroidissement, les compresseurs, ainsi que les systèmes d’automatisation et de sécurité fournissent tous des informations pertinentes. Lorsque ces données sont considérées isolément, la vision d’ensemble reste souvent incomplète. Ce n’est que lorsque les informations provenant de différentes sources sont disponibles en continu, synchronisées dans le temps et peuvent être analysées conjointement qu’il est possible d’identifier des corrélations, d’en rechercher les causes profondes et de prendre des décisions éclairées.
Sur la base du système iba, FEST a donc développé une architecture de données qui couvre l’ensemble du processus, de l’acquisition des signaux à l’analyse et au reporting. Cela permet de créer une base de données cohérente qui soutient à la fois l’exploitation quotidienne de l’installation et son optimisation à long terme.
Une base de données fiable pour l'exploitation des installations
Une usine d’électrolyse génère en continu des informations provenant d’une grande variété de sources. Cela inclut des variables de procédé telles que la pression, la température et le débit, ainsi que des données de fonctionnement électrique, la consommation d’énergie, les états de l’usine et les messages provenant des systèmes de contrôle. Dès le départ, FEST a compris que ces données n’étaient pas seulement nécessaires au contrôle des procédés, mais qu’elles devaient également être disponibles pour la maintenance, l’analyse des performances, le reporting et l’optimisation à long terme de l’installation.
Cette approche repose sur l’acquisition locale des données à l’aide d’ibaM-DAQ. Afin de garantir que les données puissent être acquises indépendamment des connexions réseau, FEST équipe chaque conteneur d’électrolyseur d’une unité d’acquisition dédiée. Étant donné qu’ibaM-DAQ offre toutes les fonctionnalités d’ibaPDA, les signaux de processus et de contrôle pertinents sont acquis en continu à partir des systèmes de contrôle et enregistrés avec une grande précision temporelle.
Cette approche permet de stocker en continu même des données de mesure à haute résolution sans imposer de charge supplémentaire à l’infrastructure d’automatisation existante. Les données enregistrées offrent une représentation complète du fonctionnement de l’installation et sont disponibles tant pour les évaluations en temps réel que pour les analyses ultérieures.
Une vue unifiée des données des installations décentralisées
À mesure que le nombre d’installations augmente, la gestion des données inter-sites revêt une importance croissante. FEST vise donc à regrouper les informations provenant de différentes installations d’électrolyseurs au sein d’une plateforme de données commune.
Les données de processus acquises localement sont consolidées de manière centralisée et replacées dans un contexte commun. Cela permet d’obtenir une vue unifiée du parc d’installations en service, quel que soit le système ou le composant de l’installation d’où proviennent initialement les données. Les états de fonctionnement, les valeurs de processus et les événements peuvent être visualisés de manière synchronisée dans le temps et comparés entre plusieurs installations.
Pour les équipes de maintenance et d’ingénierie, cela offre une transparence nettement accrue. Les événements récurrents, les anomalies ou les différences de comportement en fonctionnement peuvent être identifiés plus rapidement et évalués de manière systématique. Parallèlement, les indicateurs clés de performance (KPI) pertinents peuvent être mis à la disposition de groupes cibles spécifiques via les technologies cloud et des tableaux de bord en ligne. Pour des analyses approfondies, les utilisateurs peuvent à tout moment accéder aux données brutes stockées dans le système iba.
L'essentiel est de tirer les bonnes conclusions des données. Le système iba nous aide justement à faire cela.
Jan Remus
Vice President PMO & Digital Solutions, FEST
L'analyse plutôt que la collecte de données
Pour FEST, la véritable valeur réside dans l’analyse systématique des informations enregistrées. À l’aide d’ibaAnalyzer, l’entreprise examine les tendances historiques des signaux, analyse les corrélations entre les processus et évalue les conditions d’exploitation sur de longues périodes. De plus, les indicateurs clés de performance (KPI) pertinents sont automatiquement regroupés dans des rapports et mis à disposition dans un format harmonisé.
« De grands volumes de données ne se traduisent pas automatiquement par des connaissances », explique Jan Remus, vice-président PMO & Digital Solutions chez FEST. « Ce qui compte, c’est de tirer les bonnes conclusions des informations disponibles afin d’améliorer les opérations et l’optimisation. Le système iba nous fournit un outil puissant pour y parvenir. »
Les avantages de cette approche sont particulièrement évidents lorsqu’il s’agit de défauts sporadiques. Au lieu de se concentrer uniquement sur le moment où une alarme se déclenche, les ingénieurs peuvent analyser l’ensemble de la séquence de processus avant et après un événement.
Cela permet de mettre en évidence des corrélations souvent difficiles à identifier pendant le fonctionnement en temps réel.
De l’analyse des données à l’intelligence des processus assistée par l’IA
S’appuyant sur cette base de données, FEST développe sa propre plateforme de tableau de bord basée sur l’IA. Le système prend déjà en charge les évaluations de service et l’analyse des données de production, en combinant la visualisation structurée des données de l’usine avec l’introduction progressive de fonctionnalités assistées par l’IA. Ce faisant, FEST complète la technologie iba par sa propre expertise en matière d’exploitation d’usine et d’ingénierie des procédés.
« Une base de données propre et fiable est essentielle à toute analyse avancée. Ce n’est que lorsque les données de mesure, de production et de qualité sont consolidées de manière cohérente que les relations entre les processus peuvent être identifiées et évaluées de manière pertinente », explique Andres Moreno, data scientist chez FEST.
L’un des axes prioritaires du développement en cours est l’intégration des données de mesure, de production et de qualité dans un cadre analytique commun. L’IA est censée soutenir cet effort en rendant plus transparentes les relations au sein du comportement de l’usine et en fournissant des pistes pour des analyses plus approfondies. Cependant, l’évaluation par des experts, fondée sur les données de processus enregistrées, reste un élément essentiel du processus d’analyse et de prise de décision.
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Surveillance de l'état des équipements à partir des données historiques de processus
Pour l’archivage et l’analyse des données à long terme, FEST utilise ibaHD-Server. Cette plateforme permet le stockage centralisé de grands volumes de données historiques sous forme de séries chronologiques et les rend disponibles pour une analyse approfondie.
À partir de ces données, il est possible de définir des conditions de fonctionnement typiques et de surveiller les paramètres pertinents sur le long terme. Les changements dans le comportement de l’installation peuvent ainsi être détectés à un stade précoce, avant qu’ils n’entraînent des problèmes de processus ou des arrêts imprévus. Toutes les informations reposant sur une base de données cohérente, les évolutions peuvent être suivies et évaluées sur de longues périodes.
Pour FEST, cela représente une étape importante vers une maintenance basée sur les données. Les activités de maintenance peuvent être planifiées avec plus de précision, tandis que les interventions de service peuvent être mieux préparées. Cela réduit notamment les efforts de dépannage et améliore la prévisibilité des activités de service, en particulier pour les usines réparties à l’échelle internationale.
S’appuyant sur cette base, FEST poursuit le développement de la plateforme vers des applications de maintenance prédictive. En établissant des corrélations entre les données disponibles relatives aux processus, à la production et à la qualité, et en étendant les capacités d’analyse assistées par l’IA, les futures versions permettront d’identifier plus tôt les besoins de maintenance émergents et les problèmes potentiels liés aux équipements. L’objectif n’est pas de remplacer l’expertise technique, mais de fournir des fonctions ciblées d’aide à la décision aux opérateurs d’usine, aux spécialistes du service après-vente et aux équipes d’ingénierie.
Ce n'est que lorsque les données de mesure, de production et de qualité sont systématiquement regroupées qu'il est possible d'identifier et d'évaluer de manière pertinente les relations entre les processus.
Andrés Moreno
Data Scientist, FEST
Les données, fondement d'une exploitation économique des installations
L’expérience de FEST montre que la simple acquisition de données de processus ne crée pas en soi de valeur ajoutée. Ce qui importe, c’est la capacité à combiner des informations provenant de différentes sources et à les utiliser pour obtenir une vision cohérente du fonctionnement de l’usine.
Avec ibaM-DAQ, ibaPDA, ibaAnalyzer et ibaHD-Server, FEST a mis en place une plateforme qui couvre l’ensemble du cycle de vie des données de processus, de la collecte et du stockage à l’analyse et au reporting. Cela offre une vue unifiée des structures complexes des installations, assure la transparence et permet une prise de décision fondée sur les données.
De plus, FEST utilise ibaDatCoordinator pour le post-traitement des données de mesure. Ce logiciel se charge du traitement automatisé et de la gestion des données, génère des rapports, extrait les indicateurs clés de performance (KPI) pertinents et les met à la disposition des systèmes en aval. Cela permet de standardiser les tâches récurrentes d’analyse et de reporting et de les exécuter sans intervention manuelle.
Cette infrastructure de données de bout en bout aide FEST à mieux comprendre l’état des installations, à analyser plus rapidement les défaillances et à planifier plus efficacement les activités de maintenance. Parallèlement, elle sert de base pour comparer les comportements opérationnels entre différents sites et optimiser en continu les performances à long terme des usines d’électrolyseurs.
Questions fréquemment posées (FAQ)
Le système iba constitue la base d'une acquisition fiable des données industrielles dans les installations d'électrolyseurs. Il enregistre en continu les signaux de processus et de commande provenant de multiples sous-systèmes, notamment les piles, les blocs d'alimentation, les systèmes de traitement de l'eau et les circuits de refroidissement. L'enregistrement haute résolution avec une synchronisation temporelle précise permet de constituer un ensemble complet de données d'exploitation sans imposer de charge supplémentaire à l'environnement d'automatisation. Les opérateurs et les équipes d'ingénierie disposent ainsi d'informations cohérentes pour l'exploitation quotidienne, le dépannage et l'évaluation des performances à long terme. De ce fait, le comportement de l'installation peut être documenté de manière transparente et les données pertinentes restent disponibles tant pour des investigations immédiates que pour des analyses futures.
ibaPDA, en tant que technologie sous-jacente d'acquisition de données, permet la synchronisation précise des signaux provenant de différents systèmes de l'installation. Les installations d'électrolyse génèrent d'importants volumes d'informations opérationnelles provenant de nombreux sous-systèmes, et ces points de données s'influencent souvent mutuellement. Lorsque les valeurs de processus, les états de fonctionnement et les événements sont analysés au sein d’une chronologie commune, des relations cachées apparaissent et les causes profondes peuvent être identifiées plus efficacement. Cela favorise l’analyse industrielle avancée et améliore la transparence sur l’ensemble des actifs distribués. Concrètement, les équipes de maintenance et d’ingénierie acquièrent une meilleure compréhension du comportement de l’usine et peuvent résoudre les problèmes plus efficacement.
ibaAnalyzer aide les ingénieurs à mener des analyses approfondies des données historiques de processus afin d’identifier les causes réelles des perturbations sur le site. Plutôt que de se concentrer uniquement sur les horodatages des alarmes, les utilisateurs peuvent évaluer la séquence complète des événements avant et après un incident. Cela facilite la mise en évidence des interdépendances entre les variables de processus et permet de comprendre l’évolution des conditions d’exploitation au fil du temps. Le logiciel prend en charge à la fois les diagnostics basés sur les événements et l’évaluation des tendances à long terme. Pour les opérateurs et les équipes de maintenance, cela se traduit par une identification plus rapide des causes profondes, une meilleure compréhension des schémas opérationnels récurrents et des décisions plus éclairées en matière d’optimisation des processus.
ibaHD-Server sert de référentiel central pour de grands volumes de données historiques sous forme de séries chronologiques et constitue la base d’une surveillance efficace de l’état des équipements. En conservant les informations opérationnelles sur de longues périodes, les entreprises peuvent établir des conditions de fonctionnement de référence et surveiller en continu les paramètres critiques. Les comparaisons à long terme permettent de détecter les changements progressifs dans le comportement des équipements et d’évaluer les tendances émergentes avant qu’elles n’entraînent des perturbations des processus. Cette approche fondée sur les données améliore la planification de la maintenance et favorise la prise de décisions opérationnelles plus éclairées. Concrètement, les entreprises bénéficient d’une transparence accrue, d’une meilleure disponibilité des installations et d’une meilleure préparation aux interventions de maintenance.
ibaDatCoordinator automatise le post-traitement des données de processus enregistrées et rationalise les workflows de génération d'indicateurs clés de performance (KPI) et de création de rapports. Il évalue les données de mesure, extrait les indicateurs de performance pertinents et met les résultats à la disposition des applications en aval. Cela réduit la charge de travail manuel tout en garantissant que les analyses reposent sur des structures de données cohérentes et reproductibles. Intégré dans un environnement plus large de gestion des données, le logiciel prend en charge un flux de travail continu, de l’acquisition des données à la création de rapports en passant par leur analyse. Pour les utilisateurs, le principal avantage réside dans l’accès efficace à des informations fiables qui soutiennent les décisions opérationnelles, les activités de service et les initiatives d’amélioration continue des performances.
